Question

是否有内省生成器对象的技术（例如单元测试中的断言）？

更具体地说，我有一个数据处理管道，包含一系列小函数，通常在列表推导或生成器表达式中应用于值，如下所示：

生成一些随机数据：

>>> raw_data = ["${}".format(RND.randint(10, 100)) for c in range(10)]

>>> # a function that does some sort of of transform
>>> fnx = lambda q: float(q.replace('$', ''))

>>> d1 = [fnx(itm) for itm in raw_data]

在下一步中，将对 d1 的项目应用另一个转换函数，依此类推。

在上面的例子中，断言，例如， prices_clean 的长度，或其值的最小值/最大值等，是我的单元测试套件的核心：

>>> assert len(d1) == 10

鉴于我只是要迭代这些中间结果，我实际上并不需要列表，生成器对象会做，并且给出了更低的内存配置文件，这就是我使用的：

>>> d1 = (fnx(itm) for itm in raw_data)

当然，使用列表推导时依赖的断言不适用于生成器对象：

>>> d1
  <generator object <genexpr> at 0x106da9230>

>>> assert len(d1) == 10
  Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#33>", line 1, in <module>
    assert len(d1) == 10
  TypeError: object of type 'generator' has no len()

如果我必须在生成器对象上调用 list（）仅用于断言，那么我的测试套件运行速度非常慢（不幸的实际结果是debs通常根本不运行它）

我已经查看了生成器对象的属性，我可以有用地反省，但我没有看到我如何以我在这里描述的方式经常使用它们。

Answer 1

正如@ thg435评论的那样，在不消耗它的情况下，你不知道发电机的长度。

通常我会做以下其中一项：

如果生成器产生少量元素：

assert len(list(d1)) == 10

或

assert sum(1 for x in d1) == 10

Answer 2

Reference for Type checking of a Generator object

import types
self.assertIsInstance(_result_generator, types.GeneratorType)

生成器对象上的断言

2 个答案: