让 Python 代码更易维护的七种武器 2018/09/29 · 基础知识 · 武器 原文出处: Jeff Triplett   译文出处:linux中国-Hank Chow    检查你的代码的质量,通过这些外部库使其更易维护.   可读性很重要.— Python 之禅The Zen of Python,Tim Peters 随着软件项目进入“维护模式”,对可读性和编码标准的要求很容易落空(甚至从一开始就没有建立过那些标准).然而,在代码库中保持一致的代码风格和测试标准能够显著减轻维护的压力

1. 安装包 pip install coverage 2.启动程序 coverage run -m pytest 3.获取html格式的报告文件 coverage html 4.创建配置文件 .coveragerc

简介 在测试中,为了度量产品质量,代码覆盖率被作为一种测试结果的评判依据,在Python代码中用来分析代码覆盖率的工具当属Coverage.代码覆盖率是由特定的测试套件覆盖被测源代码的程度来度量,Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码的有效性,即测试case对被测代码的覆盖率几何.Coverage支不仅持分支覆盖率统计,还可以生成HTML/XML报告.并且XML报告可以结合Jenkins和Sonar集成工具一起使用.Coverage官方文档:http:

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ win32版本下载地址: http://pypi.python.org/pypi/coverage 或者通过easy-install来安装: easy_install coverage 装好后,在c:\Python25\Scripts\(

Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码对被测代码的覆盖率情况. Coverage安装 1.安装命令:pip install coverage 2.查看coverage的版本: coverage --version Coverage使用 1.coverage run *.py   执行代码覆盖率统计,执行完生后,在目录下生成.coverage的文件 2. coverage report 生成测试报告  执行run之后,在执行report会生成统计结果,如

关于代码覆盖率统计工具,Linux平台下,gcc内置支持gcov,通过编译时加参数选项,进行代码插桩,从而实现代码覆盖率.在Windows平台下,早在几年前,我还没找到特别好用又开源的覆盖率工具,所以以前公司是自己实现了一套,使用起来也不是很方便. 最近又遇到同样的问题,不过非常幸运的是,一款开源的Windows平台的C++代码覆盖率工具出现了在我的面前:OpenCppCoverage. OpenCppCoverage是Windows平台下开源的C++代码覆盖率工具,使用简单,功能齐全而强大.2

JAVA代码覆盖率工具JaCoCo-原理篇 1.2 JAVA覆盖率工具介绍 1.3.3 Apache Maven方式 1.3.4 Eclipse EclDmma Plugin方式 JAVA代码覆盖率工具JaCoCo-实践篇 一.覆盖率项目中使用介绍 1.5执行测试,收集覆盖率结果文件 1.5.1AndroidManifest文件的修改 1.5.2生成覆盖率的apk工具和jacoco-cov-sdk.jar包 二.覆盖率与BVT测试结合 2.1在BVT用例框架中插入覆盖率方法 2.2执行BVT用例

如果衡量单元测试对相应代码的测试重量,覆盖率是一个必要非充分条件,因此统计代码的覆盖率,检视单测是否充分,就尤为的重要.这里针对python-unittest的单测的覆盖率coverage进行使用说明与分析. 参考链接:https://blog.csdn.net/xiaoxinyu316/article/details/53695342 coverage简介: coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码对被测代码的覆盖率如何.可以高亮显示代码中哪些语句未被

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ win32版本下载地址: http://pypi.python.org/pypi/coverage 或者通过pip来安装: pip install coverage 如果安装后调用出现问题,请留意安装过程的报错信息,做对应的调整 1. r

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归

Python开发工具PyCharm个性化设置,包括设置默认PyCharm解析器.设置缩进符为制表符.设置IDE皮肤主题等,大家参考使用吧. JetBrains PyCharm Pro 4.5.3 中文汉化专业版 授权:特别软件 类型:国外软件 语言:简体中文 大小:197.79 MB 日期:2015-07-10 环境:WinXP, Win2008, Win7, Win8 下载 1.设置默认PyCharm解析器: 操作如下: Python–>Preferences–>Project Interp

步骤: 1.将系统时间调整到一个月之前,然后执行安装. 可以使用date命令调整系统时间,如:date -s '2012-08-14 10:00:00' 2.安装成功后,打开程序,按照提示信息,申请一个10天的试用版License,然后退出. 3.下载附件中的文件abstract.pyo,将其放到安装目录下的/bin/2.5/src/process下面. 我这里路径是/usr/local/lib/wingide4.1/bin/2.5/src/process,可以通过whereis wingide

