Python/Pandas：带假设的单元测试 - 重现伪造的例子

Question

使用 hypothesis 库进行单元测试，我想知道如何重现伪造的示例 pd.DataFrame?

输出如下所示：

Falsifying example: test_data_frame_data(
    data=                            sec_1  sec_2  sec_3
    2020-01-01 00:00:00.000001    0.0   -0.0    0.0
    2020-01-01 00:00:00.000000    0.0   -0.0    0.0
    2020-01-01 00:00:00.000257    0.0   -0.0    0.0
    2020-01-01 00:00:00.000258    0.0   -0.0    0.0
    2020-01-01 00:00:00.000261    0.0   -0.0    0.0
    ...                           ...    ...    ...
    2020-01-01 00:00:01.526858    0.0   -0.0    0.0
    2020-01-01 01:00:01.065796    0.0   -0.0    0.0
    2020-01-01 01:00:01.065797    0.0   -0.0    0.0
    2020-01-01 01:01:01.065795    0.0   -0.0    0.0
    2020-01-01 00:01:01.000020    0.0   -0.0    0.0

    [300 rows x 3 columns],
)

Hypothesis 没有打印 seed 或 @reproduce_failure 的提示。

我只是想使用伪造的例子来调试我的代码。

Answer 1

我在假设 GitHub 问题页面 (https://github.com/HypothesisWorks/hypothesis/issues/2584) 上得到了提示。感谢@Zac-HD.

第一个解决方案：
将 @settings(print_blob=True) 放在测试之前。这将确保您获得如何重现潜在错误的提示。

第二种解决方案：
注册设置配置文件（例如在您的 conftest.py 中）：

from hypothesis import settings
settings.register_profile(name="dev", max_examples=20, print_blob=True)

关于settings的一切都可以在官方文档中找到：https://hypothesis.readthedocs.io/en/latest/settings.html

Python/Pandas：带假设的单元测试 - 重现伪造的例子

Python/Pandas: Unit testing with hypothesis - reproducing falsifying example

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