얼마 전에, 나는 두 명령의 비난과 bisect를 사용하여 Git에서 코드베이스를 디버깅하는 것에 관한 기사를 게시했습니다. git 비난은 파일의 각 줄의 저자를 확인하는 반면, Bisect는 커밋 (이진 검색 사용)을 통과하여 버그를 도입 한 것을 찾는 것과 관련이 있습니다. 이 게시물에서는 BISECT 프로세스를 자동화하는 방법을 볼 수 있습니다.
메모리를 새로 고치기 위해 Git Bisect는 몇 가지 단계를 포함했으며, 아래에 요약되어 있습니다.
- 로 Bisect 마법사를 시작하십시오
"좋은"및 "나쁜"커밋 또는 버그가없는 곳에서 알려진 커밋을 선택하십시오.
- .
git bisect reset 로 마법사를 종료하십시오 전체 프로세스에 대한 아이디어를 얻으려면이 스크린 캐스트를 살펴볼 수 있습니다.이 스크린 캐스트는 디버깅 프로세스가 어떻게 작동하는지 자세히 보여줍니다. 당연히 세 번째 단계는 시간이 많이 걸렸습니다. Git은 당신이 하나씩 커밋한다는 것을 보여줄 것이며, 그 커밋에 버그가 있는지 확인한 후 "좋은"또는 "나쁜"것으로 표시해야했습니다. 디버깅 프로세스를 자동화하기 위해 스크립트를 작성하면 기본적으로 세 번째 단계를 실행합니다. 시작합시다! 환경 무대 이 게시물에서는 두 개의 숫자를 추가하는 함수가 포함 된 파이썬으로 작은 모듈을 작성합니다. 이것은 매우 간단한 작업이며 시연 목적으로만이 작업을 수행 할 것입니다. 코드는 자체 설명이므로 자세한 내용은 없습니다. git bisect 프로세스를 자동화하려면 코드 테스트를 작성해야합니다. 파이썬에서는 UnitTest 모듈을 사용하여 테스트 케이스를 작성합니다. 기본 테스트의 모습은 다음과 같습니다.
<span>#add_two_numbers.py </span>def add_two_numbers<span>(a, b): </span> <span>''' </span> Function to <span>add two numbers </span> <span>''' </span> addition <span>= a + b </span> <span>return addition</span>
<span>#tests.py </span><span>import unittest </span>from add_two_numbers <span>import add_two_numbers </span> class TestsForAddFunction<span>(unittest.TestCase): </span> def test_zeros<span>(self): </span> result <span>= add_two_numbers(0, 0) </span> self.assertEqual<span>(0, result) </span> <span>if __name__ == '__main__': </span> unittest.main<span>()</span>
오류를 도입 한 커밋이 마지막이 아니도록 몇 가지 커밋을 추가하겠습니다.

이 시점에서 git은 우리에게 커밋을 지적하고 그것이 좋거나 나쁜 커밋인지 묻습니다. 이것은 우리가 Git에게 우리를 위해 테스트를 실행하라고 지시 할 때입니다. 그것에 대한 명령은 다음과 같습니다.
python tests.py우리의 경우에는 다음과 같은 것으로 판명됩니다.


