Odoo10开发手册：基于Matlab的图像识别测试异常处理

"Odoo10.0中文开发手册——异常测试与神经网络图像识别" 在 Odoo 开发中，测试是确保代码质量的关键环节。在【标题】"测试异常-基于matlab神经网络的图像识别"中，虽然提及了神经网络的图像识别，但主要的焦点在于测试异常的处理。在Odoo的测试框架中，我们可以通过特定的方式检查代码是否会抛出预期的异常。这在【描述】中得到了详细解释。 在Python编程中，`self.assertRaises()` 是一个上下文管理器，用于测试是否一个函数或方法会抛出指定类型的异常。在Odoo的测试用例中，我们可以使用这个方法来检查某个操作是否正确地引发了异常。例如，在提供的代码段中，`test_count()` 方法使用 `self.assertRaises(Warning)` 来包围 `self.wizard.do_count_tasks()` 这行可能会抛出警告异常的代码。`Warning` 是Odoo中的一个特定异常类型，通常用于向用户显示非致命性错误信息。 如果 `do_count_tasks()` 方法执行时没有抛出 `Warning` 异常，那么测试将失败，因为 `self.assertRaises()` 没有捕获到任何异常。反之，如果方法确实抛出了 `Warning`，测试就会通过，异常会被存储在 `e` 变量中，可以进一步检查异常的具体信息，如在本例中通过 `self.assertIn(' 2 ', str(e.exception))` 验证异常消息是否包含预期的字符串。 标签中的"Odoo 中文 10 2017"表明这是针对Odoo 10版本的中文资料，可能来自于2017年发布的《Odoo10.0中文开发手册》。手册的内容涵盖了从安装Odoo服务器、创建应用数据库，到开发新模块、安装第三方模块等多个方面，旨在帮助开发者全面了解和掌握Odoo 10的开发工作。 至于神经网络的图像识别，虽然没有提供具体细节，但在实际应用中，这通常涉及使用像Matlab这样的工具进行图像预处理和模型训练。在Odoo中，这可能意味着创建一个模块来集成预先训练好的模型，用于处理用户上传的图像并进行识别。然而，这部分内容在摘要信息中并未展开，所以具体的实现方法和技术细节无从得知。 Odoo 的测试框架允许开发者编写能够检查异常情况的测试用例，确保软件的稳定性和可靠性。同时，通过Matlab实现的神经网络图像识别功能，可以增强Odoo应用程序的功能，特别是在需要图像分析的场景下。不过，这部分内容需要更深入的文档或代码才能详细阐述。