今天就跟大家聊聊有关如何进行Python 操作符风格的解析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

创新互联建站专注于苍南网站建设服务及定制，我们拥有丰富的企业做网站经验。 热诚为您提供苍南营销型网站建设，苍南网站制作、苍南网页设计、苍南网站官网定制、小程序定制开发服务，打造苍南网络公司原创品牌,更为您提供苍南网站排名全网营销落地服务。

调用方法会影响可读性。尽管 assertEqual() 方法名能够表明要测试两个值是否相等，但是代码看起来仍然不像是比较，对于熟悉Python 操作符的开发人员，不如 Python  操作符那么明确。

第二，正如在本系列的第三篇文章中将看到的，新的测试框架现在知道如何检查 assert 语句，从而查明造成测试失败的条件。这意味着简单的 assert 语句现在能够产生有意义的测试失败消息。

它提供的信息与调用 assertEqual() 等老方法的结果差不多。***，即使 assertEqual() 仍然是必要的，但是从测试模块导入这个函数（而不是通过类继承让函数可用）肯定更简单，更符合 Python 操作符的风格。

实际上，在下面会看到，当 py.test 和 nose 要提供更多用来支持测试的例程时，它们只需把这些例程定义为函数，然后用户可以把这些函数导入自己的代码。当然，如果作者确实需要通过例程缓存状。

# nose.tools support functions for writing tests   assert_almost_equal(first, second, places=7, msg=None)  assert_almost_equals(first, second, places=7, msg=None)  assert_equal(first, second, msg=None)  assert_equals(first, second, msg=None)  assert_false(expr, msg=None)  assert_not_almost_equal(first, second, places=7, msg=None)  assert_not_almost_equals(first, second, places=7, msg=None)  assert_not_equal(first, second, msg=None)  assert_not_equals(first, second, msg=None)  assert_true(expr, msg=None)  eq_(a, b, msg=None)  ok_(expr, msg=None)

但是，如果程序员希望编写简单的测试代码，不愿意考虑 doctest 涉及的乱七八糟的东西，那么测试函数是很好的方法。总之，测试函数可以极大地增强编写测试的简便性。程序员不需要记住、重写或复制以前编写的测试代码，新的约定让 Python 程序员能够像编写一般Python 操作符一样编写测试：只需打开一个空文件，然后输入！

py.test 和 nose 框架都提供特殊的例程，这些例程可以简化测试的编写。可以认为它们分别提供一种方便的测试 “方言”，可以用这些 “方言” 编写测试。这会简化测试的编写并减少错误，还会使测试更简短、可读性更好。

但是，使用这些例程还会导致一个重要的后果：您的测试与提供函数的框架捆绑在一起了，丧失了兼容性。因此，要权衡考虑方便性和兼容性。如果只使用笨拙的标准Python  操作符unittest 模块从头编写所有测试，那么它们能够在任何测试框架中运行。

更进一步，如果采用简单的做法编写测试函数（如上所述），那么测试至少能够在 py.test 和 nose 中运行。但是。如果开始使用某个测试框架特有的特性，那么如果以后另一个框架开发出了新的重要特性，您决定进行框架迁移，就必须重写测试。

py.test 和 nose 都为 TestCase 的 assertRaises() 方法提供了替代品。py.test 提供的版本比较新颖，它也可以接受要执行的字符串，这更强大，因为可以测试引发异常的表达式，而不只是函数调用：

# conveniences.py  import math   import py.test  py.test.raises(OverflowError, math.log, 0)  py.test.raises(ValueError, math.sqrt, -1)  py.test.raises(ZeroDivisionError, "1 / 0")   import nose.tools  nose.tools.assert_raises(OverflowError, math.log, 0)  nose.tools.assert_raises(ValueError, math.sqrt, -1)  # No equivalent for third example!

在处理浮点数时，如果希望测试能够灵活地对待Python 操作符实现，允许对浮点数的处理有细小的误差，那么上面检查近似值的例程尤其有意义。

看完上述内容，你们对如何进行Python 操作符风格的解析有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

网页题目：如何进行Python操作符风格的解析
文章起源：http://myzitong.com/article/gdpsis.html