Python настройка под свой проект в Linux: простой способ

Python настройка под свой проект в Linux: простой способ

Ubuntu 20.04 и другие версии Debian Linux поставляются с предустановленным3. Чтобы убедиться, что наши версии актуальны, обновите локальный индекс пакетов:

1. sudo apt update

Затем обновите пакеты, установленные в вашей системе, чтобы убедиться, что у вас установлены последние версии:

1. sudo apt -y upgrade

Флаг-yподтвердит, что мы согласны на установку всех элементов, но в зависимости от вашей версии Linux вам может потребоваться подтверждение дополнительных запросов по мере обновления вашей системы.

После завершения процесса мы можем проверить версию3, установленную в системе, набрав:

1. python3 -V

Вы получите вывод в окне терминала, который сообщит вам номер версии. Хотя это число может варьироваться, вывод будет примерно таким:

Output

Python3.8.10

Чтобы управлять программными пакетами для Python, давайте установим pip, инструмент, который будет устанавливать и управлять программными пакетами, которые мы можем захотеть использовать в наших проектах разработки. Вы можете узнать больше о модулях или пакетах, которые можно установить с помощью pip, прочитав How To Import Modules in3.

1. sudo apt install -y python3-pip

Пакетыможно установить, набрав:

1. pip3 installpackage_name

Здесьpackage_nameможет относиться к любому пакету или библиотеке Python, например Django для веб-разработки или NumPy для научных вычислений. Поэтому, если вы хотите установить NumPy, вы можете сделать это с помощью командыpip3 install numpy.

Есть еще несколько пакетов и инструментов разработки, которые нужно установить, чтобы убедиться, что у нас есть надежная настройка для нашей среды программирования:

1. sudo apt install -y build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev

После настройкии установки pip и других инструментов мы можем настроить виртуальную среду для наших проектов разработки.

Связанные вопросы и ответы:

Что такое Python и для чего он используется

Data Science и машинное обучение. Эти два направления IT тесно связаны друг с другом. Наука о данных заключается в обработке больших массивов информации из базы данных , а машинное обучение — в разработке компьютерных алгоритмов, способных учиться на ней и делать точные прогнозы. В Data Science используют Python для включения очистки и разметки данных, поиска и обработки статистической информации, ее визуализацию в виде диаграмм, графиков и т.д. С помощью библиотеки Python ML классифицируются изображения, тексты, поисковый трафик, осуществляется распознавание лиц и речи, глубинное машинное обучение.

IT-рентген

Бесплатный профориентационный проект
Пройдите тест и определите ваше направление в IT. Выигрывайте призы, получайте подарки и личный план развития через бесплатные гайды и карьерную консультацию

Участвовать бесплатно

IT-рентген

Веб-разработка. Многие крупные интернет-компании, такие как Google, Facebook^*, программируют на Python свои самые известные проекты, например, Instagram^*, YouTube, Dropbox и т.д. Этот язык позволяет вести веб-разработку на стороне сервера, потому что его обширная библиотека включает множество решений как раз для реализации сложных серверных функций. За счет своей простоты использования Python широко применяется небольшими командами и одиночными разработчиками для создания сайтов, десктопных и мобильных веб-приложений.

Разработка и тестирование ПО. Возможности Python используются тестировщиками и разработчиками для поиска и исправления ошибок, автоматической сборки, разработки прототипов программного обеспечения, управления проектами и т.д. Кроме того, с помощью сред модульного тестирования «Питона» осуществляется проверка функций. Также на этом языке создаются тестовые скрипты , имитирующие различные сценарии использования ПО. Разработчики аппаратных платформ (например, IBM, Hewlett-Packard, Intel) тоже используют Python для тестирования своей продукции.

Как установить Python на Linux

У многих при попытке установить Python возникают проблемы. В этой статье мы расскажем о том, как правильно выбрать все параметры установки, чтобы в дальнейшем у вас не возникало никаких сложностей. Тут будет показана правильная установка Python на Linux.

