Python 是机器学习项目开发的主要使用语言之一。它包含了大量的库/包可以用于机器学习：
现在开发软件都讲敏捷开发，何为敏捷开发？敏捷开发是一种应对快速变化的需求的一种软件开发能力。它们的具体名称、理念、过程、术语都不尽相同，相对于"非敏捷"，更强调程序员团队与业务专家之间的紧密协作、面对面的沟通（认为比书面的文档更有效）、频繁交付新的软件版本、紧凑而自我组织型的团队、能够很好地适应需求变化的代码编写和团队组织方法，也更注重做为软件开发中人的作用。但是现在敏捷开发又好几种方案，如：TDD、BDD、DDD 与 ATDD。
文章背景： 最近在学习华为云在线课程Python应用篇，其中有个章节是程序调试。在代码编写过程中，需要不断地调试代码，使其满足我们的开发要求。下面首先介绍程序调试的几种方法，然后介绍单元测试。
这是Go语言单元测试从零到溜系列教程的第1篇，介绍了如何使用httptest和gock工具进行网络测试。
点击上方蓝字关注我们！ | 导语 持续集成强调开发人员提交了新代码之后，立刻进行构建、测试。根据测试结果，确定新代码和原有代码能否正确地集成在一起。本文介绍了腾讯文档项目中自动化测试在持续集成中的实践。 背景 腾讯文档自动化测试种类较多。包括了：单元测试，bvt测试，集成测试(包括了基于接口输入输出进行验证的端到端测试和Web端API接口测试)，e2e测试（UI触发UI验证的界面自动化测试）以及性能测试。 测试代码编写语言，使用框架种类较多。由于大部分前端测试框架单元测试与e2e测试相互独立，所以
单元测试是对单独的代码块分别进行测试，以确保它们的正确性，单元测试主要还是由开发人员来做，其余的集成测试和系统测试由专业的测试人员来做。python的单元测试代码编写主要记住以下几点：
我们都会为我们的代码编写测试，不是吗？毫无疑问，我知道这个问题的答案可能会从 “当然，但你知道怎样才能避免写测试吗？” 到 “必须的！我爱测试”都有。接下来我会给你几个小建议，它们可以让你编写测试变得更容易。那会帮助你减少脆弱的测试，并保证应用程序更加健壮。
随着人工智能技术的发展，越来越多的编程助手工具涌现出来，帮助程序员更高效地完成编码任务。最新的AI编程助手工具有哪些呢？本文将为您介绍几款备受关注的工具。
深度学习/机器学习工作流程通常不同于人们对正常软件开发过程的期望。但这并不意味着人们不应该从这些年来不断发展的软件开发中汲取灵感并进行实践。
PyCharm是一款非常好用的Python集成开发环境，它可以帮助我们更加高效地编写Python程序。在PyCharm中，我们可以快速地创建Python项目，并且可以使用丰富的代码编辑功能来编写代码。此外，PyCharm还提供了很多有用的工具来帮助我们进行调试、测试和部署Python程序。
昨天花时间选读了朱雷老师新出版的《Python工匠》的第十三章，简单和大家分享下，总结分享分为两篇，本篇主要介绍如何写出好看的代码，给大家分享我从书里学到的五个代码风格优化工具。
单元测试是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。单元在质量保证中是非常重要的环节，根据测试金字塔原理，越往上层的测试，所需的测试投入比例越大，效果也越差，而单元测试的成本要小的多，也更容易发现问题。
单元测试，是指对软件系统中最微小的可测试单位进行验证的过程。一般由开发人员编写，目的在于验证代码的准确性与可靠性。其旨在尽可能覆盖代码中的每个功能单元，如函数、方法、类等，并透过测试框架与断言来检验这些功能单元的正确性。通常自动化完成的单元测试可以快速执行。
最近公司越来越多的项目开始推动单元测试，而我在公司里很早就在进行单元测试实践。就用这篇文章作为一次内部技术分享的主题，同时也代表我自己对单元测试的认识和实践。
在React为什么需要Hook中我们探讨了React为什么需要引入Hook这个属性，在React Hook实战指南中我们深入了解了各种Hook的详细用法以及会遇到的问题，在本篇文章中我将带大家了解一下如何通过为自定义hook编写单元测试来提高我们的代码质量，它会包含下面的内容：
单元测试应该在的功能和参数上验证程序的正确性；单元测试过后，机器状态应该保持不变；单元测试的运行、通过、失败不依赖于别的测试，可以人为构造数据，以保持单元测试的独立性。
最近，我写了一些关于Java开发人员今年应该学习什么的文章，例如编程语言，库和框架，但如果你只有一件事需要改进或学习，那么那必须是你的自动化测试技能。
现在已经可以很方便的使用使用ES6(亦或是未来的ES7)了，你只需配置好Babel就可以开始编码。如果你只是在NodeJS环境中开发，你甚至都不需要Babel，因为NodeJS自带的ES6支持已经越来越好了。
