当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go问答 > Go 测试为何不考虑缓存而将 -count=1 参数应用?

Go 测试为何不考虑缓存而将 -count=1 参数应用?

来源:stackoverflow 2024-02-14 08:00:28 0浏览 收藏
所属专题:Go 原生 Fuzzing 质量工程专题 - 从 fuzz target、种子语料到安全回归

大家好,我们又见面了啊~本文《Go 测试为何不考虑缓存而将 -count=1 参数应用?》的内容中将会涉及到等等。如果你正在学习Golang相关知识,欢迎关注我,以后会给大家带来更多Golang相关文章,希望我们能一起进步!下面就开始本文的正式内容~

问题内容

我知道为了避免在 go 测试中缓存结果,您可以在 go test 命令中使用 -count=1 标志,但为什么呢?

这来自文档:

显式禁用测试缓存的惯用方法是使用 -count=1

count 标志的解释是:

-count n
    Run each test, benchmark, and fuzz seed n times (default 1).
    If -cpu is set, run n times for each GOMAXPROCS value.
    Examples are always run once. -count does not apply to
    fuzz tests matched by -fuzz.

它没有说明任何有关缓存的信息,默认值为 1,但默认情况下不会忽略跳过缓存的测试。


正确答案


简单的答案是因为 go 工具就是这样编写的。

原因是:测试输出被缓存以加速测试。如果代码不改变,测试输出也不应该改变。当然这不一定是真的,测试可能会从外部源读取信息,或者可能使用时间和随机相关数据,这些数据可能会因运行而异。

当您使用 -count 标志请求多次测试运行时,显然其目的是多次运行测试,没有逻辑只运行一次并显示 n-1 次相同的结果。因此 -count 触发器会忽略缓存的结果。 -count=1 只会导致运行测试一次,忽略以前缓存的输出。

到这里,我们也就讲完了《Go 测试为何不考虑缓存而将 -count=1 参数应用?》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于的知识点!

版本声明
本文转载于:stackoverflow 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
排查我的 golang 代码中的问题,chromedp click方法无效。你能帮我找到问题吗?排查我的 golang 代码中的问题,chromedp click方法无效。你能帮我找到问题吗?
上一篇
排查我的 golang 代码中的问题,chromedp click方法无效。你能帮我找到问题吗?
拒绝访问:无法调试Go代码中的Delve
下一篇
拒绝访问:无法调试Go代码中的Delve
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    408次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    485次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    494次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    440次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    269次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码