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今天就跟大家聊聊有關如何進行Python 操作符風格的解析，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
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調用方法會影響可讀性。盡管 assertEqual() 方法名能夠表明要測試兩個值是否相等，但是代碼看起來仍然不像是比較，對于熟悉Python 操作符的開發(fā)人員，不如 Python 操作符那么明確。
第二，正如在本系列的第三篇文章中將看到的，新的測試框架現在知道如何檢查 assert 語句，從而查明造成測試失敗的條件。這意味著簡單的 assert 語句現在能夠產生有意義的測試失敗消息。
它提供的信息與調用 assertEqual() 等老方法的結果差不多。***，即使 assertEqual() 仍然是必要的，但是從測試模塊導入這個函數（而不是通過類繼承讓函數可用）肯定更簡單，更符合 Python 操作符的風格。
實際上，在下面會看到，當 py.test 和 nose 要提供更多用來支持測試的例程時，它們只需把這些例程定義為函數，然后用戶可以把這些函數導入自己的代碼。當然，如果作者確實需要通過例程緩存狀。
# nose.tools support functions for writing tests assert_almost_equal(first, second, places=7, msg=None) assert_almost_equals(first, second, places=7, msg=None) assert_equal(first, second, msg=None) assert_equals(first, second, msg=None) assert_false(expr, msg=None) assert_not_almost_equal(first, second, places=7, msg=None) assert_not_almost_equals(first, second, places=7, msg=None) assert_not_equal(first, second, msg=None) assert_not_equals(first, second, msg=None) assert_true(expr, msg=None) eq_(a, b, msg=None) ok_(expr, msg=None)
但是，如果程序員希望編寫簡單的測試代碼，不愿意考慮 doctest 涉及的亂七八糟的東西，那么測試函數是很好的方法?？傊?，測試函數可以極大地增強編寫測試的簡便性。程序員不需要記住、重寫或復制以前編寫的測試代碼，新的約定讓 Python 程序員能夠像編寫一般Python 操作符一樣編寫測試：只需打開一個空文件，然后輸入！
py.test 和 nose 框架都提供特殊的例程，這些例程可以簡化測試的編寫?？梢哉J為它們分別提供一種方便的測試 “方言”，可以用這些 “方言” 編寫測試。這會簡化測試的編寫并減少錯誤，還會使測試更簡短、可讀性更好。
但是，使用這些例程還會導致一個重要的后果：您的測試與提供函數的框架捆綁在一起了，喪失了兼容性。因此，要權衡考慮方便性和兼容性。如果只使用笨拙的標準Python 操作符unittest 模塊從頭編寫所有測試，那么它們能夠在任何測試框架中運行。
更進一步，如果采用簡單的做法編寫測試函數（如上所述），那么測試至少能夠在 py.test 和 nose 中運行。但是。如果開始使用某個測試框架特有的特性，那么如果以后另一個框架開發(fā)出了新的重要特性，您決定進行框架遷移，就必須重寫測試。
py.test 和 nose 都為 TestCase 的 assertRaises() 方法提供了替代品。py.test 提供的版本比較新穎，它也可以接受要執(zhí)行的字符串，這更強大，因為可以測試引發(fā)異常的表達式，而不只是函數調用：
# conveniences.py import math import py.test py.test.raises(OverflowError, math.log, 0) py.test.raises(ValueError, math.sqrt, -1) py.test.raises(ZeroDivisionError, "1 / 0") import nose.tools nose.tools.assert_raises(OverflowError, math.log, 0) nose.tools.assert_raises(ValueError, math.sqrt, -1) # No equivalent for third example!
在處理浮點數時，如果希望測試能夠靈活地對待Python 操作符實現，允許對浮點數的處理有細小的誤差，那么上面檢查近似值的例程尤其有意義。
看完上述內容，你們對如何進行Python 操作符風格的解析有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注創(chuàng)新互聯行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。
網站題目：如何進行Python操作符風格的解析
本文路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/gdpsis.html
