异常处理 Clojure代码里面抛出来的异常都是运行时异常。当然从Clojure代码里面调用的java代码还是可能抛出那种需要检查的异常的。
原来一直以为断言相关的函数是 PHPUnit 这些单元测试组件提供的，在阅读手册后才发现，这个 assert() 断言函数是 PHP 本身就自带的一个函数。也就是说，我们在代码中进行简单的测试的时候是不需要完全引入整个单元测试组件的。
PHP7现在有两个异常类，Exception and Error。这两个类都实现了一个新的接口：Throwable。在您的异常处理代码中，类型暗示可能需要调整下。
assert_(val, msg='') Assert that works in release mode. assert_almost_equal(actual, desired, decimal=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to desired precision. The test is equivalent to abs(desired-actual) < 0.5 * 10**(-decimal) Given two objects (numbers or ndarrays), check that all elements of these objects are almost equal. An exception is raised at conflicting values. For ndarrays this delegates to assert_array_almost_equal Parameters ---------- actual : number or ndarray The object to check. desired : number or ndarray The expected object. decimal : integer (decimal=7) desired precision err_msg : string The error message to be printed in case of failure. verbose : bool If True, the conflicting values are appended to the error message. Raises ------ AssertionError If actual and desired are not equal up to specified precision. See Also -------- assert_array_almost_equal: compares array_like objects assert_equal: tests objects for equality Examples -------- >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334) >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334, decimal=10) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Items are not equal: ACTUAL: 2.3333333333333002 DESIRED: 2.3333333399999998 >>> npt.assert_almost_equal(np.array([1.0,2.3333333333333]), np.array([1.0,2.33333334]), decimal=9) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Arrays are not almost equal <BLANKLINE> (mismatch 50.0%) x: array([ 1. , 2.33333333]) y: array([ 1. , 2.33333334]) assert_approx_equal(actual, desired, significant=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to significant digits. Given two numbers, check that they are approximately equal. Approximately equal is defined as the number of significant digits that
在上一篇Pytest系列文章：Pytest之收集用例及命令行参数，主要介绍Pytest用例收集规则及常用的命令行参数。
在编程过程中为了增加友好性，在程序出现bug时一般不会将错误信息显示给用户，而是现实一个提示的页面，通俗来说就是不让用户看见大黄页！！！
在之前博文的基础上，我们将介绍部分断言的使用，同时穿插一些源码。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
The dream of every software programmer is to write a program that runs smoothly. However, this is not usually the case at first. The execution of a code stops in case of an error.
