పైథాన్‌లో NaN అవుట్‌పుట్ ట్రబుల్షూటింగ్: ఫైల్ ఆధారిత గణనలలో లోపాలను పరిష్కరించడం

ఫైల్ నుండి సానుకూల మరియు ప్రతికూల సంఖ్యల యొక్క ప్రత్యేక సగటులను గణించడం

పైథాన్ బ్యాకెండ్ స్క్రిప్ట్ ఫైల్ డేటాను చదవడానికి, సగటులను లెక్కించడానికి మరియు తప్పిపోయిన విలువలను బలంగా నిర్వహించడానికి.

def calculate_averages(file_name):
    """Calculate and print average of negative and positive numbers from a file.
    Args:
        file_name (str): Name of the file containing numbers, one per line.
    Returns:
        None (prints averages directly).
    """
    negatives = []
    positives = []
    # Read the file and categorize numbers
    with open(file_name, 'r') as file:
        for line in file:
            try:
                num = float(line.strip())
                if num < 0:
                    negatives.append(num)
                elif num > 0:
                    positives.append(num)
            except ValueError:
                # Ignore lines that aren't valid numbers
                continue
    # Calculate averages with NaN fallback
    neg_avg = sum(negatives) / len(negatives) if negatives else float('NaN')
    pos_avg = sum(positives) / len(positives) if positives else float('NaN')
    # Print averages to match Pearson's expected format
    print(f"{neg_avg:.1f}".replace('nan', 'NaN'))
    print(f"{pos_avg:.1f}".replace('nan', 'NaN'))

# Call the function with test file
calculate_averages('numbers.txt')

మాడ్యులర్ మరియు పునర్వినియోగ కోడ్‌తో విభిన్న డేటా ఫార్మాట్‌లను నిర్వహించడం

వివిధ డేటా ఫార్మాట్‌ల కోసం మెరుగైన మాడ్యులర్ స్ట్రక్చర్ మరియు ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్‌తో పైథాన్ బ్యాకెండ్ స్క్రిప్ట్.

import math
def calculate_average(numbers):
    """Helper function to calculate average, returning NaN if list is empty."""
    return sum(numbers) / len(numbers) if numbers else float('NaN')

def parse_numbers(file_name):
    """Parse numbers from file, categorize them into positives and negatives."""
    negatives, positives = [], []
    with open(file_name, 'r') as file:
        for line in file:
            try:
                num = float(line.strip())
                if num < 0:
                    negatives.append(num)
                elif num > 0:
                    positives.append(num)
            except ValueError:
                continue
    return negatives, positives

def display_averages(neg_avg, pos_avg):
    """Prints averages in a specific format."""
    neg_output = str(neg_avg) if not math.isnan(neg_avg) else "NaN"
    pos_output = str(pos_avg) if not math.isnan(pos_avg) else "NaN"
    print(neg_output)
    print(pos_output)

# Main function to tie all parts together
def main(file_name):
    negatives, positives = parse_numbers(file_name)
    neg_avg = calculate_average(negatives)
    pos_avg = calculate_average(positives)
    display_averages(neg_avg, pos_avg)

# Execute main function with file input
main('numbers.txt')

ఫైల్ ఆధారిత సగటు గణన ప్రోగ్రామ్ కోసం యూనిట్ టెస్టింగ్

విభిన్న ఇన్‌పుట్ దృశ్యాల కోసం సరైన సగటు గణనను నిర్ధారించడానికి పైథాన్ యూనిట్ పరీక్షలు.

