SORU
23 Mayıs 2011, PAZARTESİ

Süreç eğer herhangi bir modül fakat bir örneği var RoboGuice enjektör oluşturulması sırasında çöker,

Birim testi RoboGuice ve AndroidMock çerçeveleri kullanarak bir sorunum var. Benim sorunum göstermek için basit bir proje hazırladım. Burada alay bir örnek oluşturmak ve RoboGuice kaydettirin. Ama süreç arasında çöküyor "() kur" ve "() test01" yöntemleri. Sanırım, aslında süreci Enjektör eğer herhangi bir modül alay içinde örnek varsa oluşturulur çöküyor.

Eğer bu arayüzü uygulayan bir sınıf örneği ile alay örnek yerine eğer her şey düzgün çalışır.

Herkes bu sorunu çözmek için nasıl biliyor mu?

İşte benim test kodu:

public class testInjectMock extends RoboUnitTestCase<MyApplication> {
    protected void setUp() throws Exception {
        InterfaceToMock instance = AndroidMock.createNiceMock(InterfaceToMock.class);           AndroidMock.expect(instance.SimpleMethod()).andStubReturn("Hello!");            
        MyModule myMockModule = new MyModule();
        myMockModule.setMockedInstance(instance);//Comment this string to get into the test01() method          
        MyApplication.setMyModule(myMockModule);
        super.setUp();
    }
    public void test01() {
        //It never comes here
    }
}

Kaynak kodu modül:

public class MyModule extends AbstractAndroidModule {
        protected InterfaceToMock mockedInstance;
        public void setMockedInstance(InterfaceToMock mockedInstance) {
            this.mockedInstance = mockedInstance;
        }
        @Override
        protected void configure() {
            if(mockedInstance != null)
                bind(InterfaceToMock.class).toInstance(mockedInstance);
        }
    }

Logcat çıktısı:

05-23 16:17:07.135: INFO/DEBUG(27): Build fingerprint: 'generic/sdk/generic/:2.1-update1/ECLAIR/35983:eng/test-keys'
05-23 16:17:07.135: INFO/DEBUG(27): pid: 2025, tid: 2031  >>> InjectMock.test <<<
05-23 16:17:07.145: INFO/DEBUG(27): signal 11 (SIGSEGV), fault addr 00000000
05-23 16:17:07.155: INFO/DEBUG(27):  r0 0011b218  r1 43d1caa0  r2 00000000  r3 00000000
05-23 16:17:07.155: INFO/DEBUG(27):  r4 43d1caa0  r5 0011b218  r6 451c0e30  r7 4000a958
05-23 16:17:07.155: INFO/DEBUG(27):  r8 ad00f380  r9 00138de0  10 426bda34  fp 00138de0
05-23 16:17:07.155: INFO/DEBUG(27):  ip 00000002  sp 451c0dc0  lr ad05ad1d  pc ad05a804  cpsr 00000030
05-23 16:17:07.295: INFO/DEBUG(27):          #00  pc 0005a804  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.305: INFO/DEBUG(27):          #01  pc 0005ad18  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.305: INFO/DEBUG(27):          #02  pc 00054a4a  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.315: INFO/DEBUG(27):          #03  pc 00013f58  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.325: INFO/DEBUG(27):          #04  pc 00019888  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.335: INFO/DEBUG(27):          #05  pc 00018d5c  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.335: INFO/DEBUG(27):          #06  pc 0004d6d0  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.345: INFO/DEBUG(27):          #07  pc 0004d702  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.355: INFO/DEBUG(27):          #08  pc 00041c78  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.365: INFO/DEBUG(27):          #09  pc 00010000  /system/lib/libc.so
05-23 16:17:07.365: INFO/DEBUG(27):          #10  pc 0000fad4  /system/lib/libc.so
05-23 16:17:07.375: INFO/DEBUG(27): code around pc:
05-23 16:17:07.385: INFO/DEBUG(27): ad05a7f4 ffff5ae0 fffe57c4 6801b5f8 6a8b1c05 
05-23 16:17:07.385: INFO/DEBUG(27): ad05a804 1c30681e ff5ef7ff 28001c04 6840d018 
05-23 16:17:07.395: INFO/DEBUG(27): ad05a814 d0152800 37101c27 d0112f00 f7ff1c28 
05-23 16:17:07.395: INFO/DEBUG(27): code around lr:
05-23 16:17:07.405: INFO/DEBUG(27): ad05ad0c f7ff1c20 bd10ff7b 6804b510 fd70f7ff 
05-23 16:17:07.405: INFO/DEBUG(27): ad05ad1c 28001c01 f7ffd102 e002f859 f7ff1c20 
05-23 16:17:07.415: INFO/DEBUG(27): ad05ad2c bd10ff6d 4c24b5f0 1c0d1c06 48236a81 
05-23 16:17:07.425: INFO/DEBUG(27): stack:
05-23 16:17:07.425: INFO/DEBUG(27):     451c0d80  43d20870  /dev/ashmem/mspace/dalvik-heap/2 (deleted)
05-23 16:17:07.425: INFO/DEBUG(27):     451c0d84  00000354  
05-23 16:17:07.425: INFO/DEBUG(27):     451c0d88  00000022  
05-23 16:17:07.425: INFO/DEBUG(27):     451c0d8c  ad043693  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.425: INFO/DEBUG(27):     451c0d90  ad07ff50  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.425: INFO/DEBUG(27):     451c0d94  00000024  
05-23 16:17:07.425: INFO/DEBUG(27):     451c0d98  00000354  
05-23 16:17:07.425: INFO/DEBUG(27):     451c0d9c  ad0170ac  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.425: INFO/DEBUG(27):     451c0da0  00000000  
05-23 16:17:07.435: INFO/DEBUG(27):     451c0da4  afe0f2c0  /system/lib/libc.so
05-23 16:17:07.435: INFO/DEBUG(27):     451c0da8  ad080c00  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.435: INFO/DEBUG(27):     451c0dac  00000002  
05-23 16:17:07.435: INFO/DEBUG(27):     451c0db0  00000354  
05-23 16:17:07.445: INFO/DEBUG(27):     451c0db4  43d20870  /dev/ashmem/mspace/dalvik-heap/2 (deleted)
05-23 16:17:07.445: INFO/DEBUG(27):     451c0db8  df002777  
05-23 16:17:07.455: INFO/DEBUG(27):     451c0dbc  e3a070ad  
05-23 16:17:07.455: INFO/DEBUG(27): #00 451c0dc0  00000000  
05-23 16:17:07.455: INFO/DEBUG(27):     451c0dc4  43d1caa0  /dev/ashmem/mspace/dalvik-heap/2 (deleted)
05-23 16:17:07.455: INFO/DEBUG(27):     451c0dc8  451c0e38  
05-23 16:17:07.455: INFO/DEBUG(27):     451c0dcc  451c0e30  
05-23 16:17:07.455: INFO/DEBUG(27):     451c0dd0  4000a958  /dev/ashmem/mspace/dalvik-heap/zygote/0 (deleted)
05-23 16:17:07.455: INFO/DEBUG(27):     451c0dd4  ad05ad1d  /system/lib/libdvm.so
05-23 16:17:07.465: INFO/DEBUG(27): #01 451c0dd8  417a0b5c  /data/dalvik-cache/system@framework@core.jar@classes.dex
05-23 16:17:07.475: INFO/DEBUG(27):     451c0ddc  ad054a4f  /system/lib/libdvm.so

CEVAP
21 Mayıs 2015, PERŞEMBE

Yukarıdaki açıklamalar, bu pandas bir süre (ayrıca yeni fark ettim ilginç görünümlü rosetta project) için planlanmış gibi görünüyor.