总结gtest中的所有断言相关的宏。 gtest中，断言的宏可以理解为分为两类，一类是ASSERT系列，一类是EXPECT系列。一个直观的解释就是：
Web 应用在接受表单提交的数据后都需要对其进行合法性检查，如果表单数据不合法，请求将被驳回。类似的，当我们在编写类的方法时，也常常需要对方法入参进行合 法性检查，如果入参不符合要求，方法将通过抛出异常的方式拒绝后续处理。举一个例子：有一个根据文件名获取输入流的方法：InputStream getData(String file)，为了使方法能够成功执行，必须保证 file 入参不能为 null 或空白字符，否则根本无须进行后继的处理。这时方法的编写者通常会在方法体的最前面编写一段对入参进行检测的代码，如下所示：
在shell脚本中，常用if来判断程序的某个部分是否可能会出错，并在if的分支中做出对应的处理，从而让程序更具健壮性。if判断是异常处理的一种方式，所有语言都通用。对于特性完整的编程语言来说，都有专门的异常处理机制，有些语言用起来可能会很复杂，要求一堆堆的，有些语言则非常简洁，用起来非常通畅。
顾名思义，异常就是程序因为某种原因无法正常工作了，比如缩进错误、缺少软件包、环境错误、连接超时等等都会引发异常。一个健壮的程序应该把所能预知的异常都应做相应的处理，应对一些简单的异常情况，使得更好的保证程序长时间运行。即使出了问题，也可让维护者一眼看出问题所在。因此本章节讲解的就是怎么处理异常，让你的程序更加健壮。
使用java的反射，可以让我们检查（或者修改）类，接口，字段，方法的特性。当你在编译期不知道他们的名字的时候非常有用。
本文介绍了单元测试在项目中的重要性，以及自己的一些实践经验。作者通过一个具体的例子，展示了如何通过使用JUnit和SpringJUnit4ClassRunner等工具，进行单元测试用例的编写及测试执行。同时，作者还探讨了在Spring Boot项目中进行单元测试的另外一种方式，即使用Spring Boot的测试框架。总之，本文提供了一些实用的技巧和示例，帮助读者更好地在项目中实施单元测试。
python异常： python在运行时错误称为异常 语法错误：软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译。 逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成、计算或者出结果需要的过程无法执行等。 默认情况下：python脚本执行过程中出现异常后，脚本执行将被终止。 python 异常是一个对象，表示错误或意外的情况 在python检测到一个错误时，将触发一个异常： python可以通过异常传导机制传递一个异常对象，发出一个异常情况出现的信号。 程序员也可以在代码中托运触发异常 python异常也可以理解为：程序出现了错误,而在正常控制流以外采取的行为 第一阶段：解释器触发异常，此时当前程序流将被打断。 第二阶段：异常处理，如忽略非致命错误、减轻错误带来的影响等。 异常的功用 错误处理： python的默认处理：停止程序，打印错误消息 使用try语句处理异常，并从异常中恢复 事件通知： 用于发出有效状态信号 特殊情况处理： 无法调整代码去处理的场景 终止行为： try/finally语句可确保执行必需的结束处理机制 非常规控制流程： 异常是一种高级跳转(goto)机制 异常对象 python异常是内置的经典类exception的子类的实例 为了向后兼容，python还允许使用字符串或任何经典类实例 python2.5之后，exception是从BaseException继承的新式类(即exception的父类是BaseException类) python自身引发的所有异常都是Exception的子类的实例 大多的标准异常都是由StandardError派生的，其有3个抽象的子类 ArithmeticError：由于算术错误而引发的异常基类；包括：OverflowError、ZeroDivisionError、FloatingPorintError LookupError：容器在接收到一个无效的键或索引时引发的异常的基类；包括：IndexError、KeyError EnvironmentError：由于外部原因而导致的异常的基类；包括：IOError、OSError、WindowsError 标准异常类 AssertionError：断言语句失败 AttributeError：属性引用或赋值失败 FloatingPointError：浮点型运算失败 IOError：I/O操作失败 ImportError：import语句不能找到要导入的模块，或者不能找到该模块特别请求的名称。 IndentationError：解析器遇到了一个由于错误的缩进而引发的语法错误 IndexError：用来索引序列的整数超出了范围。 KeyError：用来索引映射的键不在映射中 KeyboardInterrupt：用户按了中断键(ctrl+c、ctrl+break、delete键) MemoryError：运算耗尽内存 NameError：引用了一个不存在的变量名 NotImplementedError：由抽象基类引发的异常，用于指示一个具体的子类必须覆盖一个方法 OSError：由模块os中的函数引发的异常，用来指示平台相关的错误 OverflowError：整数运算的结果太大导致溢出 SyntaxError：语法错误 SystemError：python解释器本身或某些扩展模块中的内部错误 TypeError：对某对象执行了不支持的操作 UnboundLocalError：引用未绑定值的本地变量 UnicodeError：在Unicode的字符串之间进行转换时发生的错误 ValueError：应用于某个对象的操作或函数，这个对象具有正确的类型，但确有不适当的值 WindowsError：模块OS中的函数引发的异常，用于指示与windowsSHUDR QAYK ZeroDivisionError：除数为0引发的异常 检测和处理异常： 异常通过try语句来检测：任何在try语句块中的代码都会被监测，以检查有无异常发生。 tr语句主要有两种形式： try-except：检测和处理异常 可以有多个e
