标题可能含糊不清，所以我试着在这里解释一下这个场景。我想在多个设备上测试python模块Foo。我已经创建了一个test_Foo.py文件。现在所有这些带有Foo的设备都需要不同的设置。例如，设备A需要使用参数X构建和测试Foo，而设备B需要使用参数Y构建和测试Foo。其中参数例如是设备ID。是否可以(以及如何)控制我的test_Foo.py使用配置文件。我使用YAML文件作为其他模块argparse.ArgumentParser的配置，但我想知道我可以在Py.Test中使用相同的概念。 最佳答案 您是否可以控制将用于在每个环境中调
如果我在python中创建一个简单的函数，它同时具有__dict__和func_dict作为属性，它们都以空字典开始:>>>deffoo():...return42...>>>foo.__dict__{}>>>foo.func_dict{}如果我向foo添加一个属性，它会同时显示在以下两个中:>>>foo.x=7>>>foo.__dict__{'x':7}>>>foo.func_dict{'x':7}这些属性有什么区别？是否有一个特定的用例？ 最佳答案 它们是同一个底层字典的别名。您应该使用__dict__，因为func_dict在
我读过RaymondHettinger'snewmethod实现compactdicts.这解释了为什么Python3.6中的字典比Python2.7-3.5中的字典使用更少的内存。然而，Python2.7和3.3-3.5字典中使用的内存似乎有所不同。测试代码:importsysd={i:iforiinrange(n)}print(sys.getsizeof(d))Python2.7:12568Python3.5:6240Python3.6:4704如前所述，我了解3.5和3.6之间的节省，但对2.7和3.5之间节省的原因感到好奇。 最佳答案
在下面的示例中，即使x存在于__dict__中(这不是一个典型的或可能有用的案例，但我很好奇):>>>classC(object):...__slots__='x'...>>>classD(C):...pass...>>>obj=D()>>>obj.x='Storedinslots'>>>obj.__dict__{}>>>obj.__dict__['x']='storedin__dict__'>>>obj.x'Storedinslots'这种访问顺序(插槽优先)是否已记录在案？或者只是一个实现细节？ 最佳答案 是的，对象的__dic
py.test堆栈跟踪目前看起来像这样:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/foo_tbz_di476/src/djangotools/djangotools/tests/ReadonlyModelTestCommon.py",line788,intest_stale_or_missing_content_typesself.assertEqual([],errors,'Stale/MissingContentTypes:%s'%'\n'.join(errors))File"/usr/lib64/python2.7/unittest/cas
假设我有一个类:classMyClass:def__init__(self,**kwargs):self.kwargs=kwargsdef__repr__(self):return""%(self.__class__.__name__,self.kwargs)__repr__对于核心功能来说并不是很重要，但偶尔会被调用进行日志记录，出现在堆栈跟踪中等等，所以我想对其进行单元测试。问题类似于thatfacedwhenusingdoctest，但我宁愿在测试函数中保留任何复杂性(如排序)，而不是在__repr__中。现在我正在使用eval和re从repr()调用中提取字典，但我想检查是否人
我有一个从Python中的defaultdict中读取的pandas数据框，但有些列的长度不同。数据可能如下所示:Datecol1col2col3col4col501-01-155121-151001-02-1570911701-03-156121801-04-15981001-05-15-4701-06-15-11-101-07-156我可以像这样用NaN填充空白:pd.DataFrame.from_dict(pred_dict,orient='index').T给出:Datecol1col2col3col4col501-01-155121-151001-02-1570911701-
我想将命令行参数传递给py.test以创建fixture。例如，我想将数据库主机名传递给下面的fixture创建，因此它不会被硬编码:importpytestdefpytest_addoption(parser):parser.addoption("--hostname",action="store",default='127.0.0.1',help="specifyIPoftesthost")@pytest.fixture(scope='module')defdb(request):return'CONNECTEDTO['+request.config.getoption('--
今天在研究dict.viewkeys()，发现我的python调用了dict_keys对象。我可以将它作为可迭代对象来处理，但它不是生成器，因为我可以不止一次地对其进行迭代。以我有限的知识，我只知道几种数据类型，例如String、int、float、list、dict、tuple、set。但是昨天我了解到enumerate()返回一对特殊的数据，只能被dict()使用一次，因此它是一个特殊的元组生成器(index_of_iteration,item)值这个dict_keys对象是python中另一个“我不知道它到底是什么，但我知道如何使用它”类型的对象，还是其他什么？
我正在尝试按字母顺序对dict中的列表进行排序，但无法做到。我的list是{"B":["x","z","k"],"A":["a","c","b"]}我想做的是，{"A":["k","x","z"],"B":["a","b","c"]}我的代码是a={"B":["x","z","k"],"A":["a","c","b"]}b=dict()forkey,valueina.items():b[str(key).replace('"','')]=valueab=OrderedDict(sorted(b.items(),key=lambdat:t[0]))forxinab:ab[x].sortr
