python测试代码示例

下面是一个简单的Python测试代码示例：

import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):

    def test_upper(self):
        self.assertEqual('hello'.upper(), 'HELLO')

    def test_isupper(self):
        self.assertTrue('HELLO'.isupper())
        self.assertFalse('Hello'.isupper())

    def test_split(self):
        s = 'hello world'
        self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
        # check that s.split fails when the separator is not a string
        with self.assertRaises(TypeError):
            s.split(2)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

这个示例使用Python内置的unittest模块来编写测试用例。在这个示例中，我们编写了三个测试方法，分别测试字符串的大写转换、是否全大写和分割方法的正确性。最后，我们使用`unittest.main()`运行测试。

相关问题

监督学习python代码示例

以下是一个简单的监督学习Python代码示例，用于预测鸢尾花的品种：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris['data'], iris['target'], random_state=0)

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据
X_new = [[5, 2.9, 1, 0.2]]
prediction = knn.predict(X_new)

# 输出预测结果
print("Predicted target name: {}".format(iris['target_names'][prediction]))

该代码使用了scikit-learn库中的KNN分类器来预测鸢尾花的品种。首先，代码加载了鸢尾花数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。接下来，代码创建了一个KNN分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，代码使用训练好的模型对新数据进行预测，并输出预测结果。

决策树算法python代码示例

决策树算法的Python代码示例如下：

# 导入所需的库
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

以上代码演示了如何使用Python中的scikit-learn库实现决策树算法。首先，我们加载了鸢尾花数据集，将其分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个决策树分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集进行预测，并输出预测结果。