【测试思考】高覆盖的测试用例不只要方法-CFANZ编程社区

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。

Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。Python 是一种功能强大且易于学习和使用的编程语言，因此成为了机器学习领域的首选语言之一。Python 提供了丰富的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等，这些库包含了许多常用的机器学习算法和深度学习框架，使得开发者能够快速实现、测试和部署各种机器学习模型。

通过 Python 进行机器学习，开发者可以利用其丰富的工具和库来处理数据、构建模型、评估模型性能，并将模型部署到实际应用中。Python 的易用性和庞大的社区支持使得机器学习在各个领域都得到了广泛的应用和发展。

二、什么是机器学习

基础环境

开发系统：Windows 10
开发语言：Python
IDE 编译器：Pycharm

三、python 环境的搭建

1、Python 安装包下载

下载地址：Download Python | Python.org，选择单击你需要的版本下载安装即可

2、这里以下载 Python 3.10.9 为例

1）单击 Download ，跳转下载界面，

2）下拉页面选择对应安装包，点击下载

具体如下图

3、安装 Python 3.10.9

1）双击安装包，打开安装界面，根据需要选择自定义安装，还是立即安装

2）这里选择自定义安装，选择自己需要安装的路径，避免占用 C 盘过多的空间，建议勾选

Add python.exe to PATH ，添加到环境中，方便以后再 cmd 中直接执行 python

3）依次如图操作，最后安装即可

4、检验 python 是否安装成功，win + R 快捷打开运行，输入 cmd ，打开 cmd

1）由于之前安装 python 的时候把 python.exe 添加到环境变量中

2）所以，输入 python ，即可看到 python 相关信息，并进入 python 状态

3）可以在次状态编写 ptyhon 代码

4）输入 quit() ，退出当前环境

具体如下

5、创建一个虚拟环境

1）在 cmd 中 python -m venv MachineLearningProject

2）输入 workon MachineLearningProject 激活进入虚拟环境

3）输入 pip list ，可以查看环境中安装的包

4）输入 deactivate 退出虚拟环境

Python 2.7.X版本和3.X版本的区别

四、Pycharm 环境搭建

1、下载 Pycharm 安装包

1）在百度上搜索 Pycharm download

2）或者下面的下载地址进行下载：下载 PyCharm：JetBrains 出品的用于数据科学和 Web 开发的 Python IDE

3）根据自己的需要选择版本（专业版、社区版），基础的学习开发社区版本就好

2、安装 Pycharm

1）双击安装包 .exe ，如果你有老版本，根据需要是否卸载

2）由于 Pycharm 安装较大，建议安装到 C 盘之外的大盘中

3）安装中，根据需要，添加桌面启动图标，其他设置根据需要选取即可

4）接着进行安装，等待安装完成即可

3、打开 Pycharm

1、点击图片打开 Pycharm

2）第一次会提示要求配置，如果有配置可以导入进来，如果没有，可以不导入，如下图

3）查阅条款，勾选接手即可，如下图

4）根据需要选择是否收集信息发送 Pycharm 开发团队，如下图

5）选择 Pycharm 界面风格，如下图

6）新建一个 pyhon 工程

7）选择工程保存的位置，建议不放在 C 盘，并选择Previously configured interpreter（而不是每次新建工程都建立一个虚拟环境，可能较占空间），如下图

8）Interpreter 为 Python 安装的位置的 python.exe，根据自己的安装的位置，添加即可，如下图

4、Pycharm 的简单使用

1）选择新建的工程名，右键新建一个 Python File，如下图

2）然后编写一个，hello world 打印代码，在编辑栏空白处，右键 "Run XXX" 即可，如下图

3）运行后，即可看到运行结果，如下图

一些必要的库安装

一、Numpy的安装

NumPy 是 Python 中用于科学计算和数值操作的一个强大库。它提供了一个多维数组对象（称为 ndarray），以及一系列用于对数组进行操作的函数。NumPy 是许多其他 Python 科学计算库的基础，如 SciPy、Pandas、Matplotlib 等。

NumPy 的主要特点包括：

由于 NumPy 提供了高效的数组操作和数学函数，因此它在科学计算、数据分析、机器学习等领域被广泛应用。NumPy 的数组操作效率高，因为它是用 C 语言实现的，底层操作经过了优化，同时它也提供了对 C、C++、Fortran 等语言的接口，方便与其他科学计算库进行集成。

1、进入创建的虚拟环境：输入 pip install numpy

二、SciPy 的安装

SciPy 是 Python 中用于科学计算的一个开源库，它建立在 NumPy 的基础之上，提供了许多用于数值计算、优化、统计和信号处理等领域的功能。SciPy 包含了许多高效的数学算法和函数，使得科学计算变得更加简单和高效。

SciPy 的主要特点和功能包括：

SciPy 是 Python 科学计算生态系统中的一个重要组成部分，它与 NumPy、Matplotlib、Pandas 等库紧密集成，为科学计算、工程计算、数据分析等领域提供了丰富的功能和工具。SciPy 的函数通常都是用 C 或 Fortran 实现的，因此具有较高的执行效率。

1、进入创建的虚拟环境：输入 pip install numpy

三、Matplotlib 的安装

Matplotlib 是 Python 中用于绘制高质量图形的开源库。它提供了一种类似于 MATLAB 绘图接口的方式，使得用户可以轻松地生成各种类型的图表和可视化效果。Matplotlib 能够创建折线图、散点图、柱状图、等高线图、3D 图等各种类型的图形，并支持对图形进行高度自定义。

Matplotlib 的主要特点包括：

Matplotlib 在数据可视化、科学研究、工程绘图等领域被广泛应用，它是 Python 科学计算生态系统中的一个核心组件。同时，Matplotlib 也是许多其他 Python 数据可视化库的基础，如 Seaborn、Plotly 等。

1、进入创建的虚拟环境：输入 pip install matplotlib

四、scikit-learn 的安装

scikit-learn 是一个用于机器学习的 Python 开源库，它建立在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 的基础上，提供了丰富而强大的机器学习算法和工具。scikit-learn 的设计简单、易于使用，同时又具有高度的灵活性和性能。

scikit-learn 的主要特点包括：

scikit-learn 在科学研究、工业应用和教育领域得到了广泛的应用，它为用户提供了构建机器学习模型所需的一切工具和算法，是 Python 机器学习领域的一个核心库。

1、进入创建的虚拟环境：输入 pip install scikit-learn

五、pandas 的安装

Pandas 是 Python 中用于数据分析和数据处理的开源库，它提供了丰富而灵活的数据结构和数据操作工具，使得用户可以轻松地进行数据清洗、数据准备、数据分析和数据可视化等工作。

Pandas 的主要数据结构包括：

Pandas 提供了丰富的数据操作和处理功能，包括：

Pandas 是 Python 数据科学生态系统中的一个核心组件，它与 NumPy、Matplotlib、SciPy、scikit-learn 等库紧密集成，为数据科学家、分析师和工程师提供了强大的数据分析和数据处理工具

1、进入创建的虚拟环境：输入 pip install pandas

六、ipython 的安装

IPython 是一个交互式的 Python 解释器，提供了比默认的 Python 解释器更丰富的功能和工具，使得 Python 编程更加方便、灵活和高效。

IPython 的主要特点包括：

IPython 是 Python 数据科学生态系统中的一个重要组件，它在数据分析、科学计算、机器学习等领域被广泛应用。IPython 也是 Jupyter Notebook 的前身，Jupyter Notebook 基于 IPython 的基础上进行了扩展，提供了更丰富的交互式计算环境和功能。