gtest是一个跨平台的(Liunx、Mac OS X、Windows、Cygwin、Windows CE and Symbian)C++单元测试框架，由google公司发布。gtest是为在不同平台上为编写C++测试而生成的。它提供了丰富的断言、致命和非致命判断、参数化、”死亡测试”等等。
从Groovy的早期开始，我们可以创建POGO（Plain Old Groovy Objects）类，它们将具有带有Map参数的构造函数。 Groovy在生成的类中自动添加构造函数。我们可以使用命名参数来创建POGO的实例，因为Map参数构造函数。 这只有在我们不添加自己的构造函数且属性不是最终的时才有效。从Groovy 2.5.0开始，我们可以使用@MapConstrutor AST转换注释来添加带有Map参数的构造函数。使用注释我们可以有更多选项来自定义生成的构造函数。例如，我们可以让Groovy使用Map参数生成构造函数，并添加我们自己的构造函数。 属性也可以是final，我们仍然可以使用带有Map参数的构造函数。
程序员编写特定的代码，专门用来捕捉这个异常（这段代码与程序逻辑无关，与异常处理有关）
# ----------------------- # __Author : tyran # __Date : 17-11-13 # ----------------------- # 异常处理 try: # 代码逻辑,只要其中任意一行报错都会被捕捉 i = int('aaa') print(i) except Exception as e: # 如果出错执行 # 捕捉错误 print(e) # invalid literal for int() with ba
在项目开发中，异常处理是不可或缺的。异常处理帮助人们debug，通过更加丰富的信息，让人们更容易找到bug的所在。异常处理还可以提高程序的容错性。
逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成、计算或者输出结果需要的过程无法执行等
一、异常的种类 在python中不同的异常可以用不同的类型去标识，一个异常标识一种错误。
测试的成功与否就是拿实际的结果与预期的结果进行比较，这个比的过程就是断言（assert）
Doctest模块允许在文档字符串内嵌入注释以显示各种语句的期望行为，尤其是函数和方法的结构；此处的文档字符串看起来如同一个交互式shell会话；可用于测试文档是否与主程序保持同步，或基于文档对程序本身做测试。
目前团队并没有QA岗，而且在很长一段时间内，可能也不会设立QA岗，所以我们需要RD保证代码的质量。而鉴于人类天生的“惰性”，很多时候质量完全依赖于作者的能力以及职业素质。于是我在团队内推动单元测试，并要求提升测试覆盖率。虽然单元测试不能“根治”bug，但是它可以驱使代码结构简洁可测，为提升测试代码覆盖率奠定基础，从而可以有效降低bug率。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
在基础阶段学习ES一般是首先是 安装ES后借助 Kibana 来进行CURD 了解ES的使用；
在进行项目的开发的过程中， if 语句是少不了的，但我们始终要有一颗消灭 if / else 语句的心。为了消灭if / else 我们引入了 短路器 的概念。 短路器 有时候的确能精简我们的代码，但还不够，因此我参考了一个方法来继续消灭一部分 断路器 中的 if 语句。接下来就让我们拿一段事例代码来一步一步的演示下吧。 如下一段比较典型if 断路器 代码：
在python中不同的异常可以用不同的类型（python中统一了类与类型，类型即类）去标识，不同的类对象标识不同的异常，一个异常标识一种错误
上一次学完了Java的核心类与API，这次来学习异常处理。我们都知道，Java语言具有健壮性和安全性，而异常处理机制就是其重要保证。如下
在执行python程序时，有时候会报异常，出错的原因可能是自己错写或少写，还有可能是执行程序时由于疏忽或者考虑不全造成了错误，Traceback可以追踪错误点，进行分析改正；这时我们可以对异常进行捕获处理，防止程序终止。
在python中不同的异常可以用不同的类型（python中统一了类与类型，类型即类）去标识，一个异常标识一种错误。
为了代码的稳定性、鲁棒性、异常处理就显得尤为重要了。通过异常处理，可以帮助开发人员更好的监控服务、定位问题，等等。那就让我们进入本章的学习吧
一.Python的运行时错误称作异常 语法错误：软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译 逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成、计算或者输出结果需要的过程无法执行等 Python异常是一个对象，表示错误或意外情况 Python检测到一个错误时，将触发一个异常 1.Python可以通过异常传道机制传递一个异常对象，发出一个一场情况出现的信号 2.程序员也可以在代码中手动触发异常 Python异常也可以理解为：程序出现了错误而在正常控制意外采取的行为 第一阶段：解释
