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如何优雅地现判一个是否一个?

如何判某变量是否某个?注意,这里的并不是指确定的常量,也是变量。 版本0 来源:公众号【编程珠玑】 作者:守先生#include int main(){ int a = 5; if(a == 1 || a == 2 || a == 3 || a == 4 || a

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python笔记47-面试题:如何判字典a字典b

已知一个dict 比如a = {“a”:1},另一个dict比如为b = {“a”:1,”b”:2},如何判a是否与b。 一般接口测试的时候,返回的参数比较多的情况,如果一个个字段去校验,会比较麻烦,那么如何直接拿一个的字典放键对,判结果里面是否包含set现set() 函数创建一个无序不重复元素进行关系测试 set的issubset方法,a.issubset(b) :判 a 的所有元素是否都包含 b a = {a: 1}b = {a: 1, b: 2} aa = set(a.items())print ,但是这里会存一个问题,因为set是一个无序且不重复的元素。 ,返回的参数比较多的情况,如果一个个字段去校验,会比较麻烦,那么如何直接拿一个的字典放键对,判结果里面是否包含当请求一个接口的时候,返回的内容如下{ code: 0, msg: success

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    Python接口测试结果现封装比较

      接口测试执行完后,我们需要进行的主要目的是用代码来判结果和预结果是否一致,这跟手工测试用肉眼去判是一样的思路。 既然这样,我们以将已知的预结果和未知的结果简单的封装成一个类,然后写一个比较的函数来判,最后得到结果。知识点预热  讲代码之前,先了解一下python的运算符is和==。 有些人经常用,但是却不知道是什么意思,知其然而不知其所以然。python对象包括三个基本要素:id(身份标识)、type(数据类型)和value()。 # ?结论:通过上面几个例子以看出,两个对象只有int和str的时候,a is b才为True。而当a和b是tuple,list,dict或set型时,a is b为False。   封装  上面已经介绍了如何比较两个对象是否相同,那么我们比较两个结果,结果和预结果是否相同也以用这种方法,但是一定要记住是比较value还是内存地址。

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    Postman之通用( Assert )

    直接上手操作学习02 历史推文之前我推送过几篇Postman相关的基础使用&接口测试环境变量以及例目录如下Postman之Settings Postman小技巧与快捷键 Postman之( 就是拿一个预结果与一个事件输出的结果(结果)进行对;预==,就通过Pass;预! =通过则失败FAIL其比较简单,最常见的是对返回的code进行,或者对多个返回进行校验。 最新版本的postman提供了对一个文件下所有接口的通用。 点击接口XW_API_Test下的Edit?选择 Test,进行脚本编写(JavaScript语法)? ;我们以看到,我们刚刚设置的XW_API_Test直接应用于全部接口请求(通俗来讲就是这个XW_API_Test的全局) ???

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    机器学习的损失函数

    总第121篇前机器学习,同一个数据训练出多个模型即多个函数(如下图所示,同样的数据训练出三种不同的函数),那么我们众多函数该选择哪个函数呢? 模型是用来做预测的,那么好的模型肯定是准确率较高的,也就是预测之间的误差较小。对于任一函数,我们给定一个x,函数都会输出一个f(X),这个输出的f(X)与真Y相同,也不同。 2.平方损失函数平方损失就是线性回归的残差平方和,常用回归模型,表示预测(回归)与之间的距离的平方和。 3.绝对损失函数绝对损失与平方损失类似,也主要用回归模型,表示预测之间的距离。 5.对数损失函数对数损失函数主要用逻辑回归逻辑回归模型就是预测某个分别属于正负样本的概率,而且我们希预测为正样本的概率越高越好。

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    告别祈祷式编程|单元测试项目里的正确落地姿势

    对于单元测试单元的含义,一般来说,要根据情况去判定其具体含义,如C语单元指一个函数,Java里单元指一个类,图形化的软件以指一个窗口或一个菜单等。 「好处:」以使用单元测试来完成模块功的一个测试使用单元测试以更好的完成模块的回归测试「开发一般要进行如下测试:」单元测试:一般情况下就是完成我们模块功的一个检测回归测试:当我们开发好一个功之后 ) 3、Hamcrest的使用(Junit的一个补充)「使用原因:」使用过Junit的应该有体验:开发,一些基本的,如equal,null,true它们的读性并不是很好。 而且很多时候我们要比较对象、、Map等数据结构。这样我们要进行大段的字段获取再相关匹配符 1、hasEntry: assertThat(mapObject, hasEntry(key, value ) ); 被测的Map对象mapObject含有一个键为key对应元素

