利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（原書第2版）英文版

在這篇文章中，我們會(huì)深入探討Python單元測(cè)試的各個(gè)方面，包括它的基本概念、基礎(chǔ)知識(shí)、實(shí)踐方法、高級(jí)話題，如何在實(shí)際項(xiàng)目中進(jìn)行單元測(cè)試，單元測(cè)試的最佳實(shí)踐，以及一些有用的工具和資源

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在我們的測(cè)試工作過程中，可能會(huì)遇到前端服務(wù)開發(fā)完成，依賴服務(wù)還在開發(fā)中；或者我們需要壓測(cè)某個(gè)服務(wù)，而這個(gè)服務(wù)的依賴組件（如測(cè)試環(huán)境MQ） 無(wú)法支撐并發(fā)訪問的場(chǎng)景。這個(gè)時(shí)候我們可能就需要一個(gè)服務(wù)，來替代測(cè)試環(huán)境的這些依賴組件或服務(wù)，而這就是本文的主角--測(cè)試樁。

islower 1、包含數(shù)字的情況 2、包含特殊符號(hào)的情況 3、包含漢字的情況 4、包含空格的情況 5、其他國(guó)家的語(yǔ)言 6、判斷純數(shù)字

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除了本地開發(fā)外，還有一種常見的開發(fā)方式就是遠(yuǎn)程開發(fā)，一般情況是一臺(tái)Windows或mac筆記本作為日常使用的電腦，另有一臺(tái)linux服務(wù)器作為開發(fā)服務(wù)器。開發(fā)服務(wù)器的性能往往較強(qiáng)，這樣遠(yuǎn)程開發(fā)的方式一方面可以讓我們?cè)诹?xí)慣的系統(tǒng)下工作，又能利用強(qiáng)大的服務(wù)器，而且linux下開發(fā)python往往比win下要方便得多。 現(xiàn)階段，使用比較廣泛的python開發(fā)工具是Pycharm和VSCode(Jupyter Notebook/Lab也有一些人用，不過本人還是認(rèn)為做做驗(yàn)證可以，真的做日常開發(fā)還是不太方便)，下面就以這2個(gè)工具分別介紹他們的遠(yuǎn)程開發(fā)的方式，可以按需選擇。

現(xiàn)代計(jì)算機(jī)CPU物理核心普遍比較多，我們?cè)诰帉懗绦驎r(shí)經(jīng)常會(huì)用到多線程技術(shù)來提高程序運(yùn)行的效率。作為python萌新，我在掌握基本語(yǔ)法后就很想擺弄一下python的多線程，使用起來確實(shí)很有python的特點(diǎn)，代碼量少、操作方便。之后斷斷續(xù)續(xù)寫了一些多線程程序，直到今天下午逛論壇，看到很多人說python多線程機(jī)制的一些內(nèi)情，我才意識(shí)到自己有多愚蠢哈哈。我把自己學(xué)到的內(nèi)容系統(tǒng)的整理一下，以備后忘，也幫幫后來者。

PyCharts 是一個(gè)基于 Python 的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，它支持多種圖表類型，如折線圖、柱狀圖、餅圖等。PyCharts 提供了簡(jiǎn)潔的 API，使得用戶能夠輕松地創(chuàng)建各種圖表，同時(shí)支持個(gè)性化的配置，以滿足不同需求。PyCharts 的底層依賴于 ECharts，這使得它在功能和性能上都具有很高的優(yōu)勢(shì)。

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