.
팀은 코드의 오류를 어떻게 디버그합니까? 아래 의견에 알려주십시오 git 단위 테스트로 디버깅을 자동화하는 것에 대한 자주 묻는 질문 (FAQ)
git 단위 테스트로 자동 디버깅을 설정하려면 GIT 장치 테스트로 자동 디버깅을 설정하려면 여러 단계가 필요합니다. 먼저 GIT 저장소를 작성하고 초기화해야합니다. 그런 다음 프로그래밍 언어와 호환되는 테스트 프레임 워크를 사용하여 단위 테스트를 작성해야합니다. 테스트가 작성되면 CI (Continuous Integration) 도구를 사용하여 이러한 테스트의 실행을 자동화 할 수 있습니다. 이 도구는 GIT 저장소를 변경할 때마다 테스트를 실행하도록 구성 할 수 있습니다. 이런 식으로 개발 프로세스 초기에 버그를 잡아서 수정할 수 있습니다. git 단위 테스트로 디버깅을 자동화하는 이점은 무엇입니까?
git 단위 테스트로 디버깅을 자동화하면 몇 가지 이점이 있습니다. 개발 프로세스 초기에 버그를 잡아서 시간과 자원을 절약 할 수 있습니다. 또한 코드의 모든 부분이 일관되게 테스트되도록합니다. 이를 통해 코드의 전반적인 품질을 향상시키고보다 신뢰할 수 있습니다. 또한해야 할 수동 테스트의 양을 줄임으로써 개발 프로세스를보다 효율적으로 만들 수 있습니다. 지속적인 통합 (CI)이란 무엇입니까? git 단위 테스트와 어떤 관련이 있습니까?
CI (Continuous Integration)는 개발자가 코드를 공유 저장소에 자주, 일반적으로 하루에 여러 번 공유 리포지토리에 통합하는 개발 관행입니다. 그런 다음 각 통합은 자동화 된 빌드 및 자동화 된 테스트로 확인됩니다. GIT 단위 테스트의 맥락에서 CI는 변경 될 때마다 이러한 테스트의 실행을 자동화하는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 버그를 일찍 잡아서 코드의 모든 부분이 일관되게 테스트되도록하는 데 도움이됩니다.
git 저장소에 대한 효과적인 단위 테스트를 어떻게 작성할 수 있습니까?
효과적인 단위 테스트 작성에는 몇 가지 모범 사례가 포함됩니다. . 첫째, 각 테스트는 단일 기능 또는 동작에 중점을 두어야합니다. 이를 통해 실패의 원인을 쉽게 식별 할 수 있습니다. 둘째, 테스트는 독립적이어야하며 어떤 순서로든 실행할 수 있어야합니다. 이를 통해 한 테스트의 결과가 다른 테스트의 결과에 영향을 미치지 않도록합니다. 셋째, 테스트는 반복 가능하고 실행할 때마다 동일한 결과를 산출해야합니다. 이렇게하면 테스트가 신뢰할 수 있고 버그를 잡을 수 있도록 신뢰할 수 있습니다.
GIT 장치 테스트로 디버깅을 자동화하는 데 사용할 수있는 도구는 무엇입니까?
디버깅을 자동화하는 데 사용할 수있는 몇 가지 도구가 있습니다. git 단위 테스트로. 여기에는 Jenkins, Travis CI 및 Circleci와 같은 지속적인 통합 (CI) 도구가 포함됩니다. 이러한 도구는 GIT 저장소를 변경할 때마다 장치 테스트를 실행하도록 구성 할 수 있습니다. 또한 Junit (Java의 경우), Pytest (Python) 및 Mocha (JavaScript)와 같은 테스트 프레임 워크를 사용하여 단위 테스트를 작성할 수 있습니다. GIT 단위 테스트를 CI (Continuous Integration) 도구와 통합하려면 GIT 장치 테스트를 연속 통합 (CI) 도구와 통합하려면 여러 단계가 포함됩니다. 먼저 GIT 저장소에 연결하려면 CI 도구를 구성해야합니다. 그런 다음 변경 사항이 저장소로 푸시 될 때마다 단위 테스트를 실행하도록 구성해야합니다. 여기에는 일반적으로 테스트를 실행하도록 명령을 지정하고 실행할 조건을 지정하는 구성 파일을 작성하는 것이 포함됩니다. git 단위 테스트가 실패하면 어떻게해야합니까?
git이면 어떻게해야합니까? 단위 테스트가 실패하고 첫 번째 단계는 고장의 원인을 식별하는 것입니다. 여기에는 일반적으로 테스트 출력과 테스트중인 코드를 검사하는 것이 포함됩니다. 원인을 식별 한 후에는 코드를 변경하고 테스트를 다시 실행할 수 있습니다. 테스트가 통과되면 변경 사항을 GIT 저장소로 푸시 할 수 있습니다. 다시 실패하면 통과 할 때까지 테스트 나 코드를 수정해야 할 수도 있습니다.
모든 프로그래밍 언어에 대한 GIT 장치 테스트로 디버깅을 자동화 할 수 있습니까? 모든 프로그래밍 언어에 대한 GIT 단위 테스트. 그러나 사용하는 특정 도구와 기술은 언어에 따라 다를 수 있습니다. 대부분의 프로그래밍 언어에는 단위 테스트를 작성하는 데 사용할 수있는 하나 이상의 테스트 프레임 워크가 있습니다. 또한, 대부분의 지속적인 통합 (CI) 도구는 여러 언어를 지원하며 작성된 언어에 관계없이 테스트를 실행하도록 구성 할 수 있습니다.
GIT 단위 테스트가 효과적인지 어떻게 보장 할 수 있습니까? . git 단위 테스트가 효과적인지 확인하는 데 몇 가지 모범 사례가 포함됩니다. 먼저, 테스트는 에지 케이스를 포함하여 코드의 모든 부분을 다루어야합니다. 이렇게하면 테스트가 포괄적 일 수 있습니다. 둘째, 테스트는 독립적이고 순서대로 실행할 수 있어야합니다. 이를 통해 한 테스트의 결과가 다른 테스트의 결과에 영향을 미치지 않도록합니다. 셋째, 테스트는 반복 가능해야하며 실행할 때마다 동일한 결과를 산출해야합니다. 이렇게하면 테스트가 신뢰할 수 있습니다.