Также расскажем об установке и настройке лучшего ПО для работы с Python .

Для установки будет использована последняя версия дистрибутива Ubuntu, но действия будут аналогичными для любого дистрибутива.

Загрузка и установка Python  на Linux системах очень проста. Также стоит учитывать, что на новых дистрибутивах Python версии 3 уже предустановлен.

Первым делом нам необходимо определить пакетный менеджер своего дистрибутива.

• Debian, Ubuntu и основанные на них дистрибутивы — apt
• CentOS, Red Hat, Fedora — rpm
• ARCH Linux — pacman
• OpenSUSE и SUSE Linux — zypper

Далее следует запустить терминал в Linux и обновить список доступных пакетов. Используя пакетный менеджер apt для этого, необходимо ввести команду:

sudo apt update

Далее нужно использовать команду нашего пакетного менеджера для установки пакета Python3 :

sudo apt install python3 -y

Эта команда установит последнюю версию Python , если она еще не установлена.

Теперь необходимо установить pip — пакет для загрузки модулей Python.

sudo apt install python3-pip -y

Проверка правильности установки Python на Linux

Теперь проверим, установлен ли Python правильно. Для этого стоит написать в консоль такую команду:

python3

Вывод должен быть таким:

Мы запустили Пайтон в интерактивном режиме, теперь нужно написать:

exit() pip -V

Если вы увидите версию pip — все установлено правильно.

Установка среды разработки

Дальнейшие действия необязательны. Но если установить какой-либо редактор кода — писать программы будет намного удобнее, чем в редакторе по умолчанию.

Есть несколько самых популярных редакторов для Python :

• Visual Studio Code   и аналогичные редакторы для любых типов файлов (Sublime Text, Atom);
• .

Мы будем рассматривать установку Visual Studio Code , поскольку PyСharm  более требователен к производительности устройства и работает куда медленнее. Но вы можете использовать любой из вариантов.

Как проверить, что Python установлен на Linux

Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Он используется для разработки веб-сайтов, написания скриптов, машинного обучения, анализа данных и многого другого.

В этой статье объясняется, как с помощью командной строки проверить, какая версия Python установлена в вашей операционной системе. Это может быть полезно при установке приложений, которым требуется определенная версия Python.

Мы также покажем вам, как программным способом определить, какая версия Python установлена в системе, в которой выполняется скрипт Python. Например, при написании сценариев Python вам необходимо определить, поддерживает ли сценарий версию Python, установленную на машине пользователя.

Управление версиями Python

Python использует. Версии готовых к выпуску релизов представлены по следующей схеме:

MAJOR.MINOR.MICRO

MAJOR— Python имеет две основные версии, которые не полностью совместимы: Python 2 и Python 3. Например,3.5.7,3.7.2и3.8.0являются частью основной версии Python 3. MINOR— эти выпуски содержат новые возможности и функции. Например,3.6.6,3.6.7и3.6.8являются частью дополнительной версии Python 3.6. MICRO— Новые микроверсии содержат различные исправления ошибок и улучшения.

В выпусках для разработки есть дополнительные квалификаторы. Для получения дополнительной информации прочтите документацию Python.

Проверка версии Python

Python предварительно установлен в большинстве дистрибутивов Linux и macOS. В Windows его необходимо скачать и установить.

Чтобы узнать, какая версия Python установлена в вашей системе, выполните командуpython --versionилиpython -V:

python --version

Команда напечатает версию Python по умолчанию, в данном случае2.7.15. Версия, установленная в вашей системе, может отличаться.

Python 2.7.15+

Версия Python по умолчанию будет использоваться всеми сценариями, в которых/usr/bin/pythonустановлен в качестве интерпретатора в строке сценария.

В некоторых дистрибутивах Linux одновременно установлено несколько версий Python. Обычно двоичный файл Python 3 называетсяpython3, а двоичный файл Python 2 называетсяpythonилиpython2, но это может быть не всегда.

