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python用什么测函数 python检查函数

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Python知识-九大数据类型①整数类型
简称整型python用什么测函数，与数学中整数的概念一致 。整型数据的表示方式有4种 ， 分别是十进制、二进制（以0B或0b开头）、八进制（以0o或0O开头）和十六进制（以0X或0x开头） 。
使用Python的内置函数type()可以测试各种数据类型 。
②浮点型
用于表示数学中的实数，是带有小数的数据类型 。例如python用什么测函数：3.14、1.0都是浮点型 。
浮点型可以用十进制或科学记数法表示 。
③字符串类型
Python的字符串 ， 是用单引号、双引号和三引号括起来的字符序列 。
例如python用什么测函数： "python"
④列表类型
列表是一种数据集合，列表用中括号［］来表示，列表内容以逗号进行分隔 。
例如：［1,2,3］
⑤元组类型
元组是由0个或多个元素组成的不可变序列类型 。元组用小括号（）来表示 。
例如：（1,2,3）
元组与列表的区别在于：元组的元素不能修改
⑥字典类型
字典是Python中唯一内置的映射类型，可用来实现通过数据查找关联数据的功能 。
字典包括两个部分：键和值，用花括号｛｝表示，元素之间用逗号分隔 ， 键和值之间用冒号分隔 。
例如：｛"name"："sun","age"：12｝
⑦集合类型
集合由各种类型的元素组成 ， 但元素之间没有任何顺序，并且元素都不重复 。
例如：set（［1,2,3］）
⑧复数类型
用于表示数学中的复数 。例如：1 5j
⑨布尔类型
布尔型数据只有两个取值：True 和 False.
如果将布尔值进行数值运算，True会被当做整型1，False会被当做整型0 。
python测试函数有哪些测试函数是用于自动化测试，使用python模块中的unittest中的工具来测试
附上书中摘抄来的代码：
#coding=utf-8import unittestfrom name_function import get_formatted_nameclass NamesTestCase(unittest.TestCase): def test_first_last_name(self):formatted_name=get_formatted_name('janis','joplin')self.assertEqual(formatted_name,'Janis Joplin') def test_first_last_middle_name(self):formatted_name=get_formatted_name('wolfgang','mozart','amadeus')self.assertEqual(formatted_name,'Wolfgang Amadeus Mozart')#注意下面这行代码，不写会报错哦~~~书中没有这行if __name__=="__main__": unittest.main()
7种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法1. 使用装饰器来衡量函数执行时间
有一个简单方法 ， 那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：
import time
from functoolsimport wraps
import random
def fn_timer(function):
@wraps(function)
def function_timer(*args, **kwargs):
t0= time.time()
result= function(*args, **kwargs)
t1= time.time()
print("Total time running %s: %s seconds" %
(function.__name__, str(t1- t0))
)
return result
return function_timer
@fn_timer
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds
使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了
或者
# 可监控程序运行时间
import time
import random
def clock(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time= time.time()
result= func(*args, **kwargs)
end_time= time.time()
print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))
return result
return wrapper
@clock
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出结果：共耗时: 0.65634秒
2. 使用timeit模块
另一种方法是使用timeit模块 ， 用来计算平均时间消耗 。
执行下面的脚本可以运行该模块 。
这里的timing_functions是Python脚本文件名称 。
在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop
这表示测试了4次 ， 平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒 。
如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次 。
3. 使用Unix系统中的time命令
然而，装饰器和timeit都是基于Python的 。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用 。
运行time实用工具：
输出结果为：
Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds
real 1.49
user 1.40
sys 0.08
第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：
real表示的是执行脚本的总时间
user表示的是执行脚本消耗的CPU时间 。
sys表示的是执行内核函数消耗的时间 。
注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令 。
因此，Real执行时间和User Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间 。
4. 使用cProfile模块
5. 使用line_profiler模块
6. 使用memory_profiler模块
7. 使用guppy包
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