git 단위 테스트를 사용하여 내 응용 프로그램의 사용자 인터페이스 (UI)를 테스트 할 수 있습니까? git 단위 테스트는 일반적으로 귀하의 기능을 테스트하는 데 사용됩니다. 응용 프로그램의 사용자 인터페이스 (UI)가 아닌 코드. 그러나 통합 테스트 또는 엔드 투 엔드 테스트와 같은 다른 유형의 테스트를 사용하여 UI를 테스트 할 수 있습니다. 이러한 테스트는 CI (Continuous Integration) 도구를 사용하여 자동화하고 실행할 수 있습니다. 이것은 개발 과정 초반에 UI에서 버그를 잡는 데 도움이 될 수 있습니다.
git 단위 테스트로 디버깅을 자동화하는 이점은 무엇입니까?
git 단위 테스트로 디버깅을 자동화하면 몇 가지 이점이 있습니다. 개발 프로세스 초기에 버그를 잡아서 시간과 자원을 절약 할 수 있습니다. 또한 코드의 모든 부분이 일관되게 테스트되도록합니다. 이를 통해 코드의 전반적인 품질을 향상시키고보다 신뢰할 수 있습니다. 또한해야 할 수동 테스트의 양을 줄임으로써 개발 프로세스를보다 효율적으로 만들 수 있습니다.지속적인 통합 (CI)이란 무엇입니까? git 단위 테스트와 어떤 관련이 있습니까?
CI (Continuous Integration)는 개발자가 코드를 공유 저장소에 자주, 일반적으로 하루에 여러 번 공유 리포지토리에 통합하는 개발 관행입니다. 그런 다음 각 통합은 자동화 된 빌드 및 자동화 된 테스트로 확인됩니다. GIT 단위 테스트의 맥락에서 CI는 변경 될 때마다 이러한 테스트의 실행을 자동화하는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 버그를 일찍 잡아서 코드의 모든 부분이 일관되게 테스트되도록하는 데 도움이됩니다.
git 저장소에 대한 효과적인 단위 테스트를 어떻게 작성할 수 있습니까?효과적인 단위 테스트 작성에는 몇 가지 모범 사례가 포함됩니다. . 첫째, 각 테스트는 단일 기능 또는 동작에 중점을 두어야합니다. 이를 통해 실패의 원인을 쉽게 식별 할 수 있습니다. 둘째, 테스트는 독립적이어야하며 어떤 순서로든 실행할 수 있어야합니다. 이를 통해 한 테스트의 결과가 다른 테스트의 결과에 영향을 미치지 않도록합니다. 셋째, 테스트는 반복 가능하고 실행할 때마다 동일한 결과를 산출해야합니다. 이렇게하면 테스트가 신뢰할 수 있고 버그를 잡을 수 있도록 신뢰할 수 있습니다.
GIT 장치 테스트로 디버깅을 자동화하는 데 사용할 수있는 도구는 무엇입니까?
디버깅을 자동화하는 데 사용할 수있는 몇 가지 도구가 있습니다. git 단위 테스트로. 여기에는 Jenkins, Travis CI 및 Circleci와 같은 지속적인 통합 (CI) 도구가 포함됩니다. 이러한 도구는 GIT 저장소를 변경할 때마다 장치 테스트를 실행하도록 구성 할 수 있습니다. 또한 Junit (Java의 경우), Pytest (Python) 및 Mocha (JavaScript)와 같은 테스트 프레임 워크를 사용하여 단위 테스트를 작성할 수 있습니다.
git 단위 테스트가 실패하면 어떻게해야합니까?
git이면 어떻게해야합니까? 단위 테스트가 실패하고 첫 번째 단계는 고장의 원인을 식별하는 것입니다. 여기에는 일반적으로 테스트 출력과 테스트중인 코드를 검사하는 것이 포함됩니다. 원인을 식별 한 후에는 코드를 변경하고 테스트를 다시 실행할 수 있습니다. 테스트가 통과되면 변경 사항을 GIT 저장소로 푸시 할 수 있습니다. 다시 실패하면 통과 할 때까지 테스트 나 코드를 수정해야 할 수도 있습니다.
모든 프로그래밍 언어에 대한 GIT 장치 테스트로 디버깅을 자동화 할 수 있습니까? 모든 프로그래밍 언어에 대한 GIT 단위 테스트. 그러나 사용하는 특정 도구와 기술은 언어에 따라 다를 수 있습니다. 대부분의 프로그래밍 언어에는 단위 테스트를 작성하는 데 사용할 수있는 하나 이상의 테스트 프레임 워크가 있습니다. 또한, 대부분의 지속적인 통합 (CI) 도구는 여러 언어를 지원하며 작성된 언어에 관계없이 테스트를 실행하도록 구성 할 수 있습니다.GIT 단위 테스트가 효과적인지 어떻게 보장 할 수 있습니까?
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git 단위 테스트는 일반적으로 귀하의 기능을 테스트하는 데 사용됩니다. 응용 프로그램의 사용자 인터페이스 (UI)가 아닌 코드. 그러나 통합 테스트 또는 엔드 투 엔드 테스트와 같은 다른 유형의 테스트를 사용하여 UI를 테스트 할 수 있습니다. 이러한 테스트는 CI (Continuous Integration) 도구를 사용하여 자동화하고 실행할 수 있습니다. 이것은 개발 과정 초반에 UI에서 버그를 잡는 데 도움이 될 수 있습니다.
위 내용은 단위 테스트로 GIT에서 디버깅을 자동화하십시오의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

