Aggregat mit Summe

Du wirst dich mit einer Aggregationsfunktion beschäftigen, agg_with_sum(). Wie du weißt, gibt pd.DataFrame.groupby() einen neuen Datensatz zurück, indem der ursprüngliche Datensatz mit einer Funktion aggregiert wird, in diesem Fall .sum(). Aber das Wichtigste ist, dass du sicherstellen möchtest, dass es richtig funktioniert.

Nehmen wir an, du weißt nichts über die Daten, aber du weißt mit Sicherheit, dass agg_with_sum() pd.Series zurückgibt. Man kann auch davon ausgehen, dass pd.Series nicht leer ist und auch einige numerische Werte enthält, da sie mit .sum() verarbeitet wurde.

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Lerne, was ein Test ist und wie du deinen ersten Test mit der pytest-Bibliothek schreiben kannst! Du lernst das pytest-Testframework und die Kommandozeilenschnittstelle CLI kennen. Du lernst auch, wie du bestimmte Kontexte wie „Tests fehlgeschlagen“ und „Test überspringen“ mit pytest-Markern behandeln kannst.

Exercise 1: Einführung in das Testen in Python Exercise 2: Die erste Testreihe Exercise 3: pytest.raises Exercise 4: Pytest von der CLI aus aufrufen Exercise 5: Führe den Test aus!Exercise 6: Ausführen mit dem Schlüsselwort Exercise 7: Testmarker einsetzen Exercise 8: Anwendungsfälle für Marker Exercise 9: Fehlgeschlagene Tests mit xfail Exercise 10: Bedingtes Überspringen

Lerne, was ein Fixture ist und wie du deinen Code vereinfachen kannst, indem du es in Tests verwendest. Du wirst dich mit dem Fixture @pytest.fixture-Decorator und den Fixture-Tools vertraut machen. Du wirst deinen Code analysieren, um den „Fixture-Teil“ darin zu sehen. Schließlich lernst du, wie du Teardowns (Bereinigungen) nutzen kannst, um Softwarefehler zu vermeiden.

Exercise 1: Einführung in Fixtures Exercise 2: Mit Fixtures vertraut machen Exercise 3: Datenaufbereitung Exercise 4: Mit einem Fixture ausführen Exercise 5: Kettenfixture-Anfragen Exercise 6: Löse das Problem schrittweise Exercise 7: Liste mit benutzerdefinierter Länge Exercise 8: Fixtures autouse Exercise 9: autouse-Anweisungen Exercise 10: Zahlen automatisch hinzufügen Exercise 11: Bereinigung von Fixtures Exercise 12: Daten mit Bereinigung Exercise 13: Daten mit Bereinigung lesen

Erfahre, was die grundlegenden Testtypen sind und welche Eigenschaften sie haben. Erfahre mehr über Testfälle und wie sie bei der Durchführung von Tests helfen. In den IDE-Übungen lernst du, wie du Testfunktionen erstellst und pytest über die CLI ausführst. Schließlich wirst du in der Lage sein, die verschiedenen Testtypen zu unterscheiden und Tests für jeden Testtyp zu erstellen.

Exercise 1: Unit-Tests mit pytest Exercise 2: Begriffe im Bereich Unit-Tests Exercise 3: Mehr Testfälle abdecken Exercise 4: Fakultät der Zahl Exercise 5: factorial ausführen Exercise 6: Feature-Tests mit pytest Exercise 7: Feature- oder Unit-Tests Exercise 8: Aggregat mit Summe

Aktuelle Übung

Exercise 9: Integrationstests mit pytest Exercise 10: Integrationstest oder nicht Exercise 11: Datei lesen Exercise 12: Performance-Tests mit pytest Exercise 13: Was sind Performance-Tests?Exercise 14: Ein Element finden Exercise 15: Geschwindigkeit von Schleifen

In diesem letzten Kapitel lernst du das unittest-Framework kennen. Zuerst lernst du die grundlegenden Assertion-Methoden kennen, dann die CLI-Schnittstelle und wie du Fixtures verwendest. In den praktischen Beispielen für Datenpipelines fügst du schließlich alles zusammen.

Exercise 1: Begegnung mit unittest Exercise 2: factorial mit unittest Exercise 3: Primzahl – ja oder nein Exercise 4: CLI-Schnittstelle Exercise 5: factorial mit unittest ausführen Exercise 6: Fehlerhafte factorial-Funktion Exercise 7: unittest-Optionen Exercise 8: Fixtures in unittest Exercise 9: String-Variable testen Exercise 10: Palindrom-Test Exercise 11: Praktische Beispiele Exercise 12: Integrations- und Unit-Tests Exercise 13: Feature- und Performance-Tests Exercise 14: Energie-Pipeline Exercise 15: Glückwunsch!