compose_test

根据提供的引用，`compose_test`是一个用于测试Docker Compose配置的脚本。

下面是一个使用`compose_test`测试Docker Compose的示例[^1]：

1. 首先，创建一个名为`docker-compose.yml`的文件，内容如下:

version: "3"
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "5000:5000"
  redis:
    image: "redis:alpine"

2. 然后，在命令行中使用以下命令运行测试：

compose_test docker-compose.yml

这将会启动应用并运行一系列测试，这些测试将验证应用是否按预期工作。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\PythonProject\test.py", line 10, in <module> yaml_info_dict = yaml.safe_load(f) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\main.py", line 1111, in safe_load return load(stream, SafeLoader, version) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\main.py", line 1063, in load return loader._constructor.get_single_data() File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\constructor.py", line 111, in get_single_data node = self.composer.get_single_node() File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 70, in get_single_node document = self.compose_document() File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 92, in compose_document node = self.compose_node(None, None) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 128, in compose_node node = self.compose_mapping_node(anchor) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 209, in compose_mapping_node item_value = self.compose_node(node, item_key) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 126, in compose_node node = self.compose_sequence_node(anchor) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 170, in compose_sequence_node while not self.parser.check_event(SequenceEndEvent): File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\parser.py", line 139, in check_event self.current_event = self.state() File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\parser.py", line 527, in parse_block_sequence_entry if not self.scanner.check_token(BlockEntryToken, BlockEndToken): File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\scanner.py", line 168, in check_token self.fetch_more_tokens() File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\scanner.py", line 311, in fetch_more_tokens raise ScannerError( ruamel.yaml.scanner.ScannerError: while scanning for the next token found character '\t' that cannot start any token in "E:\yuanshuju\重点元数据提取配置.yaml", line 30, column 1

这个错误是由于在你的YAML文件中发现了一个不能作为令牌开始的制表符（'\t'）字符，导致解析器无法继续解析。在YAML中，制表符通常不是有效的空白字符，因此不能用于标记语法结构。

要解决这个问题，你可以打开你的YAML文件，找到包含制表符的行，并将制表符替换为适当的空格。

此外，确保你的YAML文件的语法是正确的，包括正确的缩进和结构。这个错误可能也与YAML文件的语法问题有关。

请注意，在修复问题后重新运行代码之前，请确保你已经保存了你的YAML文件。

如果问题仍然存在，请提供你的YAML文件中相关部分的内容，以便我可以更具体地分析和帮助解决问题。

代码讲解 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.compose import make_column_transformer column_trans = make_column_transformer( (OneHotEncoder(),['Team1', 'Team2']),remainder='passthrough') pipe_X = pipe_DF.drop('Team1_Result',axis=1) pipe_y = pipe_DF['Team1_Result'] from sklearn.pipeline import make_pipeline pipe_League = make_pipeline(column_trans,StandardScaler(with_mean=False),XGBClassifier(use_label_encoder=False, gamma= 0.01, learning_rate= 0.01, n_estimators= 300, max_depth= 4)) pipe_League.fit(pipe_X,pipe_y) knock_df = pipe_DF[pipe_DF['Team1_Result'] != 2] pipe_knock_df = knock_df knock_df = pd.get_dummies(knock_df) X = knock_df.drop('Team1_Result',axis=1) y = knock_df['Team1_Result'] X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_hold_test, X_test, y_hold_test, y_test = train_test_split(X_val, y_val, test_size=0.5, random_state=42)

这段代码的目的是进行数据预处理和建模，其中包括以下步骤：

1. 导入必要的库：`from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder` 和 `from sklearn.compose import make_column_transformer`。

2. 定义列变换器 `column_trans`，使用 `OneHotEncoder()` 对 `['Team1', 'Team2']` 这两列进行独热编码，同时保留其他列（`remainder='passthrough'`）。

3. 将数据分为特征和目标变量，分别存储在 `pipe_X` 和 `pipe_y` 中。

4. 导入管道模型构建库 `from sklearn.pipeline import make_pipeline`。

5. 定义管道模型 `pipe_League`，它包括列变换器 `column_trans`、标准化处理 `StandardScaler(with_mean=False)` 和 XGBoost分类器 `XGBClassifier(use_label_encoder=False, gamma= 0.01, learning_rate= 0.01, n_estimators= 300, max_depth= 4)`。

6. 使用 `fit()` 方法拟合管道模型，将 `pipe_X` 和 `pipe_y` 作为输入数据。

7. 选择需要处理的数据，在这里是将 `pipe_DF` 中 `Team1_Result` 列中的值为 2 的行剔除。

8. 使用 `pd.get_dummies()` 将分类变量进行独热编码。

9. 将特征和目标变量分别存储在 `X` 和 `y` 中。

10. 使用 `train_test_split()` 将数据划分为训练集和验证集（`X_train, X_val, y_train, y_val`）以及保留测试集（`X_hold_test, X_test, y_hold_test, y_test`）。其中，测试集占据验证集的一半，`random_state` 参数用于保证每次运行划分结果相同。