Ancak, kadar her paralel işlevselliği içine dahil edilmiştir pandas fark ettim ki çok yazmak ne kadar kolay, verimli ve non-bellek kopyalama paralel artırımları pandas doğrudan kullanarak cython OpenMP ve C .

İşte bunun gibi bir şey olan bir paralel groupby-toplam yazılı kısa bir örnek:

import pandas as pd
import para_group_demo

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 1, 2, 1, 1, 0], 'b': range(7)})
print para_group_demo.sum(df.a, df.b)

ve çıkış

     sum
key     
0      6
1      11
2      4

NotŞüphesiz ki, örnek bu basit işlevselliği sonunda pandas parçası olacak. Bazı şeyler, ancak, bir süre için C parallelize için daha doğal olacak, ve önemli ne kadar kolay pandas içine bu birleştirmek için bilmeniz gerekir.

Bunu yapmak için, aşağıdaki olan kaynak tek dosya basit bir uzantısı yazdım.

Bazı ithalat ve tür tanımları ile başlar

from libc.stdint cimport int64_t, uint64_t
from libcpp.vector cimport vector
from libcpp.unordered_map cimport unordered_map

cimport cython
from cython.operator cimport dereference as deref, preincrement as inc
from cython.parallel import prange

import pandas as pd

ctypedef unordered_map[int64_t, uint64_t] counts_t
ctypedef unordered_map[int64_t, uint64_t].iterator counts_it_t
ctypedef vector[counts_t] counts_vec_t

C unordered_map bu tür tek bir iş parçacığı tarafından toplamak için vector tüm iş parçacıkları tarafından toplamak için.

İşlevi sum şimdi. Hızlı erişim için typed memory views ile başlar:

def sum(crit, vals):
    cdef int64_t[:] crit_view = crit.values
    cdef int64_t[:] vals_view = vals.values

İşlevi konuları (burada 4 ile kodlanmış) yarı eşit olarak bölünmesi ve her bir iplik yelpazesini girişleri toplamı alarak devam ediyor:

    cdef uint64_t num_threads = 4
    cdef uint64_t l = len(crit)
    cdef uint64_t s = l / num_threads   1
    cdef uint64_t i, j, e
    cdef counts_vec_t counts
    counts = counts_vec_t(num_threads)
    counts.resize(num_threads)
    with cython.boundscheck(False):
        for i in prange(num_threads, nogil=True): 
            j = i * s
            e = j   s
            if e > l:
                e = l
            while j < e:
                counts[i][crit_view[j]]  = vals_view[j]
                inc(j)

Konuları tamamladıktan sonra, bu işlev tüm sonuçları (çeşitli alanlarda) unordered_map bir tek birleşir:

    cdef counts_t total
    cdef counts_it_t it, e_it
    for i in range(num_threads):
        it = counts[i].begin()
        e_it = counts[i].end()
        while it != e_it:
            total[deref(it).first]  = deref(it).second
            inc(it)

Geriye DataFrame oluşturun ve sonuçları:

    key, sum_ = [], []
    it = total.begin()
    e_it = total.end()
    while it != e_it:
        key.append(deref(it).first)
        sum_.append(deref(it).second)
        inc(it)

    df = pd.DataFrame({'key': key, 'sum': sum_})
    df.set_index('key', inplace=True)
    return df

Bunu Paylaş:
  • Google+
  • E-Posta
Etiketler:
JavaAndroidEclipseRoboguice

AYNI ETİKETTEKİ VİDEOLAR

YORUMLAR

SPONSOR VİDEO

Rastgele Yazarlar

  • ★TheCrono Official Channel★

    ★TheCrono

    3 Mayıs 2014
  • Shameless Maya

    Shameless Ma

    24 Mayıs 2012
  • Tomas N

    Tomas N

    14 Kasım 2010

İLGİLİ SORU / CEVAPLAR

İLGİLİ BAĞLANTILAR