TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #bdd

当前筛选 #bdd清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #335 · 09.05.2017 г., 05:22

https://code.tutsplus.com/tutorials/behavior-driven-development-in-python--net-26547 Behavior-Driven Development (which we will now refer to as "#BDD") follows on from the ideas and principles introduced in #Test-Driven Development. The key points of writing tests before code really apply to BDD as well. The idea is to not only test your code at the granular level with unit tests, but also test your application end to end, using acceptance tests. We will introduce this style of testing with the use of the Lettuce testing framework.

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #199 · 29.11.2016 г., 16:13

http://pythonhosted.org/behave/ behave is behaviour-driven development, Python style. Behavior-driven development (or #BDD) is an agile software development technique that encourages collaboration between developers, #QA and non-technical or business participants in a software project. We have a page further describing this philosophy. behave uses tests written in a natural language style, backed up by Python code. Once you’ve installed behave, we recommend reading the tutorial first and then feature test setup, behave API and related software (things that you can combine with behave) finally: how to use and configure the behave tool.

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #552 · 23.01.2018 г., 16:33

https://pypi.python.org/pypi/pytest-bdd #BDD library for the py.test runner #pytest-bdd implements a subset of Gherkin language for the automation of the project requirements testing and easier behavioral driven development. Unlike many other BDD tools it doesn’t require a separate runner and benefits from the power and flexibility of the #pytest. It allows to unify your unit and functional #tests, easier continuous integration server configuration and maximal reuse of the tests setup. Pytest fixtures written for the #unit_test s can be reused for the setup and actions mentioned in the feature steps with dependency injection, which allows a true BDD just-enough specification of the requirements without maintaining any context object containing the side effects of the Gherkin. imperative declarations.