AI 분야에서 중국 여성 기술력의 부상 : 기술 분야에 대한 Deepseek 여성의 기여와의 명예의 협력에 대한 이야기는 점점 더 중요 해지고 있습니다. 중국 과학 기술부의 데이터에 따르면 여성 과학 기술 노동자의 수는 거대하며 AI 알고리즘 개발에서 독특한 사회적 가치 민감도를 보여줍니다. 이 기사는 명예 휴대폰에 중점을두고 DeepSeek Big Model에 처음 연결 한 여성 팀의 강점을 탐구하여 기술 발전을 촉진하고 기술 개발의 가치 좌표 시스템을 재구성 할 수있는 방법을 보여줍니다. 2024 년 2 월 8 일, Honor는 공식적으로 DeepSeek-R1 전혈 버전 Big Model을 출시하여 Android 캠프에서 최초의 제조업체가되어 DeepSeek에 연결하여 사용자의 열정적 인 응답을 불러 일으켰습니다. 이 성공 뒤에 여성 팀원은 제품 결정, 기술 혁신 및 사용자를 만들고 있습니다.

DeepSeek은 Zhihu에 대한 기술 기사를 발표하여 DeepSeek-V3/R1 추론 시스템을 자세히 소개하고 처음으로 주요 재무 데이터를 공개하여 업계의 관심을 끌었습니다. 이 기사는 시스템의 일일 비용 이익 마진이 545%로 높아 글로벌 AI Big Model 이익이 새로운 것으로 나타났습니다. DeepSeek의 저렴한 전략은 시장 경쟁에서 이점을 제공합니다. 모델 교육 비용은 유사한 제품의 1% -5%에 불과하며 V3 모델 교육 비용은 경쟁 업체의 비용보다 훨씬 낮으며 V3 모델 교육 비용은 5 억 5,760 만 달러에 불과합니다. 한편, R1의 API 가격은 Openaio3-Mini의 1/7에서 1/2에 불과합니다. 이 데이터는 DeepSeek 기술 경로의 상업적 타당성을 입증하고 AI 모델의 효율적인 수익성을 확립합니다.

