怎么实现Python的add5()单元测试
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TestAdd5类由unittest.TestCase派生而来,并定义了一个setUp()方法,该方法将在执行每个测试方法之前调用。它能确保某些一致状态可以用于所有的测试方法。此测试方法会调用unittest的assertEqual()和assert_()方法。如果任何调用失败,托管的测试方法就会认为出现了一个故障,并转到下一个测试。
部分函数是一个惹人喜爱的函数特性。它们可以让您的函数接收X个参数的函数,同时,将一些参数固定,就能得到一个只能接收您没规定的参数的新函数。下面举例进行说明,函数add()可接收两个参数,并返回结果,现在如果把一个参数固定为5,我们就会得到一个新函数——仅仅接收一个参数,代码如下所示:
Traceback (most recent call last): File "test_partial_pickle.py", line 12, ins = pickle.dumps(partial(add, 10)) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/ 2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 1366, in dumps Pickler(file, protocol).dump(obj) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/ 2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 224, in dump self.save(obj) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/ 2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 306, in save rv = reduce(self.proto) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/ 2.5/lib/python2.5/copy_reg.py", line 69, in _reduce_ex raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__ TypeError: can't pickle partial objects
当使用要求参数总是相同的API的时候,部分函数会非常有用。可以考虑一个web应用程序接口,在每个方法中都是要求一个用户名和一个密码。如果您创建一个固定了用户名和口令的部分函数,会给开发带来非常大的便利,因为您不必传递参数了。
同时,您的代码也会因此而变得更安全,因为用户名和密码不会出现在所有调用站点中。然而,直到Python 3.1为止,部分函数仍有许多让人不快的限制。 因为它们无法封装。好在Python 3.1解决了这个问题,下面是一个例子:
Traceback (most recent call last): File "test_partial_pickle.py", line 12, ins = pickle.dumps(partial(add, 10)) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/ 2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 1366, in dumps Pickler(file, protocol).dump(obj) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/ 2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 224, in dump self.save(obj) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/ 2.5/lib/python2.5/pickle.py", line 306, in save rv = reduce(self.proto) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/ 2.5/lib/python2.5/copy_reg.py", line 69, in _reduce_ex raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__ TypeError: can't pickle partial objects
在使用processing模块进行并行程序设计的时候,人们喜欢把函数和部分函数封装起来。自Python 2.6以来,processing模块已经成为标准程序库的一部分。是利用现代多核机器的***Python解决方案。实际上,processing模块会封装进程之间传递的所有一切,所以可封装的部分函数提高了它的表达力并增加了可用的工具。
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