有的时候我们需要删除项目下的svn相关文件,但是SVN会在所有的目录下都创建隐藏文件.svn,手工一个个目录查找然后删除显然比较麻烦.所以这里提供了一个Python小工具用于批量删除svn的相关文件: // delsvn.py # -*- coding:utf-8 -*- import os import shutil def delsvn(path): for f in os.listdir(path): abs_path = path + "/" + f if(f == "

通过 Python 使用工具 ArcGIS 10 每个地理处理工具都具有一组固定的参数,这些参数为工具提供执行所需的信息.工具通常具有定义一个或多个数据集的输入参数,这些数据集一般用于生成新的输出数据.参数具有几个重要属性: 名称 每个工具参数都具有一个唯一名称. 类型 所需数据的类型,如要素类.整型.字符串或栅格. 方向 该参数定义是输入值还是输出值. 必填信息 表示必须为参数提供值还是参数为可选. 在脚本中使用工具时,必须正确设置工具的参数值,以便在运行脚本时工具可以执行.每个工具的文档都明

市面上的C++代码覆盖率工具大都收费,Coverage Validator也不例外.Coverage Validator应该少有人听过,我也是在stackoverflow里听别人介绍的.所以下载了试用一下.有兴趣的朋友可以去https://www.softwareverify.com/cpp/coverage/index.html了解一下更多东西,上面提供有30天试用版本. 之前试过CoverageMeter,使用起来也是蛮方便的,主要原理是替换了原有的编译器,在代码中进行插桩.因此,Cover

据权威机构统计,Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python 的程序员少之又少, 竞争小,很容易快速高薪就业.可能你并不太了解常用的十大Python开发工具都有哪些,现在告诉你. 1.Micro Python Micro Python基于ANSI C,语法跟Pyton 3基本一致,拥有自家的解析器.编译器.虚拟机和类库等.目前支持基于32-bit的ARM处理器,比如说STM32F405. 借助它,用户完全可以通过Python脚本语言实现硬件底层的访问和控制,如控制LED

IEEE Spectrum排行榜第一,Skill UP排名第一的开发工具,Stack Overflow年度调查中程序员最感兴趣的选择,Stack Overflow 6月份访问量最多的编程语言......没错,这些盛誉都指向了一个编程语言--Python. Python在科学计算中用途广泛:计算机视觉.人工智能.数学.天文等.它同样适用于机器学习也是意料之中的事.这里将列举并描述Python的最有用的机器学习工具和库. 另外,尽管有些模块可以用于多种机器学习任务,在这里只列出主要焦点在机器学习的库

Python开发工具PyCharm个性化设置,包括设置默认PyCharm解析器.设置缩进符为制表符.设置IDE皮肤主题等,大家参考使用吧     1.设置默认PyCharm解析器: 操作如下: Python–>Preferences–>Project Interpreter–>Python Interpreter 点击"+"号选择系统安装的Python.   然后再返回Project Interpreter,选择刚添加的解释器.   2.设置缩进符为制表符"

一种数据与逻辑分离的Python单元测试工具 几个概念 TestCase TestCase是一个完整的测试单元,最小的测试执行实体,就是我们常说的测试用例. TestSuite 以某种特性将测试用例组合到一起的测试用例集合被称作TestSuite,中文可以叫做测试套件.TestSuite可以包含TestCase,也可以嵌套TestSuite. TestFixtrue TestFixtrue是测试主程序运行时所需要的一切东西,可能是数据,可能是系统环境,也有可能是某个具体实例化类,中文可以称作测试

1. 数据分析基本流程 作为非专业的数据分析人员,在平时的工作中也会遇到一些任务:需要对大量进行分析,然后得出结果,解决问题. 所以了解基本的数据分析流程,数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的. 首先都是存在一个要解决的问题,主要问题和预期分析目标,简单来讲就是对问题进行定义. 然后才是开始收集数据.数据清洗.数据建模.数据展现.优化和重复,最后是报告撰写. 1. 明确分析目的和思路:在进行数据分析之前,首先考虑的应该是"为什么要展开数据分析?我要解决什么问题?从哪些角度分析数据才系统?

20180903 - Python Pip 工具下载whl包与离线安装 1. 我的Blog 博客园 https://www.cnblogs.com/piggybaba 个人网站 http://piggybaba.cn GitHub https://github.com/AndyYHM/Writing 2. 简介信息 摘要:Linux下,python,pip工具离线安装包 Author: andy_yhm@yeah.net Date: 20180903 关键字:python,python3,pip