前言 写这篇文章,整体还是比较坎坷的,我发现有知识断层,理解再整理写出来,还真的有些难. 作为java党硬磕Python,虽然对我而言是常事了(因为我比较爱折腾,哈哈),但这并不能影响我的热情. 执念这东西,有时真的很强大,回想下,你有多久没有特别想坚持学一样技能或者看一本书了呢. 之前就有很多粉丝和我说,六哥pytest很简单,都是入门的东西不爱看,网上有很多教程,能不能写点干货呀,但我为什么还是要坚持写呢? 简单呀,因为我想学,我之前都是拿来改改直接用,"哪里不会点哪里",个中细节…

pytest学习笔记(三)   接着上一篇的内容,这里主要讲下参数化,pytest很好的支持了测试函数中变量的参数化 一.pytest的参数化 1.通过命令行来实现参数化 文档中给了一个简单的例子, test_compute.py 的测试函数如下: # content of test_compute.py def test_compute(param1): assert param1 < 4 在conftest.py中添加两个函数,一个是添加参数,一个是根据参数生成测试 # content of…

组织分层: 1.普通方式,和unittest分层类似: setup_module()  # 通常放在类外 setup_class(cls) setup(self) teardown(self) teardown_class(cls) teardown_module() 2.pytest特有的分层方式 @pytest.fixture() 装饰fixture @pytest.mark.usefixtures() 使用fixture 例一: @pytest.fixture() # 默认scope是fu…

pytest123 本文主要参考:https://www.cnblogs.com/yoyoketang/tag/pytest 如有侵权,请站内联系我 目录 pytest123 1.setup和teardown 2.fixture 3.单独运行test_fix1.py和test_fix2.py都能调用到login()方法,这样就能实现一些公共的操作可以单独拿出来了 4.生成HTML报告 5.assert 断言 ** 作者:上海-悠悠 QQ交流群:588402570** 6.skip 7.函数传参/…

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/72567761 SpringMVC的处理器拦截器类似于Servlet开发中的过滤器Filter,用于对处理器进行预处理和后处理.本文主要总结一下SpringMVC中拦截器是如何定义的,以及测试拦截器的执行情况和使用方法. SpringMVC中拦截器的定义和配置 SpringMVC中拦截器的定义 在SpringMVC中,定义拦截器要实现HandlerInterceptor接口,并实现该接口中提供…

fixture的优势 Pytest的fixture相对于传统的xUnit的setup/teardown函数做了显著的改进: 命名方式灵活,不局限于 setup 和teardown 这几个命名 conftest.py 配置里可以实现数据共享,不需要 import 就能自动找到fixture scope="module" 可以实现多个.py 跨文件共享前置 scope="session" 以实现多个.py 跨文件使用一个 session 来完成多个用例 fixture参…

在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理. 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet. 1. AlphaGo Zero模型基础 AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱,通过自我对弈完成棋力提高.主要使用了两个模型,第一个就是我们上一节介绍MC…

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee…

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参…

在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路,并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法.但是由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不太容易收敛. 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法:Actor-Critic算法. 本文主要参考了Sutton的强化学习书第13章和UCL强化学习讲义的第7讲. 1. Actor-Critic…