data-testing-tutorial 项目使用指南
2024-10-10 13:04:57作者:庞队千Virginia
data-testing-tutorial
A short tutorial for data scientists on how to write tests for code + data.
1. 项目的目录结构及介绍
data-testing-tutorial/
├── data/
├── docs/
├── .gitignore
├── 1-introduction.ipynb
├── 2-pytest-introduction.ipynb
├── 3-data-checks.ipynb
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── bonus-1-test-coverage.ipynb
├── bonus-2-property-based-testing.ipynb
├── bonus-3-file-integrity.ipynb
├── bonus-4-projects.ipynb
├── checkenv.py
├── conda-setup.sh
├── corrupt-data-changes.md
├── datafuncs_soln.py
├── environment.yml
├── feedback-20170513.md
├── makedocs.py
├── record_file_hash_soln.py
├── requirements.txt
├── syllabus.md
├── test_datafuncs_soln.py
├── update_env.sh
└── venv-setup.sh
目录结构介绍
- data/: 存放项目所需的数据文件。
- docs/: 存放项目的静态HTML文档。
- .gitignore: Git忽略文件配置。
- 1-introduction.ipynb: 项目介绍的Jupyter Notebook文件。
- 2-pytest-introduction.ipynb: 关于pytest的介绍和使用教程。
- 3-data-checks.ipynb: 数据检查的教程。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- Makefile: 项目构建文件。
- README.md: 项目说明文件。
- bonus-1-test-coverage.ipynb: 测试覆盖率的教程。
- bonus-2-property-based-testing.ipynb: 基于属性的测试教程。
- bonus-3-file-integrity.ipynb: 文件完整性检查的教程。
- bonus-4-projects.ipynb: 项目实践教程。
- checkenv.py: 环境检查脚本。
- conda-setup.sh: Conda环境设置脚本。
- corrupt-data-changes.md: 数据损坏变化的说明文件。
- datafuncs_soln.py: 数据处理函数的解决方案。
- environment.yml: Conda环境配置文件。
- feedback-20170513.md: 用户反馈文件。
- makedocs.py: 生成文档的脚本。
- record_file_hash_soln.py: 记录文件哈希的解决方案。
- requirements.txt: 项目依赖文件。
- syllabus.md: 项目大纲文件。
- test_datafuncs_soln.py: 测试数据处理函数的脚本。
- update_env.sh: 更新环境的脚本。
- venv-setup.sh: 虚拟环境设置脚本。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要是Jupyter Notebook文件,建议按照以下顺序进行学习:
- 1-introduction.ipynb: 项目介绍。
- 2-pytest-introduction.ipynb: pytest的介绍和使用。
- 3-data-checks.ipynb: 数据检查的教程。
3. 项目的配置文件介绍
- environment.yml: 用于配置Conda环境的文件,包含了项目所需的所有依赖包。
- requirements.txt: 用于配置pip环境的文件,包含了项目所需的所有依赖包。
- Makefile: 项目构建文件,包含了项目的构建命令。
- conda-setup.sh: 用于设置Conda环境的脚本。
- venv-setup.sh: 用于设置虚拟环境的脚本。
- checkenv.py: 用于检查环境是否正确配置的脚本。
通过以上配置文件和启动文件,用户可以快速搭建项目环境并开始学习数据测试的相关知识。
data-testing-tutorial
A short tutorial for data scientists on how to write tests for code + data.
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