Test Case.Test Suite.Test Runner.Test Fixture Test Case:单个测试用例 Test Suite:测试组合.可以把多个测试用例集合在一起执行. Test Runner:通过Test Runner的run()方法来执行test suite/test case,可以使用图形界面.文本界面,或返回一个特殊的值来表示测试执行的结果. Test Fixture:测试用例环境的搭建和销毁.如果测试用例中需要访问数据库,可以在setUp中建立数据库连接,在te

批量执行测试集 #coding=utf-8 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.support.ui import Select from selenium.common.exceptions import NoSuchElementExce

首先,把这三个定义简单的说明一下: 1.测试类(TestCase):一个包含一个或是多个测试的类,在Junit中就是指的是包含那些带有@Test注解的方法的类,同一样也被称作“测试用例”; 2.测试集(TestSuite):测试集是把多个相关测试归入一个组的表达方式,在Junit中,如果我们没有明确的定义一个测试集,那么Juint会自动的提供一个测试集,一个测试集一般将同一个包的测试类归入一组: 3.测试运行器(TestRunner):执行测试集的程序. 定义说完了,还有两个好理解的定义:断言(

---恢复内容开始--- 一.python单元测试实例介绍 unittest框架又叫PyUnit框架,是python的单元测试框架. 先介绍一个普通的单元测试(不用unittest框架)的实例: 首先构造一个方法:count.py #coding=utf-8 def add(a,b): return a+b; def minus(a,b): return a-b 然后构建一个单元测试的方法:testCount.py,(也可以创建一个类,类里面有多个测试方法) #coding=utf-8 impo

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有

subprocess模块: - 可以通过python代码给操作系统终端发送命令, 并且可以返回结果. sub: 子    process: 进程 import subprocess while True: # 1.让用户输入终端命令 cmd_str = input('请输入终端命令:').strip() # Popen(cmd命令, shell=True, # stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) # 调用Popen就会将用户的终端命令发

机器学习入门 (注:无基础可快速入门,想提高准确率还得多下功夫,文中各名词不做过多解释) Python语言.pandas包.sklearn包   建议在Jupyter环境操作 操作步骤 1.pandas包加载给机器学习训练的表格 依照机器学习领域的习惯,我们把特征叫做X,目标叫做y,通常一列数据最后一列作为目标列 2.映射数据列为整型(Python做决策树需要整型或者实数) 3.拆分训练集.测试集 4.sklearn创建训练模型.测试模型准确率等 5.预测结果导出 算法 1.PCA算法2.LDA

使用简单的unittest.TextTestRunner. 思路: 1 在report目录下创建当日测试报告目录 20190113 2 创建测试报告文件 f = 时间戳.txt 3 加载测试集,运行测试,测试结果unittest.TextTestRunner(stream=f)保存到文件中 项目目录下新建run_test.py文件,写入代码: # coding:utf-8 import unittest from testcase import testcase_index,testcase_s

# -*- coding: utf-8 -*- from pathlib import Path #从pathlib中导入Path import os import fileinput import random root_path='/home/tay/Videos/trash/垃圾分类项目/total/' train = open('./trash_train.txt','a') test = open('./trash_test.txt','a') pwd = os.getcwd() +'

python脚本实现集群检测和管理 场景是这样的:一个生产机房,会有很多的测试机器和生产机器(也就是30台左右吧),由于管理较为混乱导致了哪台机器有人用.哪台机器没人用都不清楚,从而产生了一个想法--利用一台机器来管理所有的机器,记录设备责任人.设备使用状态等等信息....那么,为什么选择python,python足够简单并且拥有丰富的第三方库的支持. 最初的想法 由于刚参加工作不久,对这些东西也都没有接触过,轮岗到某个部门需要做出点东西来(项目是什么还没情况,就要做出东西来,没办法硬着头皮想点

suite 这个表示测试集,不要放在class内,否则会提示"没有这样的测试方法在类里面 ",我觉得它唯一的好处就是调试的时候可以单独调试某个class而已,我一般不用它,调试时可以注释不需要的class啊 .不同接口用不同的class也是一种用法,不过那样用我下面说的import不同py的方法更好,因为所有用例写在一起的话文件太大了 class PhpTest(unittest.TestCase): def setUp(self): #预置环境 print '------------

目录 更改标准(Python)测试发现 在测试收集过程中忽略路径 测试期间收集的测试取消 保留从命令行指定的重复路径 更改目录递归 更改命名约定 将cmdline参数解释为Python包 找出收集的东西 自定义测试集 更改标准(Python)测试发现 在测试收集过程中忽略路径 通过--ignore=path在cli上传递选项,可以轻松地在收集过程中忽略某些测试目录和模块.pytest允许多个 --ignore选项.例: tests/ |-- example | |-- test_example_

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute

测试最基本的原理就是比较预期结果是否与实际执行结果相同,如果相同则测试成功,否则测试失败. python 单元测试官方文档: [Python: 2.7] (https://docs.python.org/2/library/unittest.html) 1.用import语句引入unittest模块 coding=utf-8 import json #导入json模块 import unittest #导入unittest模块 import os from nose.tools import *

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 上一节我们对数据集进行了了解,知道了数据集大小.特征个数及类型和数据分布等信息.做数据

1 redis的安装 1.1   安装redis 版本说明 本教程使用redis3.0版本.3.0版本主要增加了redis集群功能. 安装的前提条件: 需要安装gcc:yum install gcc-c++ 1.下载redis的源码包. 2.把源码包上传到linux服务器 3.解压源码包 tar -zxvf redis-3.0.0.tar.gz 4.Make 5.Make install [root@bogon redis-3.0.0]# make install PREFIX=/usr/loc

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets 测试集是用于评估根据训练集开发的模型的数据集. 1- 拆分数据 可将单个数据集拆分为一个训练集和一个测试集. 训练集 - 用于训练模型的子集. 测试集 - 用于测试训练后模型的子集. 训练集的规模越大,模型的学习效果越好.测试集规模越大,对于评估指标的信心越充足,置信区间就越窄.在创建一个能够很好地泛化到新数据模型的过程中

TensorFlow环境 人脸识别 FaceNet 应用(一)验证测试集 前提是TensorFlow环境以及相关的依赖环境已经安装,可以正常运行. 一.下载FaceNet源代码工程 git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git 二.下载数据集LFW LFW数据集是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理的 下载地址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz wg

strictRedis对象方法用于连接redis 指定主机地址,port与服务器连接,默认db是0,redis默认数据库有16个,在配置文件中指定database 16 上代码 .对redis的单实例进行连接操作根据不同的实例方法,与redis的命令对应 python3 >>>import redis >>>r = redis.StrictRedis(host=, db=,password='root') >>>r.set('lufei', 'guoj

又来写nose了,这次主要介绍nose中的用例跳过应用,之前也有介绍,见python nose测试框架全面介绍四,但介绍的不详细.下面详细解析下 nose自带的SkipTest 先看看nose自带的SkipTest典型应用  应用一: ‘'' @auth:hu ’'' from nose.plugins.skip import SkipTest @attr(mode=1) def test_learn_1(): raise SkipTest 但这种SkipTest在实际的日志中没有显示Skip关