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关于软件测试之python高阶函数的信息

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软件测试中,python判断字符串,str函数isdigit、isdecimal、isnumeri

num = "4" # 全角数字num.isdigit() # Truenum.isdecimal() # Truenum.isnumeric() # Truenum = b"4" # bytenum.isdigit() # Truenum.isdecimal() # AttributeError: bytes object has no attribute isdecimalnum.isnumeric() # AttributeError: bytes object has no attribute isdecimalnum = "IV" # 罗马数字num.isdigit() # Truenum.isdecimal() # Falsenum.isnumeric() # True#num = "四" # 汉字num.isdigit() # Falsenum.isdecimal() # Falsenum.isnumeric() # True# isdigit() 支持 全角数字,byte数字(单字节) 罗马数字 不支持汉字# isdecimal() 支持全角数字 , 不支持 罗马数字 汉字 , 报错 byte数字(单字节)# isnumeric() 支持 全角数字 罗马数字 汉字 报错 byte数字(单字节)通常使用最多的是isdecimal ,如果想了解更多可以来传智播客软件测试学科学习

红河java培训学校告诉你python编程开发环境下的软件测试技术?

软件测试相信大家应该都不陌生了吧,今天我们就一起来了解一下,在python编程开发环境下的软件测试都有哪些知识点。

格式化输出

我们有两种大相径庭地输出值方法:表达式语句*和print()函数(三种方法使用文件对象的write()方法,标准文件输出可以参考sys.stdout)。

通常需要对输出做更多的格式控制,而不是简单的打印空格分隔值。有两种方法可以格式化你的输出:一种方法是由你自己处理整个字符串,通过使用字符串切片和连接操作可以创建任何你想要的输出形式。string类型包含一些将字符串填充到指定列宽度的有用操作。二种方法是使用str.format()方法。

标准模块string的Template类可以替换字符串的值。(python标准模块介绍-string:文本常量和模板)

Python有办法将任意值转为字符串:repr()或str()函数。

函数str()用于将值转化为适于人阅读的形式,而repr()转化为供解释器读取的形式(如果没有相关语法,则会发生SyntaxError异常,没有str()会返回与repr()等同的值。很多类型,诸如数值或列表、字典这样的结构,两者解读方式相同。字符串和浮点数则不同。

文件读写

通常,文件以text模式打开,这意味着,你从文件读出和向文件写入的字符串会被特定的编码方式(类Linux默认是UTF-8,windows经常为gbk,容易导致一些IO问题)编码。模式后面的'b'以二进制模式打开文件:数据会以字节对象的形式读出和写入。IT培训发现这种模式应该用于所有不包含文本的文件。

在文本模式下,读取时默认会将平台有关的行结束符(Unix上是\n,Windows上是\r\n)转换为\n。在文本模式下写入时,默认会将出现的\n转换成平台有关的行结束符。这种暗地里的修改对ASCII文本文件没有问题,但会损坏JPEG或EXE这样的二进制文件中的数据。使用二进制模式读写此类文件时要特别小心。

不学会装饰器,面试不敢说自己会Python

本文章出自【 码同学软件测试 】

码同学公众号:自动化软件测试

码同学抖音号: 小码哥聊软件测试

装饰器

Python的装饰器 是面试常被问到的问题之一,如果你的简历里描述 会Python .那么大概率会被问到.

那么我们应该怎么回答这个问题呢?

这里我从几个角度来解释装饰器的作用,大家可以挑选符合自己的说法

Python中的装饰器,本质上就是一个高阶 函数 ,这里高阶函数指定就是" 一个返回值是函数的函数 "

在python中使用装饰器,有两个组成部分.

①@符号调用装饰器

②定义被装饰的方法

范例如下:

@装饰器名字

定义被装饰的函数

@logger

def func():

pass

装饰器可以在不修改函数的情况下,增加额外的功能.这是官方给 装饰器 的定义

实际上我们会把一些业务功能之外的,附属需求用装饰器来实现.比如:为我们的函数添加 日志记录 , 性能监控器 , 埋点计数器 .大家也都知道,修改写好的函数是非常麻烦并且容易出错的一件事.所以很适合" 在不修改函数内部代码的前提下,为它包装一些额外的功能 "也就是装饰器

staticmethod 用来修饰类中的方法,使得该方法可以直接用类名访问,如cls.foo()。

classmethod 和staticmehod类似,区别在于staticmethod,classmethod会将class传入被修饰的方法中

class A(object):

a = 1

def __init__ ( self ):

self .a = 2

@staticmethod

def foo1():

print A.a

@classmethod

def foo2(cls):

print "class a is" , cls.a

print "instance a is" , cls().a

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property 可以将属性的访问和赋值用函数来实现,从而可以在函数里添加参数检查等一些功能,同时外部使用时访问和赋值的方式并不发生变化。注意访问和赋值的方法名是一样的

class A(object):

def __init__( self ):

self .__count = 0

@property

def count( self ):

return self .__count

@count .setter

def count( self , value):

if not isinstance(value, int):

raise ValueError ( 'count must be an integer!' )

self .__count = value

a = A()

print a.count

a.count = 1

print a.count

a.count = "a" # raise ValueError

functools.wraps 用在装饰器的代码里。可以把原始函数的 name 等属性复制到wrapper()函数中,这样就可以获取到真实函数的 name 属性,而不是wrapper

import functools

def log(text):

def decorator(func):

