pytest简易教程(25):pytest断言

pytest简易教程汇总,详见https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/17982846

断言是验证软件实际结果是否和预期结果一致,如果不一致,程序会中止执行并给出失败信息

assert断言

pytest使用的是python自带的assert关键字来进行断言

如果断言失败,assert后面的代码不会执行

语法:
assert <表达式>

assert <表达式>,<描述>,如果断言失败,描述作为AssertionError的内容展示

示例一:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : 韧
# @wx :ren168632201
# @Blog :https://www.cnblogs.com/uncleyong/


def test_1_x():
    assert True
def test_2_x():
    assert 'qzcsbj'
def test_3_in():
    assert 'cs' in 'qzcsbj'
def test_4_not():
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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