Type Hint、Dataclass 与测试基础

类型提示是文档

def mean(values: list[float]) -> float:
    return sum(values) / len(values)

Python 默认不会强制执行提示，但编辑器和静态工具可以据此发现错误。提示应表达真实契约，不要为了消除警告而胡乱使用 Any。

dataclass 表达数据记录

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class RunConfig:
    learning_rate: float = 1e-3
    batch_size: int = 64

dataclass 自动生成初始化和表示方法，适合配置或指标记录，不是替代所有类的魔法工具。

最小测试

def clip(value: float) -> float:
    return max(0.0, min(value, 1.0))

assert clip(1.2) == 1.0
assert clip(-0.1) == 0.0

pytest 可以把这些断言组织成测试函数。创建 test_metrics.py：

def clip(value: float) -> float:
    return max(0.0, min(value, 1.0))

def test_clip_bounds():
    assert clip(1.2) == 1.0
    assert clip(-0.1) == 0.0

在项目目录运行 pytest，pytest 会发现并执行 test_ 开头的函数。本课只需理解“给定输入，检查预期输出”；不深入 fixture 或插件。为 mean() 写两个正常测试和一个空列表异常测试，能尽早发现数据处理问题。

分级练习

★ 基础

给 clip() 增加一个边界值测试。

★★ 应用

为 dataclass 配置写一个测试，确认默认 batch size 正确。

★★★ 综合

写一个 mean() 和三个 pytest 测试，覆盖正常值、单元素和空列表；为异常情况写出明确的 pytest.raises 断言。

综合练习参考答案

```python import pytest def mean(values: list[float]) -> float: if not values: raise ValueError("values must not be empty") return sum(values) / len(values) def test_mean_normal(): assert mean([1.0, 3.0]) == 2.0 def test_mean_single(): assert mean([0.5]) == 0.5 def test_mean_empty(): with pytest.raises(ValueError, match="must not be empty"): mean([]) ``` 运行 `pytest` 后，三个测试都应通过。

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