pytest断言误差<0.5

您可以使用pytest的approx函数来断言误差是否小于0.5。approx函数可以接受一个期望值和一个可接受的误差范围作为参数。以下是一个示例：

import pytest

def test_calculation():
    result = 0.1 + 0.2
    assert pytest.approx(result, 0.5) == 0.3

在这个示例中，我们计算0.1加上0.2的结果，并使用approx函数来断言结果是否等于0.3，且误差要小于0.5。如果断言成功，则测试通过；否则，测试将失败并显示错误信息。

相关问题

pytest断言示例

当使用 pytest 进行测试时，可以使用断言来验证代码的预期行为。下面是一个简单的 pytest 断言示例：

def add_numbers(x, y):
    return x + y

def test_add_numbers():
    assert add_numbers(2, 3) == 5
    assert add_numbers(0, 0) == 0
    assert add_numbers(-1, 1) ==0

在这个示例中，我们定义了一个名为 `add_numbers` 的函数，该函数将两个数字相加并返回结果。然后，我们使用 pytest 定义了一个名为 `test_add_numbers` 的测试函数，并在其中使用断言进行多个验证。

每个断言语句都包含 `assert` 关键字，它用于判断条件是否为真。如果条件为假，则断言失败，pytest 将会抛出 AssertionError。如果条件为真，则测试通过。

在上述示例中，我们使用了三个断言来验证 `add_numbers` 函数的不同输入和输出。如果所有断言都通过，说明函数按预期工作；如果有任何一个断言失败，说明函数存在问题。

希望这个示例能帮助你理解如何使用 pytest 进行断言。如果你有其他问题，请随时提问！

pytest断言封装

在pytest中，断言是一种用于测试特定异常的机制。可以使用pytest.raises作为上下文管理器来捕获特定的异常实例。可以将待测试的代码放在with pytest.raises(ExceptionType) as excinfo的代码块中，然后在代码块内部对异常类型和异常值进行断言。

例如，可以使用以下代码封装pytest断言：

import pytest

def assert_zero_division():
with pytest.raises(ZeroDivisionError) as excinfo:
1/0
assert excinfo.type == ZeroDivisionError
assert "division by zero" in str(excinfo.value)

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

在这个例子中，使用pytest.raises(ZeroDivisionError)来捕获ZeroDivisionError类型的异常。然后，通过excinfo.type和excinfo.value来断言异常的类型和值。这样，如果断言失败，将会抛出AssertionError异常并显示相关错误信息。

这是一个简单的封装示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。通过封装pytest断言，可以更方便地进行异常测试和断言验证。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pytest之断言](https://blog.csdn.net/ZangKang1/article/details/119968621)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pytest框架之断言](https://blog.csdn.net/Beck_k/article/details/127903890)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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