基本的なパラメーター化テストの作成
この例では、パラメーター化テストを作成して、値、クラスおよびサイズについて関数の出力をテストします。
テストする関数の作成
現在のフォルダー内のファイル sierpinski.m
に関数を作成します。この関数は、Sierpinski カーペット フラクタルのイメージを示す行列を返します。これは、フラクタル レベルとオプションのデータ型を入力として受け取ります。
function carpet = sierpinski(levels,classname) if nargin == 1 classname = 'single'; end msize = 3^levels; carpet = ones(msize,classname); cutCarpet(1,1,msize,levels) % Begin recursion function cutCarpet(x,y,s,cl) if cl ss = s/3; % Define subsize for lx = 0:2 for ly = 0:2 if lx == 1 && ly == 1 % Remove center square carpet(x+ss:x+2*ss-1,y+ss:y+2*ss-1) = 0; else % Recurse cutCarpet(x+lx*ss,y+ly*ss,ss,cl-1) end end end end end end
TestCarpet テスト クラスの作成
現在のフォルダー内のファイルに、関数 sierpinski
をテストする TestCarpet
クラスを作成します。TestParameter
属性をもつ properties
ブロック内に、パラメーター化テストに使用するプロパティを定義します。
classdef TestCarpet < matlab.unittest.TestCase properties (TestParameter) type = {'single','double','uint16'}; level = struct('small',2,'medium',4,'large',6); side = struct('small',9,'medium',81,'large',729); end end
type
プロパティには、テストするさまざまなデータ型があります。level
プロパティには、テストするさまざまなフラクタル レベルがあります。side
プロパティには、level
プロパティに対応する Sierpinski カーペット行列の行数と列数があります。
Test methods ブロックの定義
Test
属性をもつ methods
ブロック内に次の 3 つのテスト メソッドを定義します。
testRemainPixels
メソッドは、非ゼロのピクセル数が特定のレベルで予想される数と等しいかを検証することにより、関数sierpinski
の出力をテストします。このメソッドはlevel
プロパティを使用し、その結果、level
の値ごとに 3 つのテスト要素が検出されます。testClass
メソッドは、type
とlevel
のパラメーター値の組み合わせ (つまり網羅的なパラメーターの組み合わせ) を使用して、関数sierpinski
からの出力のクラスをテストします。このメソッドのテスト要素は 9 個になります。testDefaultL1Output
メソッドは、TestParameter
プロパティを使用しないため、パラメーター化されません。このメソッドはレベル 1 の行列が予期した値をもつことを検証します。テスト メソッドはパラメーター化されないため、テスト要素は 1 つになります。
classdef TestCarpet < matlab.unittest.TestCase properties (TestParameter) type = {'single','double','uint16'}; level = struct('small',2,'medium',4,'large',6); side = struct('small',9,'medium',81,'large',729); end methods (Test) function testRemainPixels(testCase,level) expPixelCount = 8^level; actPixels = find(sierpinski(level)); testCase.verifyNumElements(actPixels,expPixelCount) end function testClass(testCase,type,level) testCase.verifyClass( ... sierpinski(level,type),type) end function testDefaultL1Output(testCase) exp = single([1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]); testCase.verifyEqual(sierpinski(1),exp) end end end
ParameterCombination 属性を含む Test methods ブロックの定義
関数 sierpinski
によって返された行列が正しい要素数をもつことを確認する testNumel
メソッドを定義します。このメソッドの ParameterCombination
属性を 'sequential'
に設定します。level
プロパティと side
プロパティはそれぞれ 3 つのパラメーター値を指定するため、testNumel
メソッドは 3 回、つまり、'small'
値、'medium'
値および 'large'
値のそれぞれについて 1 回呼び出されます。
classdef TestCarpet < matlab.unittest.TestCase properties (TestParameter) type = {'single','double','uint16'}; level = struct('small',2,'medium',4,'large',6); side = struct('small',9,'medium',81,'large',729); end methods (Test) function testRemainPixels(testCase,level) expPixelCount = 8^level; actPixels = find(sierpinski(level)); testCase.verifyNumElements(actPixels,expPixelCount) end function testClass(testCase,type,level) testCase.verifyClass( ... sierpinski(level,type),type) end function testDefaultL1Output(testCase) exp = single([1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]); testCase.verifyEqual(sierpinski(1),exp) end end methods (Test, ParameterCombination = 'sequential') function testNumel(testCase,level,side) import matlab.unittest.constraints.HasElementCount testCase.verifyThat(sierpinski(level), ... HasElementCount(side^2)) end end end
すべてのテストの実行
コマンド プロンプトで、TestCarpet.m
からスイートを作成します。スイートには 16 個のテスト要素があります。MATLAB® は、パラメーター化の情報をスイート要素の名前に含めます。
suite = matlab.unittest.TestSuite.fromFile('TestCarpet.m');
{suite.Name}'
ans = 16×1 cell array {'TestCarpet/testNumel(level=small,side=small)' } {'TestCarpet/testNumel(level=medium,side=medium)'} {'TestCarpet/testNumel(level=large,side=large)' } {'TestCarpet/testRemainPixels(level=small)' } {'TestCarpet/testRemainPixels(level=medium)' } {'TestCarpet/testRemainPixels(level=large)' } {'TestCarpet/testClass(type=single,level=small)' } {'TestCarpet/testClass(type=single,level=medium)'} {'TestCarpet/testClass(type=single,level=large)' } {'TestCarpet/testClass(type=double,level=small)' } {'TestCarpet/testClass(type=double,level=medium)'} {'TestCarpet/testClass(type=double,level=large)' } {'TestCarpet/testClass(type=uint16,level=small)' } {'TestCarpet/testClass(type=uint16,level=medium)'} {'TestCarpet/testClass(type=uint16,level=large)' } {'TestCarpet/testDefaultL1Output' }
テストを実行します。
suite.run
Running TestCarpet .......... ...... Done TestCarpet __________ ans = 1×16 TestResult array with properties: Name Passed Failed Incomplete Duration Details Totals: 16 Passed, 0 Failed, 0 Incomplete. 2.459 seconds testing time.
level プロパティに 'small' が指定されたテストの実行
特定のパラメーター化を使用するテスト要素を選択するには、TestSuite
の selectIf
メソッドを使用します。level
パラメーター化プロパティのリストから、パラメーター名 'small'
を使用するテスト要素をすべて選択します。フィルター処理されたスイートには 5 つの要素があります。
s1 = suite.selectIf('ParameterName','small'); {s1.Name}'
ans = 5×1 cell array {'TestCarpet/testNumel(level=small,side=small)' } {'TestCarpet/testRemainPixels(level=small)' } {'TestCarpet/testClass(type=single,level=small)'} {'TestCarpet/testClass(type=double,level=small)'} {'TestCarpet/testClass(type=uint16,level=small)'}
フィルター処理されたテスト スイートを実行します。
s1.run;
Running TestCarpet ..... Done TestCarpet __________
あるいは、TestSuite
の fromFile
メソッドを使用して、同じテスト スイートを直接作成できます。
import matlab.unittest.selectors.HasParameter s1 = matlab.unittest.TestSuite.fromFile('TestCarpet.m', ... HasParameter('Name','small'));
参考
matlab.unittest.TestCase
| matlab.unittest.selectors.HasParameter
| matlab.unittest.TestSuite