import unittest
from io import StringIO
import sys

class TestCalculateAverages(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.file_name = 'test_numbers.txt'

    def test_both_positives_and_negatives(self):
        with open(self.file_name, 'w') as f:
            f.write("-5\n-10\n15\n20\n")
        output = StringIO()
        sys.stdout = output
        main(self.file_name)
        sys.stdout = sys.__stdout__
        self.assertEqual(output.getvalue().strip(), "-7.5\n17.5")

    def test_no_negatives(self):
        with open(self.file_name, 'w') as f:
            f.write("10\n20\n30\n")
        output = StringIO()
        sys.stdout = output
        main(self.file_name)
        sys.stdout = sys.__stdout__
        self.assertEqual(output.getvalue().strip(), "NaN\n20.0")

    def test_no_positives(self):
        with open(self.file_name, 'w') as f:
            f.write("-10\n-20\n-30\n")
        output = StringIO()
        sys.stdout = output
        main(self.file_name)
        sys.stdout = sys.__stdout__
        self.assertEqual(output.getvalue().strip(), "-20.0\nNaN")

    def tearDown(self):
        import os
        os.remove(self.file_name)

# Run the tests
unittest.main()

పైథాన్ NaN మరియు ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ గురించి సాధారణ ప్రశ్నలు

1. ఏమి చేస్తుంది float('NaN') పైథాన్‌లో చేయాలా?
2. ఈ ఆదేశం "NaN" (సంఖ్య కాదు)గా గుర్తించబడిన ప్రత్యేక ఫ్లోట్ విలువను సృష్టిస్తుంది. గణన నిర్వచించబడనప్పుడు లేదా మీ ప్రోగ్రామ్‌లో తప్పిపోయిన డేటాను మీరు ఫ్లాగ్ చేయవలసి వచ్చినప్పుడు కేసులను నిర్వహించడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది.
3. నా అవుట్‌పుట్ నిర్దిష్ట ఫార్మాటింగ్ అవసరాలకు సరిపోలుతుందని నేను ఎలా నిర్ధారించగలను?
4. వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించడం replace() మీ అవుట్‌పుట్ ఎలా కనిపించాలో నియంత్రించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, replace('nan', 'NaN') నిర్దిష్ట పరీక్షా సిస్టమ్‌లలో అవసరమైన విధంగా మీ “NaN” విలువలు సరైన సందర్భంలో కనిపిస్తాయని నిర్ధారించుకోవచ్చు.
5. ఎందుకు ఉంది try...except ఫైల్ ఆధారిత ప్రోగ్రామ్‌లలో ముఖ్యమైనది?
6. ది try...except పంక్తులు చెల్లని డేటాను కలిగి ఉన్న సందర్భాల్లో లోపం నిర్వహణకు బ్లాక్ కీలకం. లైన్‌ను ఫ్లోట్‌గా మార్చలేకపోతే, ఇది ప్రోగ్రామ్ క్రాష్ కాకుండా నిరోధిస్తుంది, కోడ్‌ను మరింత నమ్మదగినదిగా చేస్తుంది.
7. ఇన్‌లైన్ షరతులతో కూడినది ఏమిటి మరియు దానిని ఎందుకు ఉపయోగించాలి?
8. ఇన్‌లైన్ షరతులతో కూడిన ఇష్టం sum(numbers) / len(numbers) if numbers else float('NaN') జాబితా విలువలను కలిగి ఉన్నప్పుడు వంటి నిర్దిష్ట షరతులను నెరవేర్చినప్పుడు మాత్రమే ఆపరేషన్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. సున్నా ద్వారా విభజన వంటి లోపాలను నివారించడానికి ఇది అనువైనది.
