Python编程与测试实践技巧

1、使用pip在你的计算机上安装Black、flake8和isort。

在命令行中执行以下命令来安装这些工具:pip install black flake8 isort

2、在代码中表示现实世界“事物”的自然方式是什么?

可以使用字典来模拟对象,将对象的属性和方法存储在字典中。例如,对于正方形对象,可以使用包含名称、边长、周长计算函数和面积计算函数的字典来表示。

3、1. 解释 Python 内置 hash 函数的作用。2. 为什么 hash(123) 和 hash(“123”) 可以正常工作,而 hash([123]) 会引发异常?

Python 的内置 hash 函数用于返回对象的哈希值。
hash(123) hash("123") 能正常工作是因为整数和字符串是 不可变对象 ,可被哈希。
而列表是 可变对象 ,其内容可以改变,为保证哈希表的一致性和正确性,Python 不允许对可变对象进行哈希操作,所以 hash([123]) 会引发异常。

4、创建一个不匹配指定模式的匹配器。例如,Not(Lit(“abc”)) 仅在文本不是 “abc” 时匹配成功。并为其编写一些测试。

以下是实现该功能的 Python 代码:

首先,我们需要定义 Not 类,它接收一个匹配器作为参数,并在 match 方法中对其进行取反操作。接着,我们编写测试函数来验证 Not 类的功能。以下是具体代码:

class Lit:
    def __init__(self, chars, rest=None):
        self.chars = chars
        self.rest = rest

    def match(self, text, start=0):
        end = start + len(self.chars)
        if text[start:end] != self.chars:
            return False
        if self.rest:
            return self.rest.match(text, end)
        return end == len(text)


class Not:
    def __init__(self, matcher):
        self.matcher = matcher

    def match(self, text, start=0):
        return not self.matcher.match(text, start)


# 测试函数
def test_not_literal_match():
    # Not(Lit("abc")) 匹配非 “abc” 的文本
    assert Not(Lit("abc")).match("abd")


def test_not_literal_no_match():
    # Not(Lit("abc")) 不匹配 “abc”
    assert not Not(Lit("abc")).match("abc")

# 运行测试
test_not_literal_match()
test_not_literal_no_match()

上述代码定义了 Not 类,它接收一个匹配器作为参数,并在 match 方法中对其进行取反操作。同时,编写了两个测试函数 test_not_literal_match test_not_literal_no_match 来验证 Not 类的功能。

5、编写一个函数,该函数接受一个表示包含数字的嵌套列表的字符串,并返回实际的列表。例如,输入 ‘[1, [2, [3, 4], 5]]’ 应生成对应的 Python 列表。

可以使用 Python 的 ast.literal_eval 函数来实现该功能,示例代码如下:

import ast

def str_to_list(s):
    return ast.literal_eval(s)

使用示例:

input_str = '[1, [2, [3, 4], 5]]'
result = str_to_list(input_str)
print(result)

6、运行代码“for name in globals(): print(name)”会发生什么?运行代码“name = None; for name in globals(): print(name)”又会发生什么?为什么两者不同?

运行 for name in globals():

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发仿真验证。
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