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    告别祈祷式编程|单元测试项目里的正确落地姿势

    对于单元测试单元的含义,一般来说,要根据情况去判定其具体含义,如C语单元指一个函数,Java里单元指一个类,图形化的软件以指一个窗口或一个菜单等。 「好处:」以使用单元测试来完成模块功的一个测试使用单元测试以更好的完成模块的回归测试「开发一般要进行如下测试:」单元测试:一般情况下就是完成我们模块功的一个检测回归测试:当我们开发好一个功之后 ) 3、Hamcrest的使用(Junit的一个补充)「使用原因:」使用过Junit的应该有体验:开发,一些基本的,如equal,null,true它们的读性并不是很好。 而且很多时候我们要比较对象、、Map等数据结构。这样我们要进行大段的字段获取再相关匹配符 1、hasEntry: assertThat(mapObject, hasEntry(key, value ) ); 被测的Map对象mapObject含有一个键为key对应元素

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    JMeter07

    jmeter提供了多大十几种方式,但理利用好常用的几种就足以驰骋于的项目应用了。响应响应允许用户通过添加模式字符串来比较验证服务器返回的响应。 下面我们对响应进行详细的说明:?名称、注释这里根据你的需要填写即。Apple to一般选择Main sample only即。如果一次发送多个请求,则需要根据需要选择其他选项了。 Value自定义Expect null为null,勾选该选项,则会结果为null的情况Invert assertion(will fail if above condition met) 取反,如果上述两种为true,勾选该选项,则结果为fail;如果上述为fail,勾选该选项,则结果为true。 总结本次分享主要就响应、XPath、JSON三种常用的类型进行了说明,对于具体的示例,后续践篇章会结其他基础功一一进行分享,这三种应该说满足日常压测过程的大部分场景,大家需要深入理解其各个选项的含义

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    接口自动化的关键思路和解决方案,本文全讲清楚了

    测试手工运行测试人员以自行看接口请求是否成功,数据是否正常,但自动化,我们则需要代码帮我们判返回和返回是否匹配。 是专门用来验证输出与是否匹配的工具,测试,我们一般通过比较输出和输入来校验的,即我们要判返回数据“是否存”“是否包含”“数据是否等于”“文本是否等于”。 因此判用例请求结果的现方案分为三个要素:判对象,校验方法,校验。思路明确了,接下来看如何用脚本功现。 校验的方法为对象的是否符测试人员规定的范围被校验的通过json path 表达式提取那么像对状态码的判,某个确定返回的校验这个,以直接使用apifox提供的功面板进行操作就行了。 对于不太熟悉脚本的测试人员,以使用Apifox右侧提供的代码模板,点击就会添加到左侧的脚本编辑面板里,基本上只需要修改就行了,难度不大。

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    Pytest之

    自动化测试过程,需要判结果和结果是否一致,这时需要使用到。什么是呢?简单来说就是结果和结果去对比。 一用法 pytest,使用assert进行,格式为:assert 表达式。如果表达式返回结果为True,则成功,否则失败。 返回Ture或False;Pytest里的上就是Python的assert方法,常用方法如下:assert xx :判 xx 为真;assert not xx :判 xx 不为真; ,有时需要对特定异常进行以使用 pytest.raises 作为上下文管理器,当抛出异常时以获取到对应的异常例。 场景:抛出的异常是否符

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    Uber与斯坦福大学开源深度概率编程语Pyro:基于PyTorch

    Pyro 是一个深度概率建模工具,有效融了深度学习与贝叶斯建模,其目标是加速上述技术的研究与应用,更大地惠及人工智社区。Uber 人工智验室既研究专业技术,又探索应用。 借助深度学习的力量,研究者最近为概率推和 PPL 执行引入了一种新方法,其核心思想是通过第二个模型(被称作推模型,或者 Pyro 指导/guide in Pyro)描述模型的推上这一思想最早追溯到 这一优化通过自动微分技术现自动化,该技术够有效计算程序的梯度,并提供评估梯度的若干技巧。 因此,Pyro 够表征任意概率模型,同时提供灵活、扩展到大型数据的自动优化推 Pyro ,生成模型和推指导都包括深度神经网络组件。 例如,当计算标准的边似然函数下界(evidence-lower-bound)目标时,指导的采样声明需要采样新的,而模型的采样声明只重用这些

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    笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项、使用技巧)

