测试基础(Python基础教程(第3版))

Python基础教程(第3版)PDF 内容简介 本书包括Python程序设计的方方面面:首先从Python的安装开始,随后介绍了Python的基础知识和基本概念,包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句;然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题,包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器;此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用,从而发挥出Python的强大功能,同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识;最后,作者结合前面讲述的内容,按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。 作 阅读详情

 

测试基础

 

测试在先,编码在后。这也称为测试驱动的编程。先编写测试再编写代码并不是为了发现bug,而是为了检查代码是否管用。

 

测试四步曲: (1) 确定需要实现的新功能。可将其记录下来,再为之编写一个测试。 (2) 编写实现功能的框架代码,让程序能够运行(不存在语法错误之类的问题),但测试依然 无法通过。测试失败是很重要的,因为这样你才能确定它可能失败。不断重复这 个过程:确定测试失败后,再试图让它成功。 27 (3) 编写让测试刚好能够通过的代码。在这个阶段,无需完全实现所需的功能,而只要让测 试能够通过即可。这样,在整个开发阶段,都能够让所有的测试通过(首次运行测试时除外), 即便是刚着手实现功能时亦如此。 (4) 改进(重构)代码以全面而准确地实现所需的功能,同时确保测试依然能够成功。 提交代码时,必须确保它们处于健康状态,即没有任何测试是失败的。测试驱动编程倡导者 都是这么说的。我有时会在当前正在编写的代码处留下一个失败的测试,作为提醒自己的待办事 项或未完事项。然而,与人合作开发时,这种做法真的很糟糕。在任何情况下,都不应将存在失 败测试的代码提交到公共代码库。

     测试工具: unittest:一个通用的测试框架。  doctest:一个更简单的模块,是为检查文档而设计的,但也非常适合用来编写单元测试。

(不要盲目信任测试,而且务必要测试足够多的情形。)

      单元测试可让程序管用, 源代码检查可让程序更好,而性能分析可让程序更快。

论书 | 《Python基础教程(第二版)》怎么样?有用吗? 大家好我是本文编辑逻辑熊猫!对我感兴趣的朋友欢迎关注我的个人公众号“逻辑熊猫带你玩Python”~由于笔者能力有限,所以呢就说说书吧,或许以后有机会出版社赞助一下就能给大家送个书什么的了~那么进入正题,今天的内容是“论书”,也是第一篇书评类文章,评的是技术类图书(我读过的)。相信读过这本书的人大部分都从这本书中获益匪浅,也有可能一部分人拿到这本书,打开一看是懵逼的。所以笔者在本公众号开了这样一个版... 阅读详情

相关推荐

《Python基础教程》专栏总结篇

今天给大家带来的文章是《Python基础教程》专栏总结篇,希望能对同学们有所帮助。 文章目录 1. 背景 2. 专栏亮点 3. 你的收获 4. 详细目录

weixin_43178406的博客 73万+

python基础测试含答案

这是一份基础测试题,含有答案!

Eliaukgit的博客 1562

Python基础教程第3版:全面入门到实战应用

Python的交互式模式是一种快速测试代码片段和探索Python功能的便捷方式。启动Python的交互式模式非常简单,只需在命令行界面中输入python或python3(取决于系统的配置),然后按下回车键。这时,你应该能看到Python的版本信息以及交互式提示符>>>。退出Python的交互式模式也非常直接。当你在交互式提示符>>>后面输入exit()或者使用快捷键Ctrl+D(在Unix/Linux系统中)或Ctrl+Z。

weixin_28729843的博客 728

【软件测试】Python基础知识

软件测试所需的python基础知识,包含python基本语法、面向对象、文件和异常、unnitest等知识。

zany123_的博客 927

Python实验指导书

实验一:Python程序设计之初窥门径 2 实验二:Python程序设计之结构与复用 7 实验三:Python程序设计之组合数据类型 11 实验四:Python程序设计之文件 15

在 dell precision 7920 tower CentOS 8 Stream 上安裝nvidia驱动程序、Anaconda

简单记录一下如何在实验室dell precision 7920 tower CentOS 8 Stream上安装nvidia显卡驱动。

chen9046的博客 995

【Python测试开发】Python基础篇

语法:def 函数名() : 函数体(实现函数功能的代码)

Lucifer__hell的博客 406

LSTM模型股价波动率预测(含Python代码)

源代码文件可在gzh’finance褪黑素'回复【24012203】获取。

celiaweiwei的博客 3776

Python入门(16)--自动化测试教程

Python之旅第十五站

欢迎来到这里,希望文章能对你有所帮助 1701

清理异常值(MAD:绝对中位差)

清理异常数据: 中位数绝对偏差(MAD):用来描述单变量样本在定量数据中可变的一种标准 在统计学中,绝对中位差是刻画一元数据样本变化的一个鲁棒度量。由公式可以看出,其求解还算简单,给定一个数据样本集,首先求其中位数,然后求原始数据减去中位数的绝对值从而形成一个新的数据样本,再求新的数据样本的中位数即为绝对中位差。比如说有一个数据样本集X={2 3 8 7 9 6 4},这时候数据的中位数是6,原...