Вы можете проверить, установлен ли у вас Python 3, набрав:

python3 --version

Python 3.6.8

Поддержка Python 2 заканчивается в 2020 году. Python 3 — это настоящее и будущее языка.

На момент написания этой статьи последним основным выпуском Python была версия 3.8.x. Скорее всего, в вашей системе установлена более старая версия Python 3.

Если вы хотите установить последнюю версию Python, процедура зависит от используемой вами операционной системы.

Программная проверка версии Python

Python 2 и Python 3 принципиально разные. Код, написанный на Python 2.x, может не работать в Python 3.x.

Модуль, доступный во всех версиях Python, предоставляет системные параметры и функции.sys.version_infoпозволяет определить версию Python, установленную в системе. Это кортеж , который содержит пять номеров версий:major,minor,micro,releaselevelиserial.

Допустим, у вас есть сценарий, для которого требуется Python версии не ниже 3.5, и вы хотите проверить, соответствует ли система требованиям. Вы можете сделать это, просто проверивmajorиminorверсии:

Если вы запустите скрипт с использованием Python версии ниже 3.5, он выдаст следующий результат:

This script requires Python 3.5 or higher! You are using Python 2.7.

Чтобы написать код Python, работающий как под Python 3, так и под Python 2, используйте модуль. Он позволяет запускать код, совместимый с Python 3.x, под Python 2.

Выводы

Узнать, какая версия Python установлена в вашей системе, очень просто, просто введитеpython --version.

Как создать проект на Python

Настройка вашей среды разработки - это важнейший первый шаг в вашем пути к становлению опытным программистом Python. В этой статье мы проведем вас через процесс настройки вашей системы для работы с Python - от установки интерпретатора Python до выбора подходящей среды разработки с интегрированным средством разработки (IDE).

Зачем важна настройка среды разработки

Прежде чем мы углубимся в технические аспекты, важно понимать, почему настройка среды так важна. Ваша среда разработки - это место, где вы будете писать, тестировать и выполнять свой Python-код. Хорошо настроенная среда обеспечивает эффективную и продуктивную работу, позволяя вам сосредоточиться на кодировании, а не на решении технических проблем.

Установка Python

Python - это язык программирования с открытым исходным кодом, и его одним из преимуществ является легкость установки. Следуйте этим шагам для установки Python на вашу систему:

Загрузите Python: Посетите официальный сайт Python по адресу python.org . Там вы найдете последнюю версию Python, доступную для загрузки. Выберите подходящий установщик для вашей операционной системы (Windows, macOS или Linux).

Запустите установщик: Дважды щелкните по скачанному установщику, чтобы начать процесс установки. Обязательно убедитесь, что во время установки установлен флажок "Добавить Python в PATH". Этот шаг важен, поскольку он позволит вам легко запускать Python из командной строки.

Проверьте установку: Откройте командную строку или терминал и введите

python --version

или

python3 --version

(в зависимости от вашей системы). Вы должны увидеть версию Python, которую вы установили, что подтверждает наличие Python на вашей системе.

Выбор IDE или редактора кода

После установки Python вам нужна подходящая среда разработки для написания и управления вашим Python-кодом. Вот несколько вариантов для рассмотрения:

1. IDLE (Интегрированная среда разработки и обучения):

• IDLE поставляется вместе с установкой Python, что делает его легко доступным.
• Это простая и легкая среда разработки, подходящая для начинающих.
• Он предлагает функции, такие как автозавершение кода и подсветка синтаксиса.

2. PyCharm:

• PyCharm - это популярная специализированная среда разработки Python, разработанная JetBrains.
• Доступна бесплатная версия Community Edition с базовыми функциями и платная Professional Edition с расширенными инструментами.
• PyCharm предоставляет интеллектуальное автозавершение кода, отладку и интегрированную поддержку Git.

