模糊搜索java代码及接口测试-CFANZ编程社区

如何实现模糊搜索的 Java 代码及接口测试

在软件开发中，模糊搜索是一项重要的功能，特别是在处理大量数据时。本文将引导您如何实现一个基本的模糊搜索功能，以及如何对这段代码进行接口测试。

流程概述

首先，我们来看看实现模糊搜索的基本步骤：

步骤	描述
1	确定需求和数据结构
2	编写模糊搜索的 Java 代码
3	进行单元测试
4	开始接口测试

步骤详解

步骤 1: 确定需求和数据结构

在开始编写代码之前，先定义一下您的数据结构。例如，我们需要搜索的对象可以是一个简单的字符串列表。以下是一个例子：

List<String> items = Arrays.asList("Apple", "Application", "Banana", "Grape", "Orange");

步骤 2: 编写模糊搜索的 Java 代码

下面是实现模糊搜索的 Java 代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class FuzzySearch {

    // 模糊搜索方法: 查找包含特定关键字的字符串
    public static List<String> fuzzySearch(List<String> items, String keyword) {
        List<String> result = new ArrayList<>();
        
        // 遍历每个元素
        for (String item : items) {
            // 判断是否包含关键字（不区分大小写）
            if (item.toLowerCase().contains(keyword.toLowerCase())) {
                result.add(item); // 添加到结果列表
            }
        }
        return result; // 返回结果列表
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        List<String> items = Arrays.asList("Apple", "Application", "Banana", "Grape", "Orange");
        String keyword = "app";
        
        // 调用模糊搜索方法并打印结果
        List<String> searchResults = fuzzySearch(items, keyword);
        System.out.println("模糊搜索结果: " + searchResults);
    }
}

代码解析

import：导入所需的类。
fuzzySearch：这是实现模糊搜索的核心方法。它接受一个字符串列表和一个关键字，并返回包含该关键字的字符串列表。
toLowerCase：确保搜索时不区分大小写。
main 方法：初始化数据并调用 fuzzySearch 方法，最后打印结果。

步骤 3: 进行单元测试

为了确保我们的模糊搜索功能正常工作，我们需要编写单元测试。可以使用 JUnit 进行测试，如下所示：

import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class FuzzySearchTest {

    @Test
    public void testFuzzySearch() {
        List<String> items = Arrays.asList("Apple", "Application", "Banana", "Grape", "Orange");
        FuzzySearch fuzzySearch = new FuzzySearch();
        
        // 测试模糊搜索
        List<String> results = fuzzySearch.fuzzySearch(items, "app");
        assertEquals(2, results.size()); // 预期结果数量是2
        assertTrue(results.contains("Apple")); // 检查包含"Apple"
        assertTrue(results.contains("Application")); // 检查包含"Application"
    }
}

测试代码解析

@Test 注解用于定义测试方法。
assertEquals 和 assertTrue：这些断言用于验证测试结果的正确性。

步骤 4: 开始接口测试

对于接口测试，我们可以使用 Spring Boot 的测试框架来完成。以下是一个简单的示例：

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.autoconfigure.web.servlet.AutoConfigureMockMvc;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.web.servlet.MockMvc;

import static org.springframework.test.web.servlet.request.MockMvcRequestBuilders.get;
import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers.status;
import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers.jsonPath;

@SpringBootTest
@AutoConfigureMockMvc
public class FuzzySearchControllerTest {

    @Autowired
    private MockMvc mockMvc;

    @Test
    public void testFuzzySearchEndpoint() throws Exception {
        mockMvc.perform(get("/fuzzy-search?keyword=app"))
               .andExpect(status().isOk())
               .andExpect(jsonPath("$").isArray())
               .andExpect(jsonPath("$[0]").value("Apple"))
               .andExpect(jsonPath("$[1]").value("Application"));
    }
}

接口测试代码解析

MockMvc：用于模拟 HTTP 请求。
get：定义 GET 请求。
jsonPath：用于验证 JSON 响应。

数据与流程的可视化

通过饼状图，我们可以清晰地理解模糊搜索的各阶段流程：

pie
    title Fuzzy Search Process
    "需求": 10
    "编码": 40
    "单元测试": 30
    "接口测试": 20

并通过旅行图展示整个开发过程的具体步骤：

journey
    title Fuzzy Search Development Journey
    section Requirement Analysis
      确定需求: 5: Me
      定义数据结构: 4: Me
    section Coding
      编写模糊搜索代码: 5: Me
      编写单元测试: 4: Me
    section Testing
      执行接口测试: 3: Me