spider_man 1万+

STK相关总结

STK简介 一.SIM卡应用工具包(SIM Application Toolkit),又名CAT/USAT,它包含一系列终端与SIM卡的交互指令,SIM卡可以应用卡内的小应用程序和终端交互,从而实现增值服务的目的,STK包括三种类,STK-imsi切换,STK –OTA,STK-BIP 功能: (1) Profile download:配置下载,开机初始化SIM卡过程中,终端告诉SIM卡终端支持哪些功能,STK中download指终端将数据发送给SIM卡 (2) Proactive command: 主动式

jingjing_2的博客 3357

【测试基础】Python 核心语法,一篇搞定测试脚本开发基础

本文为测试工程师和自动化测试新人提供了Python核心语法的实用指南,重点针对测试脚本开发场景。内容按优先级从高到低排列,涵盖变量与数据类型、字符串操作、列表字典、条件循环、函数参数、异常处理、文件操作和模块导入等核心知识点。特别标注了测试脚本中最常用和易错的部分,如f-string格式化、字典安全取值、列表推导式、异常捕获等。文章还总结了测试脚本最常写的10种语法模式,并给出了一个简单的测试脚本示例结构,帮助开发者快速上手编写测试代码。

likuolei的博客 356

AI Pika 生成进击的巨人动漫分镜案例

AI Pika 生成进击的巨人动漫分镜案例 Pika 是一个使用AI生成和编辑视频的平台。

独立开发,substack顶级编辑 2574

python基础教程pdf百度云-《Python基础教程(第3版)》PDF高清版

《python基础教程第3版》PDF高清版 百度云资源,内涵教材源代码百度云链接:百度云盘提取码:7r7o编辑推荐久负盛名的Python入门经典,是非常优秀的基础教程,深入浅出,讲解到位。本书包括Python程序设计的方方面面:首先从Python的安装开始,随后介绍了Python的基础知识和基本概念,包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句;然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题,包括抽象、异常...

weixin_37988176的博客 3731

esp32-C3固件烧录用户手册

温馨提示:1.esp32-C3 BOOT脚为GPIO9,需要从芯片小板中焊接引出2.芯片小板中已经预留了所有烧录相关的引脚,大家可以按需焊接引线3.程序下载完,使用串口查看log时,需要使用220v供电使用(请务必准守用电安全)。原因:由于插座中包含继电器,计量计等耗电设备,所以usb转串口提供的3.3V电压和电流可能会出现供电不足,表现为usb转串口与电脑连接断断续续,导致无法查看log。

hbwang的博客 1万+

即插即用篇 | 手把手教你 YOLOv11 添加注意力机制 | 适用于【检测任务】【分类任务】【分割任务】【关键点任务】| 20+ 种全打通!

即插即用篇 | 手把手教你 YOLOv11 添加注意力机制 | 适用于【检测任务】【分类任务】【分割任务】【关键点任务】| 20+ 种全打通!

Coding... 2831

Python教父推荐:《Python基础教程》(第3版) 中文PDF电子版限免

Python基础教程 第3版》包括Python程序设计的方方面面:首先,从Python的安装开始,随后介绍了Python的基础知识和基本概念,包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句;然后循序渐进地介绍了一些相对高-级的主题,包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器;此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用,从而发挥出Python的强大功能,同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识;

2301_82275412的博客 1174

【推荐100个unity插件】皮毛shader着色器 实现可以用动的毛茸茸毛绒绒效果

Unity内置渲染管线毛发着色器实现 摘要:本文介绍了Unity内置渲染管线下的毛发着色器实现方案。该方案通过多层渲染技术模拟毛发效果,支持基础光照模型(环境光、漫反射和镜面反射),提供毛发长度调节功能。主要包含10个渲染通道,采用逐步增加的FURSTEP参数(0.05-0.55)分层渲染毛发,每层使用相同的着色器代码但不同参数值。该实现仅适用于内置渲染管线,不支持毛发动态效果,代码结构简洁,通过FurHelper.cginc包含核心着色逻辑。

向宇的博客,专注php/web全栈 unity游戏开发,欢迎大家评论纠错 2676

python基础教程书籍推荐,python基础教程推荐书

人生苦短,我学python。python编程语言在各种榜单上经常拿到前列位置,在全球范围内都非常受欢迎python可以直接自学吗。Python作为一种不受局限、跨平台的开源编程语言,其数据处理速度快、功能强大且简单易学。而且,Python采用解释运行的方式,编写后无需进行编译即可直接通过解释器执行,具有典型的动态语言特点,编程效率极高。不仅如此,Python的应用范围也非常广泛,在数据分析、人工智能、网络爬虫、运维测试都多个领域都有应用。想要入门和深入学习python,以下书籍不容错过!

2301_81900386的博客 981

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

python基础教程第三版电子版百度云-《python基础教程第三版》高清版PDF免费下载...

下载地址1:http://t.cn/EGxO1sWPython基础教程 第3版Python简明教程书籍 Python编程从入门到实践 灵程序设计丛书《python基础教程第三版》高清版PDF免费下载《python基础教程第三版》高清版PDF免费下载包含高清中文版PDF,英文版PDF,中英对照看,效果更佳!编辑推荐久负盛名的Python入门经典中文版累计销量200 000+册针对Python 3全新...

weixin_37988176的博客 630

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

python基础教程电子书下载,python基础教程百度百科

本书包括Python程序设计的方方面面:首先从Python的安装开始,随后介绍了Python的基础知识和基本概念,包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句;z后,作者结合前面讲述的内容,按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。本书是经典的Python入门教程,层次鲜明、结构严谨、内容翔实,特别是后面几章,作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中,并以模板的形式介绍了项目的开发过程,手把手教授Python编程实践,让读者从项目中领略Python的真正魅力。

npy199331的博客 629

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

上一篇: 八皇后问题 [OpenJ_Bailian-2698]
下一篇: 网络编程(Python基础教程(第3版))
KLFTESPACE
博客等级 码龄9年 66粉丝 655原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值