3. Visual Studio Code (VSCode):

• VSCode - это универсальный и бесплатный редактор кода от Microsoft.
• Он поддерживает широкий спектр языков программирования, включая Python.
• Вы можете расширить его функциональность с помощью расширений Python, таких как "Python" от Microsoft или "Python - JetBrains" для опыта, похожего на PyCharm.

• Jupyter Notebook - это интерактивная веб-среда, подходящая для работы с данными и исследований.
• Она позволяет создавать и делиться документами с живым кодом, уравнениями, визуализациями и текстом.
• Jupyter Notebook отлично подходит для исследования данных и анализа.

Выберите среду разработки или редактор кода в зависимости от ваших потребностей и предпочтений. Начинающие часто начинают с IDLE или VSCode из-за их простоты, в то время как более опытные разработчики могут выбрать PyCharm или Jupyter Notebook в зависимости от своих проектов.

Заключение

Настройка среды разработки Python - это первый шаг на пути к освоению программирования. Это обеспечивает стабильную платформу для написания, тестирования и запуска Python-кода. Как только у вас установлен Python и выбрана среда разработки или редактор кода, который вам нравится, вы готовы перейти к следующим шагам в вашем пути обучения Python. Следите за нашими будущими статьями, в которых мы рассмотрим основные концепции Python и представим примеры кода. Удачного кодирования!

Как настроить окружение разработки для проекта на Python

Режимы открытия файлов

Есть режимы, в которых вы можете открыть файл в Python. Выбранный вами режим зависит от того, как вы планируете использовать файл или какие данные вы будете читать (записывать) из (в) файл. Этот режим указывается при открытии файла с помощью встроенногоopen(), более подробно описанного в следующем разделе.

Давайте посмотрим на некоторые из возможных комбинаций файловых режимов:

w: открывает файл для записи и создает новый файл, если он еще не существует. Если файл существует, он перезаписывает его. w+: открывает файл для записи, но также для чтения и создания, если он не существует. Если файл уже существует, он перезаписывает его. r: открывает файл только для чтения. rb: открывает файл для чтения в двоичном формате. wb: открывает файл для записи в двоичном формате. wb+: открывает файл для записи и чтения в двоичном формате. a: открывает файл для добавления в конец файла. +: Обычно этот символ используется рядом сr,wилиaи означает как запись, так и чтение.

Если режим файла не указан, по умолчанию будет использоватьсяr

При выборе режима внимательно обдумайте ваш вариант использования и то, в течение какого времени он будет использоваться весь файл.

открыто()

Как и практически все в Python, выполнение многих задач, связанных с файлами, очень просто. Например, создать файл на Python можно одной строкой кода:

myFile = open("new.txt", "w+")

В приведенном выше примере мы открыли файл new.txt для чтения и записи. В нашем случае, поскольку файл еще не существует, он создается автоматически.

Методopen()принимает множество аргументов, хотя в большинстве случаев вы будете использовать только эти два:

• filename - обязательное поле для указания имени файла, который мы хотим открыть / создать. В нашем примере "new.txt"
• mode - необязательный аргумент для указания режима открытия файла, в нашем примере "w +"

Вы можете опустить второй аргумент, и в этом случае он будет принят Python какr.

Другие аргументы, не перечисленные здесь, позволяют настраивать буферизацию, кодирование, обработку новой строки и т. Д. Для получения дополнительной информации об этих аргументах ознакомьтесь спо методуopen

Закрыть()

Когда вы открываете файл, вам всегда нужно убедиться, что вы его закрыли. Это можно сделать с помощьюclose()файлового объекта или открыть его сwithключевого слова with, предоставляемого Python, которое автоматически закрывает его при выходе из области видимости. После закрытия файла он больше не будет доступен для чтения или записи в вашем коде, если вы не откроете его резервную копию.

