Python Koans 技术文档
1. 安装指南
1.1 下载 Python Koans
Python Koans 项目托管在 GitHub 上,您可以通过以下方式获取项目源码:
- 使用 Git 克隆项目:
git clone https://github.com/gregmalcolm/python_koans.git
- 或者直接下载 ZIP 文件。
1.2 安装 Python 解释器
Python Koans 支持 Python 3.x 版本。您可以从 Python 官方网站 下载并安装最新版本的 Python。
安装完成后,确保 Python 可执行文件的路径已添加到系统的环境变量中,以便在命令行中可以直接运行 python
或 python3
命令。
1.3 安装依赖
Python Koans 不需要额外的依赖库,但如果您想使用 Sniffer 工具来自动运行测试,您需要安装以下依赖:
- 安装 Sniffer:
python3 -m pip install sniffer
- 根据您的操作系统安装相应的文件监控库:
- Linux:
python3 -m pip install pyinotify
- Windows:
python3 -m pip install pywin32
- macOS:
python3 -m pip install MacFSEvents
- Linux:
2. 项目的使用说明
2.1 启动项目
在命令行中进入项目目录,运行以下命令启动 Python Koans:
python contemplate_koans.py
或者:
python3 contemplate_koans.py
2.2 修复测试
项目启动后,您将看到一个失败的测试。测试失败的提示信息会告诉您具体是哪个文件的哪一行代码出现了问题。您需要根据提示修复代码,使测试通过。
例如,您可能会看到类似以下的错误信息:
AssertionError: False is not True
您需要将 False
修改为 True
,使测试通过。
2.3 使用 Sniffer 自动运行测试
如果您安装了 Sniffer,可以通过以下命令启动它:
sniffer
Sniffer 会监控 koans
目录中的文件变化,并在文件修改后自动重新运行测试。
3. 项目API使用文档
Python Koans 主要通过测试驱动开发(TDD)的方式来学习 Python。项目中没有传统的 API 文档,而是通过一系列的测试用例来引导用户学习 Python 的各个方面。
每个测试用例通常会包含一个或多个 assert
语句,您需要根据提示填写正确的代码或值,使测试通过。
例如:
self.assertEqual(__, 1+2)
您需要将 __
替换为 3
,使测试通过。
4. 项目安装方式
4.1 通过 Git 安装
git clone https://github.com/gregmalcolm/python_koans.git
4.2 通过下载 ZIP 文件安装
直接从 GitHub 页面下载 ZIP 文件,解压后即可使用。
4.3 通过 Gitpod 一键安装
您也可以通过 Gitpod 一键安装并启动项目。点击以下按钮即可:
[](https://gitpod.io/#https://github.com/gregmalcolm/python_koans)
5. 总结
Python Koans 是一个通过测试驱动开发(TDD)方式学习 Python 的交互式教程。通过修复测试用例中的错误,您可以逐步掌握 Python 的语法和编程技巧。希望这篇文档能帮助您顺利开始学习 Python Koans。
Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0277community
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息011Hunyuan3D-2
Hunyuan3D 2.0:高分辨率三维生成系统,支持精准形状建模与生动纹理合成,简化资产再创作流程。Python00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









