我有多个由py.test运行的测试，它们位于多个文件的多个类中。与py.test使用的每个文件中每个类的每个方法共享大型字典的最简单方法是什么？简而言之，我需要为每个测试创建一个“全局变量”。在py.test之外，我对这个变量没有用处，所以我不想将它存储在正在测试的文件中。我经常使用py.test的固定装置，但这对于这种需要来说似乎有点过分了。也许这是唯一的方法？ 最佳答案 更新:pytest-namespacehookisdeprecated/removed.不要使用。见#3735了解详情。您提到了显而易见且最不神奇的选择:使
我希望生成一些关于我在python中创建的模型的统计信息。我想对其进行t检验，但想知道是否有一种简单的方法可以使用numpy/scipy来执行此操作。周围有什么好的解释吗？例如，我有三个相关的数据集，如下所示:[55.0,55.0,47.0,47.0,55.0,55.0,55.0,63.0]现在，我想对它们进行学生t检验。 最佳答案 在scipy.stats中包有几个ttest_...功能。参见here中的示例:>>>print't-statistic=%6.3fpvalue=%6.4f'%stats.ttest_1samp(x,m
我希望生成一些关于我在python中创建的模型的统计信息。我想对其进行t检验，但想知道是否有一种简单的方法可以使用numpy/scipy来执行此操作。周围有什么好的解释吗？例如，我有三个相关的数据集，如下所示:[55.0,55.0,47.0,47.0,55.0,55.0,55.0,63.0]现在，我想对它们进行学生t检验。 最佳答案 在scipy.stats中包有几个ttest_...功能。参见here中的示例:>>>print't-statistic=%6.3fpvalue=%6.4f'%stats.ttest_1samp(x,m
我有一个关于N个数字的数据集，我想测试它的正态性。我知道scipy.stats有一个kstestfunction但是没有关于如何使用它以及如何解释结果的示例。有哪位熟悉的可以给我一些建议吗？根据文档，使用kstest返回两个数字，KS检验统计量D和p值。如果p值大于显着性水平(例如5%)，那么我们不能拒绝数据来自给定分布的假设。当我通过从正态分布中抽取10000个样本并测试高斯性进行测试时:importnumpyasnpfromscipy.statsimportkstestmu,sigma=0.07,0.89kstest(np.random.normal(mu,sigma,10000)
我有一个关于N个数字的数据集，我想测试它的正态性。我知道scipy.stats有一个kstestfunction但是没有关于如何使用它以及如何解释结果的示例。有哪位熟悉的可以给我一些建议吗？根据文档，使用kstest返回两个数字，KS检验统计量D和p值。如果p值大于显着性水平(例如5%)，那么我们不能拒绝数据来自给定分布的假设。当我通过从正态分布中抽取10000个样本并测试高斯性进行测试时:importnumpyasnpfromscipy.statsimportkstestmu,sigma=0.07,0.89kstest(np.random.normal(mu,sigma,10000)
我在使用tox时遇到了一个奇怪的问题,py.test,coverage和pytest-cov:当py.test与--cov选项从tox启动，似乎需要__init__.pytests中的文件不是很明显的文件夹。在写这篇文章时，我通过添加上述tests/__init__.py解决了最初的问题，但到现在我还不完全明白为什么它会起作用或不起作用，所以我仍然在寻求帮助。详情请看下文。我在SO上找到了一个相关问题，但这只会让人更加困惑，因为答案似乎与我目前所想出的相反:`py.test`and`__init__.py`files另请参阅此处的官方文档:py.test-GoodIntegrati
我在使用tox时遇到了一个奇怪的问题,py.test,coverage和pytest-cov:当py.test与--cov选项从tox启动，似乎需要__init__.pytests中的文件不是很明显的文件夹。在写这篇文章时，我通过添加上述tests/__init__.py解决了最初的问题，但到现在我还不完全明白为什么它会起作用或不起作用，所以我仍然在寻求帮助。详情请看下文。我在SO上找到了一个相关问题，但这只会让人更加困惑，因为答案似乎与我目前所想出的相反:`py.test`and`__init__.py`files另请参阅此处的官方文档:py.test-GoodIntegrati
使用Python2.7我正在尝试测试特定函数调用的结果是否为无我希望这些测试能够通过(请原谅这个相当愚蠢的例子)defsix_or_none(val):""">>>six_or_none(6)6>>>six_or_none(4)None"""ifval==6:return6returnNone但是它们会产生以下结果Failedexample:six_or_none(4)Expected:NoneGotnothing在doctests中测试None的正确方法是什么？ 最佳答案 Python解释器ignoresNone返回值，所以doc
使用Python2.7我正在尝试测试特定函数调用的结果是否为无我希望这些测试能够通过(请原谅这个相当愚蠢的例子)defsix_or_none(val):""">>>six_or_none(6)6>>>six_or_none(4)None"""ifval==6:return6returnNone但是它们会产生以下结果Failedexample:six_or_none(4)Expected:NoneGotnothing在doctests中测试None的正确方法是什么？ 最佳答案 Python解释器ignoresNone返回值，所以doc
为了使我的应用程序pip可安装，我正在与setuptools和distribute进行激烈的斗争。我假设我的依赖项是正确的，即使用pipinstallmyapp安装可能应该正确填充虚拟环境。但是，我想在开发过程中简化开发，所以我的目标是从一个空的virtualenv开始并进行setup.pytest(以及以后的setup.pydevelop，但那是完全不同的战斗)用所有定义的依赖项填充它。现在我的问题是:无论我多么努力，我得到的只是在我的项目目录中安装为.egg的依赖项，这至少是次优的。我尝试创建一个新的setuptools命令，该命令将使用pip(这似乎可以工作，即使很笨拙)但这并不