Сохранение ваших файлов открытыми приведет к израсходованию системных ресурсов, замедлит работу вашей программы и в некоторых случаях предотвратит использование файла другим кодом. Сборка мусора Python позволяет автоматически закрывать файлы, когда они больше не используются, но вам не следует полагаться на это.

Как создать файлы с кодом Python

В одной из предыдущих статей рассказывалось, как установить Python на операционные системы Windows и Linux. Этот материал посвящён запуску и первоначальной работе с «Пайтоном». Будут рассмотрены два основных способа запустить его: интерпретация строк исходного кода , вводимого с помощью клавиатуры (интерактивный режим), а также исполнение файлов с кодом (пакетный режим). Отдельный разговор пойдёт про особенности запуска программы и кода Python в Windows и Linux. Материал предназначен для начинающих.

Язык программирования «Пайтон» является интерпретируемым . В этом контексте можно сказать, что кроме самой программы, пользователю ещё нужен и специальный инструмент, обеспечивающий её запуск.

Вернувшись на несколько шагов назад, следует напомнить, что языки программирования бывают: — компилируемыми . С высокоуровневого языка код переводится в машинный с учётом конкретной платформы. Далее распространение происходит в качестве бинарного файла (чаще всего). Запускаться такая программа может без дополнительных программных средств (необходимые библиотеки следует оставить за рамками данного обсуждения). Наиболее распространёнными компилируемыми языками программирования являются C++ и C; — интерпретируемыми . В этом случае выполнение программы осуществляется интерпретатором с последующим распространением в виде исходного кода. Самый популярный язык из этой категории — общеизвестный «Питон» или «Пайтон» (Python).

Запуск кода Python: интерактивный режим в CMD

Python способен функционировать в 2-х режимах: - пакетный ; - интерактивный .

Пользователям Windows можно проверить интерактивный режим работы с кодом с помощью командной строки (CMD, command line interpreter — интерпретатор командной строки). Открыв командную строку, следует набрать следующую команду:

python

Итогом станет запуск «Пайтона» в интерактивном режиме. Далее программа станет ждать ввод последующих команд (commands) от пользователя. Вот, как это может выглядеть:

Программа готова к запуску кода. Прекрасный пример — использование классического приветствия, в которое можно внести минимальные изменения:print("Привет, OTUS!"). В таком коде внутри скобок пользователь может написать и другие фразы.

Зелёная стрелка — это команда, красная — результат. По коду видно, что программа отработала без затруднений.

Но возможности «Пайтона» выходят далеко за пределы стандартного «хэллоуворлда». Его без проблем можно использовать и в качестве калькулятора, выполняя вычисления.

А при подключении соответствующих библиотек, эти вычисления могут быть весьма сложны и мало уступят специализированным пакетам Matlab.

Далее следует выйти из интерактивного режима, набрав простую командуexit().

Запуск Python: интерактивный режим в IDLE

При установке языка программирования Python в комплекте с ним идёт IDLE . Это интегрированная среда разработки, подобная по своей сути интерпретатору, который запущен интерактивно. Отличие — расширенный набор возможностей. Среди таких возможностей: — отладка; — просмотр объектов; — подсветка синтаксиса и прочие.

Чтобы запустить IDLE в Windows, следует перейти в меню «Пуск», где можно без проблем найти нужный инструмент:

После запуска пользователь увидит следующую среду:

В ней можно тоже полноценно работать с кодом.

Если же разговор идёт про Linux, то в этой операционной системе IDLE-оболочка по дефолту отсутствует, поэтому придётся её инсталлировать. Для Python 3.4 это будет выглядеть так:

Выглядеть среда будет следующим образом:

Как запустить приложение Python в пакетном режиме?

Бывает, у пользователя уже есть Python-файлы с расширением .py. Их тоже можно запустить через командную строку. Для этого вызывается интерпретатор Python, а в качестве аргумента передаётся соответствующий файл.

