다양한 유형 인수를 사용하여 어떻게 효율적으로 일반 함수 테이블 테스트를 수행할 수 있습니까?
Table Go 일반 함수 테스트
Go 1.18에서 프로그래머는 새로운 제네릭 기능을 활용할 수 있습니다. 이 새로운 기능을 탐색하는 동안 개발자는 테이블 테스트를 수행하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이 토론에서는 특히 테이블 데이터로 일반 함수를 테스트하는 맥락에서 이러한 과제 중 하나를 살펴봅니다.
이 문제는 테이블 테스트 중에 다양한 유형의 인수를 사용하여 일반 함수를 인스턴스화하려고 할 때 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해 개발자는 다음 코드 조각의 예시처럼 각 기능에 대한 테스트 논리를 다시 선언하는 경우가 많습니다.
package main import ( "testing" "github.com/stretchr/testify/assert" ) type Item interface { int | string } type store[T Item] map[int64]T // add adds an Item to the map if the id of the Item isn't present already func (s store[T]) add(key int64, val T) { _, exists := s[key] if exists { return } s[key] = val } func TestStore(t *testing.T) { t.Run("ints", testInt) t.Run("strings", testString) } type testCase[T Item] struct { name string start store[T] key int64 val T expected store[T] } func testString(t *testing.T) { t.Parallel() tests := []testCase[string]{ { name: "empty map", start: store[string]{}, key: 123, val: "test", expected: store[string]{ 123: "test", }, }, { name: "existing key", start: store[string]{ 123: "test", }, key: 123, val: "newVal", expected: store[string]{ 123: "test", }, }, } for _, tc := range tests { t.Run(tc.name, runTestCase(tc)) } } func testInt(t *testing.T) { t.Parallel() tests := []testCase[int]{ { name: "empty map", start: store[int]{}, key: 123, val: 456, expected: store[int]{ 123: 456, }, }, { name: "existing key", start: store[int]{ 123: 456, }, key: 123, val: 999, expected: store[int]{ 123: 456, }, }, } for _, tc := range tests { t.Run(tc.name, runTestCase(tc)) } } func runTestCase[T Item](tc testCase[T]) func(t *testing.T) { return func(t *testing.T) { tc.start.add(tc.key, tc.val) assert.Equal(t, tc.start, tc.expected) } }
그러나 이 접근 방식에는 각 기능에 대한 중복 테스트 논리가 필요합니다. 제네릭 유형의 본질은 임의 유형과 작업할 수 있는 능력에 있으며 제약 조건은 이러한 유형이 동일한 작업을 지원하도록 보장합니다.
다른 유형을 과도하게 테스트하는 대신 해당 유형만 테스트하는 데 집중하는 것이 더 신중합니다. 연산자를 사용할 때 뚜렷한 동작을 나타냅니다. 예를 들어, " " 연산자는 숫자(합계)와 문자열(연결)에 대해 서로 다른 의미를 갖습니다. 또는 "<" 그리고 ">" 연산자는 숫자(크거나 작음)와 문자열(사전순)에 대해 다르게 해석합니다.
이 문제를 더 자세히 설명하려면 개발자는 사용자가 일반 함수를 사용하여 테이블 테스트를 수행하려고 시도한 유사한 논의를 참조해야 합니다.
위 내용은 다양한 유형 인수를 사용하여 어떻게 효율적으로 일반 함수 테이블 테스트를 수행할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Golang은 동시성에서 C보다 낫고 C는 원시 속도에서 Golang보다 낫습니다. 1) Golang은 Goroutine 및 Channel을 통해 효율적인 동시성을 달성하며, 이는 많은 동시 작업을 처리하는 데 적합합니다. 2) C 컴파일러 최적화 및 표준 라이브러리를 통해 하드웨어에 가까운 고성능을 제공하며 극도의 최적화가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

goisidealforbeginnersandsuitableforcloudandnetworkservicesduetoitssimplicity, 효율성, 및 콘크리 론 피처

Golang은 빠른 개발 및 동시 시나리오에 적합하며 C는 극도의 성능 및 저수준 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다. 1) Golang은 쓰레기 수집 및 동시성 메커니즘을 통해 성능을 향상시키고, 고전성 웹 서비스 개발에 적합합니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화를 통해 궁극적 인 성능을 달성하며 임베디드 시스템 개발에 적합합니다.

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C는 하드웨어 리소스 및 고성능 최적화가 직접 제어되는 시나리오에 더 적합하지만 Golang은 빠른 개발 및 높은 동시성 처리가 필요한 시나리오에 더 적합합니다. 1.C의 장점은 게임 개발과 같은 고성능 요구에 적합한 하드웨어 특성 및 높은 최적화 기능에 가깝습니다. 2. Golang의 장점은 간결한 구문 및 자연 동시성 지원에 있으며, 이는 동시성 서비스 개발에 적합합니다.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.

Golang과 C의 성능 차이는 주로 메모리 관리, 컴파일 최적화 및 런타임 효율에 반영됩니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2) C의 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화는 재귀 컴퓨팅에서 더 효율적입니다.