    K均最大化算法的特殊情况,K均每次迭代只计算聚类分布的质心。 ? 上,这是一个很好的做法,迭代次数的同时保证了K均的终止。(2)K-均最害怕什么?K均聚类算法对离群最敏感,因为它使用群数据点的平均来查找群的心。 K均最大化算法的特殊情况,K均每次迭代只计算聚类分布的质心。4、常见聚类模型的比较? 然以根据情况,重要的变量对比不需要做量纲。特征缩放保证了聚类分析每一个特征都有同样的权重。想象这样一个例子,对体重范围55-100(kg)和身高5.6到6.4(英寸)的人进行聚类分析。 使用的时候会出现以下这几个问题:1、有序变量的聚类问题 有序变量,譬如天气类型:阴天=0,晴天=1,下雨=2等,这样类型的变量,不适取均,因为均是没有意义的。

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    《机器学习》-- 第二章:模型评估与选择

    (2)欠拟与过拟欠拟比较容易克服,往往因为学习器学习力过强造成的过拟较难处理,但是上过拟是机器学习过程必须面对的障碍。我们必须认识到过拟我们无法彻底避免,我们只”缓解“。 次验,最后取均。交叉验证的特例:留一法(LOO):? 个样本划分成 ? 个子,每个子包含一个样本。留一法评估的模型与评估的用 ? 上,根据这个或概率预测结果,我们将测试样本进行排序, “最”是正例的排最前面,“最不”是正例的排最后面,这样,分类过程就相当于这个排序以某个“截点” (cut point)将样本分为两部分 因此,排序本身的质量好坏,体现了综考虑学习器不同任务下的泛化性的好坏,或者说, “一般情况下”泛化性的好坏。 整体而,混淆矩阵给我们呈现了一个清晰见的分类模型效果评估工具,而基于混淆矩阵的评估指标以从不同侧面来评价分类器性性,至于操作使用什么样的评估指标来进行评价,还要视具体的分析目标而定。

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    前端自动化测试解决方案探析

    的比较操作时,将Expectation传入的和Matcher传入的比较,另外任何Matcher都通过expect调用Matcher前加上not来现一个否定的(expect(a 它通过QUnit.test定义一个测试,一个测试通过回调函数里面多个现多个测试用例,使用起来非常简单。 除了模块单元的测试驱动开发,系统功测试阶段,我们希自动化完成业务功正确性的检测,此时我们就要考虑成测试方案了。目前前端成化测试自动化工具也有比较多。 .done();http:dalekjs.com小结一下,和单元测试相同的是,成测试和单元测试类似,一般也会对测试预输出进行和判,不同的是,成测试的输入设计和功流程涉及到浏览器本身的行为模拟 自动化测试不避免地要求我们去编写测试用例,会花去一定的事件,我们的项目开发过程,决定要不要使用自动化的测试方案应该根据具体的场景来决定,如果业务规模并不复杂,而且系统功流程清晰,则不建议使用测试用例

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    前端自动化测试解决方案探析

    这有助于编写简洁用和高质量的代码,并加速开发过程  BDD和TDD均有各自的适用场景,BDD一般更偏向于系统功和业务逻辑的自动化测试设计,而TDD快速开发并测试功模块的过程则更加高效,以快速完成开发为目的 ;的比较操作时,将Expectation传入的和Matcher传入的比较,另外任何Matcher都通过expect调用Matcher前加上not来现一个否定的(expect(a 它通过QUnit.test定义一个测试,一个测试通过回调函数里面多个现多个测试用例,使用起来非常简单。 .done();http:dalekjs.com  小结一下,和单元测试相同的是,成测试和单元测试类似,一般也会对测试预输出进行和判,不同的是,成测试的输入设计和功流程涉及到浏览器本身的行为模拟 自动化测试不避免地要求我们去编写测试用例,会花去一定的事件,我们的项目开发过程,决定要不要使用自动化的测试方案应该根据具体的场景来决定,如果业务规模并不复杂,而且系统功流程清晰,则不建议使用测试用例

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    DeepMind研究科学家:NLP基准测试的现、过去和未来

