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python函数性能 python代码

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python的特性是什么？Python是一门大家都比较熟悉python函数性能的一门计算机语言python函数性能 ， 也是比较简单的一门计算机语言，相对于来说更加简单一些，而且也是不少人进入行业内的首要选择 。
Python是一门好用又简单易学的计算机编程语言，在近几年中，Python受到python函数性能了不少IT人士的追捧 ， 热度也是越来越高python函数性能了，成为了我们入门首选的编程语言，为什么呢?因为Python具有非常广泛的应用范围，在人工智能、web开发之中具有非常好的应用，同时在金融分析、爬虫等领域也具有很大的作用 。
1、Python采用C语言进行开发，但是Python不再有C语言中的指针等复杂的数据类型存在 。
2、Python具有很强的面向对象特性，同时也简单化了面向对象的实现 ， 可以消除保护类型、抽象类、接口等面向对象的元素 。
3、Python代码可以使用空格或者制表符缩进的方式分割代码 。
4、Python仅仅只有31个保留字，而且没有分号、begin、end等标记 。
5、Python是强类型的语言 ， 变量创建之后会对应一种数据类型 ， 出现在统一表达式中的不同类型的变量需要做类型转换 。
后端编程Python3-调试、测试和性能剖析(下)单元测试（Unit Testing）
为程序编写测试——如果做的到位——有助于减少bug的出现，并可以提高我们对程序按预期目标运行的信心 。通常，测试并不能保证正确性，因为对大多数程序而言，可能的输入范围以及可能的计算范围是如此之大，只有其中最小的一部分能被实际地进 行测试 。尽管如此，通过仔细地选择测试的方法和目标，可以提高代码的质量 。
大量不同类型的测试都可以进行，比如可用性测试、功能测试以及整合测试等 。这里, 我们只讲单元测试一对单独的函数、类与方法进行测试，确保其符合预期的行为 。
TDD的一个关键点是，当我们想添加一个功能时——比如为类添加一个方法—— 我们首次为其编写一个测试用例 。当然 ， 测试将失败，因为我们还没有实际编写该方法 。现在，我们编写该方法，一旦方法通过了测试，就可以返回所有测试，确保我们新添加的代码没有任何预期外的副作用 。一旦所有测试运行完毕（包括我们为新功能编写的测试），就可以对我们的代码进行检查 ， 并有理有据地相信程序行为符合我们的期望——当然，前提是我们的测试是适当的 。
比如，我们编写了一个函数，该函数在特定的索引位置插入一个字符串，可以像下面这样开始我们的TDD：
def insert_at（string, position, insert）:
"""Returns a copy of string with insert inserted at the position
string = "ABCDE"
result =[]
for i in range(-2, len(string) + 2):
... result.append(insert_at(string, i,“-”))
result[:5]
['ABC-DE', 'ABCD-E', '-ABCDE','A-BCDE', 'AB-CDE']
result[5:]
['ABC-DE', 'ABCD-E', 'ABCDE-', 'ABCDE-']
"""
return string
对不返回任何参数的函数或方法（通常返回None）,我们通常赋予其由pass构成的一个suite,对那些返回值被试用的，我们或者返回一个常数（比如0）,或者某个不变的参数——这也是我们这里所做的 。（在更复杂的情况下，返回fake对象可能更有用一一对这样的类，提供mock对象的第三方模块是可用的 。）
运行doctest时会失败，并列出每个预期内的字符串（'ABCD-EF'、'ABCDE-F' 等），及其实际获取的字符串（所有的都是'ABCD-EF'） 。一旦确定doctest是充分的和正确的，就可以编写该函数的主体部分，在本例中只是简单的return string[:position] + insert+string[position:] 。（如果我们编写的是 return string[:position] + insert,之后复制 string [:position]并将其粘贴在末尾以便减少一些输入操作，那么doctest会立即提示错误 。）

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