Давайте продемонстрируем это на практике. Откройте блокнот и поместите туда уже знакомые строки кода:

Сохраните файл под именем example.py . Пусть он будет сохранен на диске C (можно выбрать и другую директорию на усмотрение пользователя).

Теперь откройте командную строку, перейдите в соответствующую директорию и можете запускать файл:

Красная стрелка — переход в нужную директорию, синяя — команда для запуска «Питона» в пакетном режиме, зелёная — итоговый результат. Всё просто.

Делаем выводы:

1. Чтобы запустить «Пайтон» в интерактивном режиме, надо набрать в командной строке (cmd) имя интерпретатора —python(иногда это python3) либо запустить интегрированную среду разработки IDLE.
2. Чтобы выполнить запуск в пакетном режиме, надо ввести в командной строке имя интерпретатора, плюс имя файла. В нашем случае этоpython.example.py.

Для закрепления материала настоятельно рекомендуется повторить всё вышеописанное самостоятельно.

Источник — https://devpractice.ru/python-lesson2-run/.

Как запустить Python-скрипты из командной строки

Файлpyproject.tomбыл представлен как часть предложения по улучшению PEP 518 . Он определяет, как именно проекты Python должны указывать зависимости сборки.

Эти зависимости хранятся в файле, который находится в корневой директории проекта и соответствует синтаксисуTOML.

Он содержит метаданные, такие как имя проекта, версию, описание, автора, лицензию и другую информацию.

Запуск Python-скриптов из командной строки

Python - это мощный язык программирования, который может быть запущен из командной строки с помощью интерпретатора Python. Для запуска Python-скрипта из командной строки вам нужно выполнить следующие шаги:

1. Установите Python на ваш компьютер, если вы его еще не сделали.
2. Откройте командную строку (например, в Windows - это можно сделать, нажав на кнопку "Start" и выбрав "Run", а в Linux - это можно сделать, нажав на клавишу "Ctrl+Alt+T").
3. Напишите команду для запуска Python-скрипта. В формате `python <имя_файла>.py`, где `<имя_файла>` - это имя вашего Python-скрипта (например, `myscript.py`).
4. Нажмите Enter, чтобы запустить скрипт.

Пример команды для запуска Python-скрипта:

python myscript.py

Вот пример метаданных, которые могут быть содержаться в файле `__init__.py`:

<?python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'John Doe' __version__ = '1.0' __description__ = 'This is a Python script for ...' __license__ = 'MIT' __copyright__ = '2022 John Doe' </python>

Обратите внимание, что для запуска Python-скрипта из командной строки вам не нужно изменять код в файле `__init__.py`. Он нужен только для метаданных о проекте.

Одна из ключевых характеристик файлаpyproject.toml —  способность определять зависимости проекта. Разработчики могут указывать пакеты и версии, необходимые для правильного запуска проекта.pyproject.tomlобеспечивает согласованность проекта и гарантирует возможность его воспроизведения другими разработчиками.

Файлpyproject.tomlтакже поддерживает концепциюextras, позволяющую разработчикам определять дополнительные зависимости. Пользователи могут устанавливать только нужные зависимости для запуска проекта. Как правило, в разделеextrasуказываются дополнительные требования, которые используются в рамках тестирования, напримерpytest.

Помимо стандартных метаданных и зависимостей файлpyproject.tomlтакже поддерживает настраиваемые поля с возможностью их применения сторонними инструментами. Это могут быть статические анализаторы, средства форматирования и проверки, такие какblackиmypy. Данное свойство файлаpyproject.tomlпозволяет разработчикам расширять функциональность файла и добавлять настраиваемые поля в соответствии с требованиями.

Как добавить библиотеки в проект на Python

Каждый, кто писал первые программы (будь то классический «hello, world» или же калькулятор), всегда запускал тесты, чтобы проверить их работу.

Сам факт запуска — самое первое, незримое касание технологии тестирования в вашей жизни. Рассмотрим его как процесс поиска ошибок на чуть более сложной программе.