    随着时间流逝,NLP遇到诸多挑战的同时,也被寄予更大。人们使用它的过程收获很多,也一直不的改进完善它。过去几年的改进下,NLP 模型的力越来越强大。 IMDb数据二元情绪分类的时候,只考虑高度两极分化的正面和负面评论,标签是不变的。这种基准测试简单的信息检索行的,但世界就不太理了。 因为任务的应用会产生与训练分布不同的数据。所以评估模型的稳健性以及评估模型对此类分布数据的泛化程度得被关注。同理,具有时间偏移的数据和来自其他语变体的数据也需要受到关注。 收数据并评估其他语的模型。从语技术的现应用获得灵感。 5细粒度评估“不管人们多么希绩效是一个单一的数字,但即使是没有分布的正确均也会误导人,而错误的均肯定也好不到哪里去。” 百度的LUGE是朝着如此庞大的文自然语处理任务迈出的一步,目前由28个数据组成。任务的以通过各种方式分解,分解后得到对模型力的更细粒度的评估。

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    3000字详细总结机器学习如何对模型进行选择、评估、优化

    1概念介绍1.1 过拟和欠拟机器学习,我们通过训练来得到新样本上表现的很好的学习器,找出潜样本的普遍规律,训练过程会出现两种情形: 欠拟:指对训练样本的一般性质尚未学好 。 1.2 偏差和方差对于测试样本x,其真标记为y,数据的标记?, 机器学习算法输出的标记为?,算法输出的?,则有以下定义:????其E()代表求,有数学推导知:? 但是一般而,机器学习模型的训练时间较长,训练过程,我们怎么样判模型训练的状态和优劣呢?之前说过,训练过程的最容易出现的问题就是过拟和欠拟,下面介绍判状态的方法。 之前介绍过方差、偏差的概念以及他们的意义,训练过程,我们会得到训练和测试的总误差,通过这两个参数,我们以判出算法的拟状态。 即为正则化项的参数,其越大,越以避免过拟,但是会陷入欠拟泥淖之。随着?的增大,训练误差会持续升高(因为拟程度逐渐减小),而测试误差会先下降后上升,间有最低点。如图,?

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    Python对象之间的比较,你Ok吗?

    Python对象之间的比较,以用 ==,也以用 is. 使用时,该如何选用。先记住两点:1) == 比较的是两个对象的内容是否相等,即内存地址以不一样,内容一样就以了。 2) is 比较的是两个例对象内存地址是否一样下面,结最经典的例子,让大家最短的时间内快速领悟最本质的知识点。is is 比较的是两个对象的内存地址是否相同。 python,内存地址查看方法:1In : a = In : id(a) #获取列表例 a内存的地址Out: 95219592 2In : b = #再创建一个列表例,元素取也为 1,2,3 is a 返回 true In : b is aOut: True in in是判是否包含,判一个(如list、tuple)是否包含这个元素5In : ab in abcOut: True In 很不幸,很多场景,与我们相悖。

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    小蜜蜂公益译文 -- NISTIR 8011 第4卷 安全控制评估自动化支持:软件漏洞管理(附录)

    附录G本卷缺陷检查影响及或状态的控制项该表支持:确定必要的控制措施,将状态和状态数据的维护纳入有效的配置管理,以支持完整、及时、有效的测试。特定缺陷检查失败时进行根因分析。 造成这种失败的原因是(1)映射到缺陷检查说明该缺陷检查的特定控制项出现异常;或(2)任一控制项出现异常。就本文而,控制措施适用于状态(DS)和或状态(AS)的潜缺陷。 说明:这些项目不一定包含控制项评估说明,除非同样适用于状态以外的其他评估项目的配置管理。 AS答案若为否定,缺陷检查会因为变更未执行而失败。CM-3(f){1}确定组织是否:审计与系统{的软件}的配置控制变更相关的活动。DS答案若为否定,状态的异常无法检出。 DS和AS答案若为否定,状态和状态的组件清单以及相关流程的缺陷无法检出。

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    python selenium系列(五)

    比如,功测试自动化测试判用例是否通过,靠的就是检查测试结果与预是否一致;稍微不同的是,功测试的结果检查是由人工完成的,而自动化测试是通过预先把结果写入脚本,并与执行结果进行比对来完成的。 selenium系列的前四节,主要讲解selenium核心的元素定位和操作技术,然而,如果自动化脚本缺少,就无法准确获得脚本的运行过程是否存非预的情况,脚本本身就不很好完成功回归的使命。 二 分类的本质是验证某个功点或脚本行为是否符,所以,方法和手段是多种的。 本文,主要介绍selenium提供的模式,但并不是说,web ui自动化脚本开发使用selenium提供的模式,上也以使用assert语句进行。 :(核的文本和相应的HTML标签是否都存于页面上) verifyTable:(验证表的预内容)

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