Python是一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是一种强大的编程语言，同时又非常易于学习。它支持模块和包，这意味着程序可以被设计得大规模且模块化。Python支持多种编程范式，包括结构式、面向对象和函数式编程。
最近，我写了一些关于Java开发人员今年应该学习什么的文章，例如编程语言、库 和 框架，但如果你只有一件事需要改进或学习，那么那必须是你的自动化测试技能。
作为一名程序员，日常的工作除了上班撸代码就是加班撸代码了。撸码其实不难，无非询问Google，StackOverflow，解决方法和demo一箩筐，可是撸的一手好代码着实不易。无独有偶，码农一抓一大把，优秀的程序员却不易寻觅。优秀的程序员既不可能出自各种天花乱坠的培训机构，更不可能来自挖掘机摇篮山东布鲁斯特，大多数优秀的程序员有一个共同点，那就是自学。
Pycharm分别为社区版（免费版）和专业版（收费版），基本的python代码，像爬虫，数据分析，基础这些python相关的代码编写，社区版就完全够用。
Lombok 由于其使用的便利性, 目前流传非常广泛。甚至有呼声希望其能被Java官方引入，成为JDK的一部分。
偶然想起@jeffz_cn在twitter上问：“私有方法真的不应该单元测试吗？为什么？我觉得有的组件只是逻辑复杂一些，因此会提取私有方法，并且测试这些私有方法的逻辑。如果把这些内容统统从外部“注入”，这样私有的逻辑就变公开了……但是这样难道没有过渡设计的味道吗？”。 然后就想起来我在项目中推动单元测试的经过。觉得还是应该总结一下比较好。 先说现状 （下面的数据我现在无法核实，但是，应该和实际值误差不大） 我目前负责的项目，有代码200K+，控件产品，尤其是Grid控件产品的代码复杂度远比应用程序的产品复杂
AppCode 2022 for Mac一个全新的iOS代码编写利器，帮助开发者来开发的Mac，iPhone和iPad上的iOS等系统的相关应用程序。appcode 2022是由大名鼎鼎的捷克JetBrains的公司开发，在iOS的开发者中有很高的声誉。适用于iOS / macOS开发的智能IDE。
由于数据应用开发和功能性软件系统开发存在很大的不同，在我们实践过程中，在开发人员和质量保证人员间常常有大量关于测试如何实施的讨论。下文将尝试总结一下数据应用开发的特点，并讨论在这些特点之下，对应的测试策略应该是怎么样的。
单元测试的目的: 测试当前所写的代码是否是正确的, 例如输入一组数据, 会输出期望的数据; 输入错误数据, 会产生错误异常等. 在单元测试中, 我们需要保证被测系统是独立的(SUT 没有任何的 DOC), 即当被测系统通过测试时, 那么它在任何环境下都是能够正常工作的. 编写单元测试时, 仅仅需要关注单个类就可以了. 而不需要关注例如数据库服务, Web 服务等组件。
一家大型企业的关键业务代码已经年久失修成为了难以维护的遗留代码，有着硅谷高科技企业软件开发管理经验的高管决定在企业内部搞编写单元测试和重构的极限编程实践。这需要为企业遗留系统的代码编写自动化单元测试。那么编写自动化单元测试该从哪里入手呢？
编写函数或类时，还可为其编写测试。通过测试，可确定代码面对各种输入都能够按要求的那样工作。测试让你信心满满，深信即使有更多的人使用你的程序，它也能正确地工作。在程序中添加新代码时，你也可以对其进行测试，确认它们不会破坏程序既有的行为。程序员都会犯错，因此每个程序员都必须经常测试其代码，在用户发现问题前找出它们。使用Python模块unittest中的工具来测试代码，你将学习编写测试用例，核实一些列输入都将得到预期的输出。你将看到测试通过了是什么样子，测试未通过又是什么样子，还将知道测试未通过如何有助于改进代码。你将学习如何测试函数和类，并将知道应该为项目编写对少个测试。
谈到如何推进单元测试的落地，首先得要有一个开始。很多公司都在推行 OKRs 或者 KPI 机制，而技术部门如何衡量技术性的绩效呢？说实话，我们都知道技术类绩效其实不好用某些指标来衡量，但很多时候老板们都会道听途说觉得软件质量特别重要，然后大家开始用测试覆盖率来作为考核标准，先随便定个数吧，就 80% 不错。但我们都知道，哪怕 100% 测试覆盖率也无法保证软件质量，盲目追求高覆盖率反而会物极必反出现问题，最终导致大家以后对单元测试痛恨至极。
这是Go语言单元测试从零到溜系列教程的第2篇，介绍了如何使用go-sqlmock和miniredis工具进行MySQL和Redis的mock测试。
为了更好的学习物联网设备端相关知识和实践，基于之前的 iot hub c sdk 整理并重写了 iot-hub-device-c-sdk
AGI 的出现，给了我们一个新视角去审视我们做过的系统，尤其是研发效能平台。研发效能平台作为一个工具平台，本质就是提高公司整体产研的效率。AGI 的快速进步大家已经有目共睹，本文就是在项目协同，代码管理、测试、AIOps等方面来探讨 AGI 可以给研发效能平台带来的巨大变化效率提升。拥抱 AGI，吸纳 AGI 来改善和升级我们的研发效能平台。使用人工智能提高研发产能和效率是当下的重要趋势，AGI技术作为人工智能的前沿,必将成为推动研发效能新一轮飞跃的关键技术。
