python用什么测函数 python检查函数

Python知识-九大数据类型

①整数类型

简称整型python用什么测函数，与数学中整数的概念一致。整型数据的表示方式有4种，分别是十进制、二进制（以0B或0b开头）、八进制（以0o或0O开头）和十六进制（以0X或0x开头）。

使用Python的内置函数type()可以测试各种数据类型。

②浮点型

用于表示数学中的实数，是带有小数的数据类型。例如python用什么测函数：3.14、1.0都是浮点型。

浮点型可以用十进制或科学记数法表示。

③字符串类型

Python的字符串，是用单引号、双引号和三引号括起来的字符序列。

例如python用什么测函数： "python"

④列表类型

列表是一种数据集合，列表用中括号［］来表示，列表内容以逗号进行分隔。

例如：［1,2,3］

⑤元组类型

元组是由0个或多个元素组成的不可变序列类型。元组用小括号（）来表示。

例如：（1,2,3）

元组与列表的区别在于：元组的元素不能修改

⑥字典类型

字典是Python中唯一内置的映射类型，可用来实现通过数据查找关联数据的功能。

字典包括两个部分：键和值，用花括号｛｝表示，元素之间用逗号分隔，键和值之间用冒号分隔。

例如：｛"name"："sun","age"：12｝

⑦集合类型

集合由各种类型的元素组成，但元素之间没有任何顺序，并且元素都不重复。

例如：set（［1,2,3］）

⑧复数类型

用于表示数学中的复数。例如：1 5j

⑨布尔类型

布尔型数据只有两个取值：True 和 False.

如果将布尔值进行数值运算，True会被当做整型1，False会被当做整型0。

相关问答

Q1: python测试函数有哪些

测试函数是用于自动化测试，使用python模块中的unittest中的工具来测试

附上书中摘抄来的代码：

#coding=utf-8import unittestfrom name_function import get_formatted_nameclass NamesTestCase(unittest.TestCase): def test_first_last_name(self): formatted_name=get_formatted_name('janis','joplin') self.assertEqual(formatted_name,'Janis Joplin') def test_first_last_middle_name(self): formatted_name=get_formatted_name('wolfgang','mozart','amadeus') self.assertEqual(formatted_name,'Wolfgang Amadeus Mozart')#注意下面这行代码，不写会报错哦~~~书中没有这行if __name__=="__main__": unittest.main()

Q2: 7种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法

1. 使用装饰器来衡量函数执行时间

有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：

import time

from functoolsimport wraps

import random

def fn_timer(function):

  @wraps(function)

  def function_timer(*args, **kwargs):

      t0= time.time()

      result= function(*args, **kwargs)

      t1= time.time()

      print("Total time running %s: %s seconds" %

          (function.__name__, str(t1- t0))

)

      return result

return function_timer

@fn_timer

def random_sort(n):

  return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds

使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了

或者

# 可监控程序运行时间

import time

import random

def clock(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):

        start_time= time.time()

        result= func(*args, **kwargs)

        end_time= time.time()

        print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))

        return result

return wrapper

@clock

def random_sort(n):

  return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出结果：共耗时: 0.65634秒

2. 使用timeit模块

另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。

执行下面的脚本可以运行该模块。

这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop

这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒。

如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次。

3. 使用Unix系统中的time命令

然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。

运行time实用工具：

输出结果为：

Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds

real 1.49

user 1.40

sys 0.08

第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：

    real表示的是执行脚本的总时间

    user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。

    sys表示的是执行内核函数消耗的时间。

注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。

因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。

4. 使用cProfile模块

5. 使用line_profiler模块

6. 使用memory_profiler模块

7. 使用guppy包

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