MIDEA는 곧 Deepseek Big Model -Midea Fresh and Clean Air Machine T6을 갖춘 최초의 에어컨을 출시 할 예정입니다. 이 에어컨에는 고급 공기 지능형 주행 시스템이 장착되어있어 환경에 따라 온도, 습도 및 풍속과 같은 매개 변수를 지능적으로 조정할 수 있습니다. 더 중요한 것은 DeepSeek Big 모델을 통합하고 400,000 개 이상의 AI 음성 명령을 지원합니다. Midea의 움직임은 업계에서 격렬한 토론을 일으켰으며 특히 백색 제품과 대형 모델을 결합하는 중요성에 대해 우려하고 있습니다. 전통적인 에어컨의 간단한 온도 설정과 달리 MIDEA Fresh and Clean Air Machine T6은 가정 환경에 따라보다 복잡하고 모호한 지침을 이해하고 습도를 지능적으로 조정하여 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

웹 사이트 구성은 첫 번째 단계입니다 : SEO 및 백 링크의 중요성 웹 사이트 구축은 웹 사이트를 귀중한 마케팅 자산으로 전환하는 첫 번째 단계 일뿐입니다. 검색 엔진에서 웹 사이트의 가시성을 향상시키고 잠재 고객을 유치하려면 SEO 최적화를 수행해야합니다. 백 링크는 웹 사이트 순위를 향상시키는 열쇠이며 Google 및 기타 검색 엔진에 웹 사이트의 권한 및 신뢰성을 보여줍니다. 모든 백 링크가 유리한 것은 아닙니다. 유해한 링크를 식별하고 피하십시오. 모든 백 링크가 유익한 것은 아닙니다. 유해한 링크는 순위에 해를 끼칠 수 있습니다. 우수한 무료 백 링크 확인 도구는 웹 사이트 링크 소스를 모니터링하고 유해한 링크를 상기시킵니다. 또한 경쟁 업체의 링크 전략을 분석하고 배울 수도 있습니다. 무료 백 링크 점검 도구 : SEO 인텔리전스 책임자

DeepSeek-R1은 Baidu Library 및 NetDisk에 권한을 부여합니다. 심도있는 사고와 행동의 완벽한 통합은 단 한 달 만에 많은 플랫폼에 빠르게 통합되었습니다. 대담한 전략적 레이아웃을 통해 Baidu는 DeepSeek을 타사 모델 파트너로 통합하여이를 생태계에 통합하여 "큰 모델 검색"생태 전략의 주요 진전을 나타냅니다. Baidu Search 및 Wenxin Intelligent Intelligent 플랫폼은 DeepSeek 및 Wenxin Big Model의 깊은 검색 기능에 처음으로 연결하여 사용자에게 무료 AI 검색 경험을 제공합니다. 동시에 "Baidu로 갈 때 알게 될 것입니다"라는 클래식 슬로건과 새로운 버전의 Baidu 앱은 Wenxin의 큰 모델과 DeepSeek의 기능을 통합하여 "AI Search"및 "Wide Network Information Refinement"를 시작합니다.

이 GO 기반 네트워크 취약점 스캐너는 잠재적 보안 약점을 효율적으로 식별합니다. 속도를 위해 Go의 동시성 기능을 활용하고 서비스 감지 및 취약성 일치를 포함합니다. 그 능력과 윤리를 탐색합시다

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