有的错误是程序编写有问题造成的，比如本来应该输出整数结果输出了字符串，这种错误我们通常称之为bug，bug是必须修复的。
IDLE是Python软件包自带的一个集成开发环境，点击开始–>Python安装包–>IDLE。启动 IDLE 时，会显示>>>，可以在>>>后面输入代码。在 Python Shell 输入代码回车后会立即执行，并直接在下面显示执行的结果。如下图所示：
随着近年来DevOps的兴起，软件的迭代速度逐步加快，开发架构逐步微服务化，部署也逐步走向轻量级容器化。而测试作为衔接开发与运维的重要一环，承担着保障软件质量的重责。因此在IT工作模式改革和信息技术革新的今天，软件测试也正在掀起关于效能与质量的改革浪潮。
函数是实现程序功能的最基本单位，每一个程序都是由一个个最基本的函数构成的。写好一个函数是提高程序代码质量最关键的一步。本文就函数的编写，从函数命名，代码分布，技巧等方面入手，谈谈如何写好一个可读性高、易维护，易测试的函数。
其实单元测试，就是先编写单元测试代码，然后使用单元测试框架，去模拟环境（例如浏览器），然后运行你的代码，看代码是否按预期运行
作者：刘洋 团队公众号：腾讯移动品质中心TMQ 一、单元测试及Android单元测试简介 惯例，先简单介绍下理论知识，懂得的可以跳过。 1、单元测试定义和特性 单测定义： 在计算机编程中，单元测试（U
本文属于 IIncrementalGenerator 增量 Source Generator 源代码生成入门系列博客，本文将和大家介绍如何为源代码生成项目添加单元测试
在编程中，测试是一项重要的工作，可以帮助我们验证代码的正确性和稳定性。在Python编程环境中，同样需要进行测试来确保Python的安装和配置是正确的。在本篇文章中，我们将介绍如何测试Python环境，以确保我们的Python开发环境正常工作。
听过这样一个说法：一个优秀的程序员能够维护的代码数量大约2万行。当时觉得2万行距离过于遥远，也很少能够长期维护一个超过2万行代码的项目，因而对这句话体会不深刻。经过了对FunTester框架多年维护以及工作中类似的体验，对于可维护性代码有了更深的体会。可维护代码的数量指标跟代码可维护性密切相关，项目代码可维护性不仅仅对自己，更多的还是对其他陌生人（其中包括对自己代码已经陌生的自己）。当我们编写软件代码时，一个重要的目标是让代码易于维护。代码可维护性是指代码的易读性、易修改性和易测试性。一个高度可维护的代码库能够最大程度地减少开发人员的时间和精力，以及减少错误和缺陷的数量。代码可维护性是开发高质量软件的关键。通过遵循最佳实践和编写测试，开发人员可以创建易于理解、易于修改和易于测试的代码库。这将大大提高开发速度和代码质量，同时减少错误和缺陷的数量。
在软件测试中，自动化测试指的是使用独立于待测软件的其他软件来自动执行测试、比较实际结果与预期并生成测试报告这一过程。在测试流程已经确定后，测试自动化可以自动执行的一些重复但必要测试工作。也可以完成手动测试几乎不可能完成的测试。对于持续交付和持续集成的开发方式而言，测试自动化是至关重要的。
目前来看，推行TDD的障碍大约有如下几点： 开发人员的质量意识； 分析需求并进行任务分解的能力； 将测试作为开发起点的开发习惯； 开发人员的重构能力，包括如何识别坏味道和如何运用重构手法； 单元测试的基础设施，尤其是测试数据准备； 开发人员的质量意识 开发人员对于软件质量，常常偏重于软件的外部质量，体现在他们的工作效益上，就是被测试人员发现的缺陷数。而惯常的软件开发思想，总是认为开发人员不适合做 测试，因为他们总是站在自己的角度去看待问题，从而可能忽略真正需要测试的用例。这种思想给了开发人员一个错误信号
软件测试是整个软件开发生命周期内的一个重要阶段，通常软件测试可以评估和验证软件系统的质量、可靠性、安全性和性能等方面。测试通过执行软件的一系列操作，旨在发现潜在的错误、缺陷或问题，从而确保软件能够按照预期工作。而软件测试往往覆盖了不同的层次和类型，其中单元测试是针对软件中最小的独立单元（通常是函数或方法）进行的测试。目标是确保每个单元独立地工作，并且对输入产生正确的输出。单元测试通常由开发人员编写，用于验证代码的正确性。
作为程序员，如何写出高质量可维护的代码，是一个老生常谈的话题，初级程序员可能是只要完成任务就行了，但当我们逐渐成为中高级程序员的时候，我们要考虑就不单单只是完成任务就行了，而更加要关注如果写出优雅可维护的代码，并且要保证系统的设计更加的合理。
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