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股票杠杆交易原理 TPT2024.12！新特性！新功能！_测试_模型_Python
在快速迭代的科技浪潮中股票杠杆交易原理，汽车电子技术的飞速发展不仅重塑了行业的面貌，也对测试工具提出了更高的挑战与要求。作为汽车电子测试领域的先锋，TPT软件始终致力于为用户提供高效、精准、可靠的测试解决方案。新思科技出品的TPT软件迎来了又一次重大更新，最新版本TPT 2024.12将进一步满足汽车行业日益增长的测试需求，推动汽车电子技术的持续革新。
基于当前汽车客户的实际需求与痛点，结合最新的技术趋势，对TPT软件进行了全面的优化与升级。从模型故障注入测试到服务器函数替代C代码函数，从更准确的需求链接到Python 3的支持，每一项新功能的引入都旨在提升测试效率、增强测试灵活性，并为用户提供更加直观、便捷的测试体验。
更新亮点：
1、模型故障注入测试在过往TPT版本的技术支持实践中，客户希望在保持模型整体逻辑不变的前提下，能够直接操控模型内部的某个中间变量，以此来观测当该变量发生变动时，模型是否能精准的产生预期的输出结果；同时对于一些较大模型，当子系统输入均为中间变量时，想针对中间变量进行直接控制，从而更快捷的满足相应模型覆盖度要求。
展开剩余86%针对此类需求TPT 2024.12引入了模型故障注入测试功能。可直接在模型中相应控制中间变量的位置进行logging，并在TPT 直接注入故障，TPT会在模型对应位置插入一个TPT_Inject_Signal模块，此时即可使用Define function对相应信号进行直接控制，提高测试效率。
图1 故障注入测试
2、TPT服务器函数替代C代码函数对于C代码中的函数，在TPT端可重新定义函数功能，从而使测试过程更加灵活、完成代码故障注入测试。
图2 函数功能替代
3、更准确的需求链接在以往的版本中，针对需求的链接只能支持链接到具体的用例以及对应的GUI评估中，在新版TPT中，需求可连接到对应的Compare评估以及Shall上。使得需求与评估直接的链接更清晰，增强用例与评估之间的追溯性，在进行升级测试时，能更快捷定位到具体评估。
图3 需求链接到Compare
图4 需求链接到shall
4、Python 3支持在TPT 2024.12中对Python的支持，由原本的Python 2 升级为Python 3。可通过如下方式进行勾选。
图 5 Python 3启用方式
在新版TPT中引入一个新的测试步骤：Script 用于测试用例编写。
Script 可用于编写NumPy计算、直接定义Python函数并使用、调用Python库。使得编写测试用例方式更加灵活多变。
图6 Python3用于测试用例编写
在测试评估编写过程中也可使用Python 3相关内容，特别对于计算模型，可针对浮点数进行计算；引用外部数据进行参考并转化为TPT信号。
图7 Python 3用于测试评估编写
5、Silver执行加速在以往的版本中，Silver执行过程中会加载所有的信号，导致执行效率变低，在新版本中新增了信号选择功能，从而提高测试执行效率。同时在新版TPT中，Silver Platform已加入到免费模块中了。
图8 Silver执行加速
6、Linux支持Linux环境下新增对AUTOSAR Platform以及Silver Platform的支持，并可与CI/CD进行联合使用。
图9 Linux支持
7、其他更新①TASMO中对信号新增约束：允许生成具有数组元素值单调递增或递减顺序的测试用例，此种方式生成的测试用例可以更加契合模型实际需求。
图10 新增约束
②当使用C/C++、AUTOSAR Platform 进行TASMO自动生成时，支持调用覆盖（Call coverage）
图11 调用覆盖
③从MATLAB R2022a（9.12）或更高版本开始，TASMO现在可针对引用子系统（Referenced subsystems）进行测试用例自动生成，从而提高模型整体覆盖度。
④Compare步骤中，引入了一个新功能：如果评估失败，则在测试用例报告中添加一个包含信号和参考信号的图形，使得测试报告更加清晰，便于测试人员进行测试问题分析。
图12 Compare新功能
总结：TPT 2024.12 版本在功能上进行了一系列革新，旨在更好地满足市场的多样化需求。此次更新在模型测试、代码测试及Python支持等多个关键领域进行了深度优化，使得TPT工具更加贴合当前的测试标准，从而极大地提升了测试工作的效率。
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发布于：北京市