Agregar con suma

Tratarás con una característica de agregación, agg_with_sum(). Como sabes, pd.DataFrame.groupby() devuelve un nuevo conjunto de datos agregando el inicial con alguna función; en este caso, es .sum(). Sin embargo, lo importante es que quieres verificar que funciona correctamente.

Supongamos que no sabes nada de los datos, pero sabes con seguridad que agg_with_sum() devuelve pd.Series. También es razonable suponer que pd.Series no estará vacío, y que también contendrá algunos valores numéricos, ya que se ha procesado con .sum().

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Introducción a las pruebas en Python

Instrucciones de ejercicio

Escribe una prueba para comprobar que el tipo de aggregated sea pd.Series.
Escribe una prueba para comprobar que el número de filas de aggregated sea superior a 0.
Escribe una prueba para comprobar que el tipo de datos de aggregated sea int o float.
Ejecuta las pruebas con CLI.

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Aprende qué es una prueba y cómo ejecutar tu primera prueba con la biblioteca pytest. Te acostumbrarás al marco de pruebas pytest y a la interfaz de línea de comandos. También aprenderás a procesar contextos específicos, como "pruebas no superadas" y "omitir la prueba", con los marcadores de pytest.

Exercise 1: Introducción a las pruebas en Python Exercise 2: El primer conjunto de pruebas Exercise 3: pytest.raises Exercise 4: Invocación de pytest desde CLI Exercise 5: Ejecuta la prueba Exercise 6: Ejecución con la palabra clave Exercise 7: Aplicación de marcadores de prueba Exercise 8: Casos de uso de marcadores Exercise 9: Pruebas no superadas con xfail Exercise 10: Omisión condicional

Aprende qué es un fixture y cómo simplificar tu código utilizándolo en las pruebas. Te familiarizarás con el decorador de fixtures @pytest.fixture y las herramientas de fixtures. Analizarás tu código para ver su "parte de fixture". Por último, aprenderás a utilizar teardown para impedir fallos de software.

Exercise 1: Introducción a los fixtures Exercise 2: Familiarizarse con los fixtures Exercise 3: Preparación de datos Exercise 4: Ejecución con un fixture Exercise 5: Solicitudes de fixtures de cadena Exercise 6: Encadena esto Exercise 7: Lista de longitud personalizada Exercise 8: Autouse de fixtures Exercise 9: Declaraciones autouse Exercise 10: Añadir números automáticamente Exercise 11: Teardown de fixtures Exercise 12: Datos con teardown Exercise 13: Leer datos con teardown

Aprende cuáles son los tipos básicos de pruebas y sus características. Aprende sobre los casos de prueba y cómo ayudan a implementar las pruebas. Adquirirás más destreza en la creación de funciones de prueba y en la ejecución de pytest desde CLI en los ejercicios de IDE. Por último, podrás diferenciar los distintos tipos de pruebas y crear pruebas para cada uno de ellos.

Exercise 1: Pruebas unitarias con pytest Exercise 2: Términos de las pruebas unitarias Exercise 3: Abarcar más casos de prueba Exercise 4: Factorial de número Exercise 5: Ejecutar factorial Exercise 6: Pruebas de características con pytest Exercise 7: Pruebas de características o unitarias Exercise 8: Agregar con suma

Ejercicio actual

Exercise 9: Pruebas de integración con pytest Exercise 10: Prueba de integración o no Exercise 11: Leer el archivo Exercise 12: Pruebas de rendimiento con pytest Exercise 13: ¿Qué son las pruebas de rendimiento?Exercise 14: Búsqueda de un elemento Exercise 15: Velocidad de bucles

En este último capítulo, conocerás el marco unittest. Primero aprenderás los métodos básicos de aserción, luego su interfaz CLI y cómo utilizar fixtures. Por último, aplicarás todo esto en los ejemplos prácticos de pipelines de datos.

Exercise 1: Descubre Unittest Exercise 2: Factorial con unittest Exercise 3: Es primo o no Exercise 4: Interfaz CLI Exercise 5: Ejecutar factorial con unittest Exercise 6: Factorial erróneo Exercise 7: Opciones de Unittest Exercise 8: Fixtures en unittest Exercise 9: Probar la variable de cadena Exercise 10: Comprobación de palíndromo Exercise 11: Ejemplos prácticos Exercise 12: Pruebas de integración y unitarias Exercise 13: Pruebas de características y rendimiento Exercise 14: Pipeline de energía Exercise 15: ¡Enhorabuena!