cglib不仅可以动态创建实现了接口类的代理对象，还可以为简单的POJO动态创建代理对象；而java只能动态创建实现了接口类的代理对象(使用Proxy类和InvocationHandler接口)。
抛出异常相当于是说：“停止运行这个函数中的代码，将程序执行转到 except 语句”。
Python中各种异常也是类，类Exception继承自类BaseException，还有其他各种异常等等，此外，通过继承BaseException或者Exception可以自定义异常。
Pytest的断言方式及应用场景 使用assert语句 断言预期的异常 断言预期的告警 利用上下文信息进行断言 自定义断言方式 使用assert语句进行断言 pytest允许使用python的标准assert语句进行断言处理 采用assert断言时，可添加备注信息，当断言失败时，备注信息会以assertionerror抛出，并在控制台输出 import requests class TestAssert(): def test_assert(self): r = requ
pytest允许使用标准的python assert语法，用来校验expectation and value是否一致
运行程序时经常遇到各种错误，例如：ImportError（导入模块错误）、IndexError（索引错误）、NameError（变量错误）、SyntaxError（语法错误）、IndentationError（缩进错误）等，你或许有许多疑问，为什么程序出现这个错误就会打印出相应的错误信息，自己是否可以编写一个错误呢？这些错误在Python中其实是异常，正确的处理异常会让程序跑起来得心应手，那么怎么来处理异常呢？Here we go！
编写单元测试是设计生产应用程序的基本任务之一。如果不进行测试，那么一个很小的代码变更都会导致生产任务的失败。因此，无论是清理数据、模型训练的简单作业，还是复杂的多租户实时数据处理系统，我们都应该为所有类型的应用程序编写单元测试。下面我们将提供有关 Apache Flink 应用程序的单元测试指南。Apache Flink 提供了一个强大的单元测试框架，以确保我们的应用程序在上线后符合我们的预期。
上一章介绍了经过路由的处理，一个请求找到了具体处理这个请求的EndPoint，并最终执行它的RequestDelegate方法来处理这个Httpcontext。本章继续这个处理进程，按照惯例，依然通过几幅图来聊一聊这个RequestDelegate之后的故事。在此就避免不了的聊到各种Filter，它方便我们在action执行的前后做一些 “小动作”。（ASP.NET Core 系列目录）
https://blog.csdn.net/lm409/article/details/55049893 https://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/50993607 https://blog.csdn.net/qq_26437925/article/details/56479841
错误时语法或是逻辑上的,语法错误指示软件的结构上有错误,导致不能被解释器解释或编译器无法编译
1.Python异常类 Python是面向对象语言，所以程序抛出的异常也是类。常见的Python异常有以下几个，大家只要大致扫一眼，有个映像，等到编程的时候，相信大家肯定会不只一次跟他们照面（除非你不用Python了）。
Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py.
Flutter 是 Google 开源的 UI 工具包，帮助开发者通过一套代码库高效构建多平台精美应用，Flutter 开源、免费，拥有宽松的开源协议，支持移动、Web、桌面和嵌入式平台。
笔者工作2年有余，刚开始实习的时候是不知道自动化测试这种神器的，在刚开始工作的时候往往苦于救火灭火再救火，搞的心力憔悴，一度怀疑猿生。实践自动化测试后感觉生产力慢慢的解放了，那个时候搞的还是偏单机应用，测试的Cover也是止步在单机应用上。在接触到了ZStack以后，由于其产品化的特性，对软件质量要求偏高，然作为一个典型的分布式系统，测试的覆盖率却是较高的。在这篇文章，笔者想谈谈对自动化测试的一些想法。
assert 是在 J2SE1.4 中引入的新特性， assertion 就是在代码中包括的布尔型状态，程序员认为这个状态是 true 。一般来说 assert 在开发的时候是检查程序的安全性的，在发布的时候通常都不使用 assert 。在 1.4 中添加了 assert 关键字和 java.lang.AssertError 类的支持。 首先，我们有必要从一个例子说起 assert
一. 简介 在编程过程中为了增加友好性，在程序出现Bug时一般不会直接将错误信息展示给用户，而是提供一个友好的输出提示。 二. 使用 1、异常基础 常用结构： try: pass except Exception,ex: pass 其他结构： try: # 主代码块 pass except KeyError,e: # 异常时，执行该块 pass else: # 主代码块执行完，执行该块 pass finally: # 无论异常与否，
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