Например, вам нужно ввести три числа (a, b, c) и найти корни квадратного уравнения. Для решения пишем код:

from math import sqrt def square_eq_solver(a, b, c): result = discriminant = b * b - 4 * a * c if discriminant == 0: result.append(-b / (2 * a)) else: result.append((-b + sqrt(discriminant)) / (2 * a)) result.append((-b - sqrt(discriminant)) / (2 * a)) return result def show_result(data): if len(data) > 0: for index, value in enumerate(data): print(f'Корень номер {index+1} равен {value:.02f}') else: print('Уравнение с заданными параметрами не имеет корней') def main(): a, b, c = map(int, input('Пожалуйста, введите три числа через пробел: ').split()) result = square_eq_solver(a, b, c) show_result(result) if __name__ == '__main__': main()

Сразу оговорюсь: любую задачу, какой бы она ни была краткой, я рассматриваю с позиции «когда-нибудь она вырастет и станет очень объёмной». Поэтому всегда стараюсь разделять программу на различные подпрограммы (ввод/обработка/вывод).

Возможно, вы уже заметили ошибку в коде. Однако иногда она может быть скрыта настолько глубоко, что её просто так не обнаружишь. И в таком случае единственный способ вывести ее на свет — протестировать код. Как это сделать?

— зная алгоритм нахождения корней уравнения, определяем наборы входных данных, которые будут переданы на вход программе;

— зная входные данные, можно вручную просчитать, какой ответ должна дать программа;

— запускаем программу и передаем ей на вход исходные данные;

— получаем от нее ответ и сравниваем с тем, который должен быть получен. Если они совпадают — хорошо, идём к следующему набору данных, если нет, сообщаем об ошибке.

Например, для данной задачи можно подобрать следующие тесты:

• 10x**2 = 0 — единственный корень x=0
• 2x**2 + 5x — 3 = 0 — у такого уравнения два корня (x1 = 0.5, x2=-3)
• 10x**2+2 = 0 — у этого уравнения корней нет

Тесты подобрали, что дальше? Правильно, запускаем:

Тест номер 1 > python.exe example.py Пожалуйста, введите три числа через пробел: 10 0 0 Корень номер 0 равен 0.00 Тест номер 2: > python.exe example.py Пожалуйста, введите три числа через пробел: 2 5 -3 Корень номер 1 равен 0.50 Корень номер 2 равен -3.00 Тест номер 3: > python.exe example.py Пожалуйста, введите три числа через пробел: 10 0 2 Traceback (most recent call last): File "C:PyProjectstprogerexample.py", line 32, in main() File "C:PyProjectstprogerexample.py", line 27, in main result = square_eq_solver(a, b, c) File "C:PyProjectstprogerexample.py", line 11, in square_eq_solver result.append((-b + sqrt(discriminant)) / (2 * a)) ValueError: math domain error

Упс… В третьем тесте произошла ошибка. Как раз та, которую вы могли заметить в исходном коде программы — не обрабатывался случай с нулевым дискриминантом. В итоге, можно подкорректировать код функции так, чтобы этот вариант обрабатывался правильно:

def square_eq_solver(a, b, c): result = discriminant = b * b - 4 * a * c if discriminant == 0: result.append(-b / (2 * a)) elif discriminant > 0: #

Запускаем все тесты повторно и они срабатывают нормально.

Но учтите, чтобы повторно проверить программу, потребуется потратить несколько минут и снова проверить все три варианта входных значений. Если таких вариантов будет много, вызывать их вручную будет очень накладно. И здесь на сцену выходит автоматизированное тестирование.

Программа автоматического тестирования запускается на основе заранее заготовленных входных/выходных данных и программы, которая будет их вызывать. По сути, это программа, тестирующая другие программы. И в рамках экосистемы языка Python есть несколько пакетов, позволяющих автоматизировать процесс тестирования.