@functools.wraps (func)

def wrapper( * args, ** kw):

print '%s %s():' % (text, func. __name__ )

return func( * args, ** kw)

return wrapper

return decorator

#!/anaconda3/envs/FEALPy/bin python3.7

# -*- coding: utf-8 -*-

# ---

# @File: 装饰器语法.py

# @Author: Bull

# ---

# 定义装饰器函数

# 1.简单装饰器范例

def logger(func):#在python里,一切都是对象

def wrapper(*args,**kw):

print("进入装饰器函数了")

func(*args,**kw)#真正的函数在装饰器重新调用

func(*args, **kw)

print("装饰器功能执行完毕")

return wrapper

@logger#=logger(add)

def add(x,y):

print('进入被修饰的函数')

print(f'{x}+{y}={x+y}')

# add(1,2)

# 2.带参数的装饰器

def say_hello(contry):

def wrapper(func):

def second(*args,**kw):

if contry == 'china':

print("来自装饰器的‘你好’")

elif contry == 'america':

print('来自装饰器的"hello"')

else:

return

func(*args,**kw)

return second

return wrapper

@say_hello('america')

def american():

print("I am from America")

@say_hello('china')

def china():

print('我来自中国')

american()

print('*'*30)

china()

END

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北大青鸟设计培训:python编程开发环境下的软件测试技术?

软件测试相信大家应该都不陌生了吧,今天我们就一起来了解一下,在python编程开发环境下的软件测试都有哪些知识点。

格式化输出我们有两种大相径庭地输出值方法:表达式语句*和print()函数(三种方法使用文件对象的write()方法,标准文件输出可以参考sys.stdout)。

通常需要对输出做更多的格式控制,而不是简单的打印空格分隔值。

有两种方法可以格式化你的输出:一种方法是由你自己处理整个字符串,通过使用字符串切片和连接操作可以创建任何你想要的输出形式。

string类型包含一些将字符串填充到指定列宽度的有用操作。

二种方法是使用str.format()方法。

标准模块string的Template类可以替换字符串的值。

(python标准模块介绍-string:文本常量和模板)Python有办法将任意值转为字符串:repr()或str()函数。

函数str()用于将值转化为适于人阅读的形式,而repr()转化为供解释器读取的形式(如果没有相关语法,则会发生SyntaxError异常,没有str()会返回与repr()等同的值。

很多类型,诸如数值或列表、字典这样的结构,两者解读方式相同。

字符串和浮点数则不同。

文件读写通常,文件以text模式打开,这意味着,你从文件读出和向文件写入的字符串会被特定的编码方式(类Linux默认是UTF-8,windows经常为gbk,容易导致一些IO问题)编码。

模式后面的'b'以二进制模式打开文件:数据会以字节对象的形式读出和写入。

IT培训发现这种模式应该用于所有不包含文本的文件。

在文本模式下,读取时默认会将平台有关的行结束符(Unix上是\n,Windows上是\r\n)转换为\n。

在文本模式下写入时,默认会将出现的\n转换成平台有关的行结束符。

这种暗地里的修改对ASCII文本文件没有问题,但会损坏JPEG或EXE这样的二进制文件中的数据。

使用二进制模式读写此类文件时要特别小心。

Python高阶(一) - 单线程、多线程和多进程的效率对比测试

多线程的目的 - “最大限度地利用CPU资源”。每个程序执行时都会产生一个进程,而每一个进程至少要有一个主线程。对于单CPU来说(没有开启超线程),在同一时间只能执行一个线程,所以如果想实现多任务,那么就只能每个进程或线程获得一个时间片,在某个时间片内,只能一个线程执行,然后按照某种策略换其他线程执行。由于时间片很短,这样给用户的感觉是同时有好多线程在执行。

Python是运行在解释器中的语言,查找资料知道,python中有一个全局锁(GIL),在使用多线程(Thread)的情况下,不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess),则可以发挥多核的优势真正地提高效率。

单线程、多线程和多进程的效率对比测试: github地址

资料显示,如果多线程的进程是CPU密集型的,那多线程并不能有多少效率上的提升,相反还可能会因为线程的频繁切换,导致效率下降,推荐使用多进程;如果是IO密集型,多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程,提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率

| CPU密集型操作| IO密集型操作| 网络请求密集型操作

-- | -- | --| --

线性操作| 69.73533328374 |17.76633326213 | 6.78833333651

多线程操作| 75.40299995740 |145.68366670609 | 1.93999997775

多进程操作| 13.97433336576 | 4.67833328247| 2.38333328565

仅个人观点,,欢迎留言~~~