[雪峰磁针石博客]自动化测试框架pytest教程1-快速入门
第1章 快速入门
什么是pytest?
pytest是强大的Python测试工具,它可以用于所有类型和级别的软件测试。 Pytest可以被开发团队,QA团队,独立测试小组,实践TDD的个人和开放源代码项目。实际上,整个互联网上的项目都是从unittest或者nose转向pytest,包括Mozilla和Dropbox。为什么?因为pytest提供
强大的功能,如'断言'重写,第三方插件模型,强大但简单的fixture模型。
pytest是软件测试框架,这意味着pytest是命令行工具。它会自动找到你写的测试,运行测试并报告结果。可编写插件或安装第三方来扩展插件。它可以用来测试Python发行版。它很容易与其他工具对接,如持续集成和网页自动化。
Pytest脱颖而出的原因:
- 简单
- 易读
- 用assert来测试失败,而不是self.assertEqua

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基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)
***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning,总觉得光是看视频和做作业还不够,还是得自己动手写写代码,亲自实现课程里提到的算法内容,于是便有了这篇博客,作为自己入门深度学习的里程碑吧。 前馈神经网络 机器学习有两个基本问题,一是回归,二是分类,神经网络大多用于解决分类问题,前馈神经网络(feedforward neural network)是整个神经网络家族中较为常见和较为基础的一种,如下图右上角的DFF所示。图片来源是Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data。 神经网络中的基本元素是神经元,每层都有一定数量的神经元,神经元组合的多样性决定了神经网络的丰富性。下面是一个简单的前馈神经网络,总共有三层,从左到右分别是输入层、隐层和输出层,输入层的x1和x2表示这个样本只有两个特征(自变量),因为输入层通常不计入内,所以这是一个两层的神经网络,第一层有4个神...
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用Python完成Excel的常用操作
原文首发于简书于[2018.07.23] 在以前,商业分析对应的英文单词是Business Analysis,大家用的分析工具是Excel,后来数据量大了,Excel应付不过来了(Excel最大支持行数为1048576行),人们开始转向python和R这样的分析工具了,这时候商业分析对应的单词是Business Analytics。 其实python和Excel的使用准则一样,都是[We don't repeat ourselves],都是尽可能用更方便的操作替代机械操作和纯体力劳动。用python做数据分析,离不开著名的pandas包,经过了很多版本的迭代优化,pandas现在的生态圈已经相当完整了,官网还给出了它和其他分析工具的对比: 本文用的主要也是pandas,绘图用的库是plotly,实现的Excel的常用功能有: Python和Excel的交互 vlookup函数 数据透视表 绘图 以后如果发掘了更多Excel的功能,会回来继续更新和补充。开始之前,首先按照惯例加载pandas包: import numpy as np import pandas as pd pd.set_...
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