9. ఎలా చేస్తుంది with open(file_name, 'r') కమాండ్ వర్క్?
10. ఈ ఆదేశం రీడ్ మోడ్‌లో ఫైల్‌ను తెరుస్తుంది మరియు తర్వాత దాన్ని స్వయంచాలకంగా మూసివేస్తుంది. "తో" ఉపయోగించడం వలన ఫైల్ సరిగ్గా మూసివేయబడుతుందని నిర్ధారిస్తుంది, ఇది వనరుల నిర్వహణలో సహాయపడుతుంది మరియు పొరపాటున ఫైల్‌లను తెరిచి ఉంచడంలో లోపాలను నివారిస్తుంది.
11. పైథాన్‌లో విలువ “NaN” కాదా అని నేను పరీక్షించవచ్చా?
12. అవును, మీరు ఉపయోగించవచ్చు math.isnan() విలువ "NaN" కాదా అని తనిఖీ చేయడానికి. మీరు గణనలు లేదా అవుట్‌పుట్‌లో “NaN” విలువలను ఫార్మాట్ చేయాలనుకున్నప్పుడు లేదా మినహాయించాలనుకున్నప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా సహాయపడుతుంది.
13. ఆటోమేటెడ్ గ్రేడింగ్‌లో ఫార్మాటింగ్ అనుగుణ్యత ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
14. ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్‌లు ఖచ్చితమైన ఫార్మాటింగ్‌పై ఆధారపడతాయి, కాబట్టి చిన్న తేడాలు (“NaN”కి బదులుగా “nan” వంటివి) లోపాలను కలిగిస్తాయి. వంటి స్థిరమైన పద్ధతులను ఉపయోగించడం replace() ఫార్మాటింగ్ ఈ సమస్యలను నివారిస్తుంది.
15. జాబితాలను ఉపయోగించడం పైథాన్‌లో డేటాను వర్గీకరించడాన్ని ఎలా సులభతరం చేస్తుంది?
16. డేటాను పాజిటివ్‌లు మరియు నెగటివ్‌లు వంటి వర్గాలుగా విభజించడానికి జాబితాలు మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి, ఇది ప్రతి వర్గానికి వేర్వేరు గణాంకాలను సూటిగా లెక్కించేలా చేస్తుంది. షరతుల ఆధారంగా జాబితాలకు విలువలను జోడించడం సమర్థవంతమైనది మరియు కోడ్‌ను క్రమబద్ధంగా ఉంచుతుంది.
17. ఇన్‌లైన్ షరతులు అంటే ఏమిటి మరియు వాటిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి?
18. ఇన్‌లైన్ షరతులు సంక్షిప్త వన్-లైన్ స్టేట్‌మెంట్‌లను అనుమతిస్తాయి, ఇవి షరతును నెరవేర్చినట్లయితే మాత్రమే కోడ్‌ను అమలు చేస్తాయి. ఉదాహరణకు, జాబితాలో విలువలు ఉన్నట్లయితే మాత్రమే సగటును గణించడం, లోపాలను నివారించడం.
19. నేను పరీక్ష కోసం ప్రింట్ అవుట్‌పుట్‌ని ఎలా దారి మళ్లించగలను?
20. ఉపయోగించడం ద్వారా StringIO మరియు sys.stdout దారి మళ్లింపు, మీరు పరీక్షల్లో అవుట్‌పుట్‌ని క్యాప్చర్ చేయవచ్చు, ఇది ఆశించిన ఫలితాలతో సరిపోలుతుందని ధృవీకరించవచ్చు. మీరు ప్రోగ్రామ్ అవుట్‌పుట్‌ని ధృవీకరించాలనుకునే యూనిట్ పరీక్షలో ఇది ఒక సాధారణ పద్ధతి.
21. ప్రయోజనం ఏమిటి tearDown యూనిట్ పరీక్షలలో?
22. లో unittest ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు, tearDown() తాత్కాలిక ఫైల్‌లను తీసివేయడం వంటి పరీక్షల తర్వాత శుభ్రం చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది ప్రతి పరీక్ష తాజా వాతావరణంతో ప్రారంభమవుతుందని నిర్ధారిస్తుంది, పరీక్షల మధ్య డేటా జోక్యాన్ని నివారిస్తుంది.

పరిష్కారాన్ని చుట్టడం

ఈ అసైన్‌మెంట్ పైథాన్‌లో సగటులను గణిస్తున్నప్పుడు ధనాత్మక లేదా ప్రతికూల విలువలను కోల్పోవడం వంటి ప్రత్యేక కేసులను నిర్వహించడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను ప్రదర్శిస్తుంది. షరతులతో కూడిన స్టేట్‌మెంట్‌లు మరియు ఫార్మాటింగ్ సర్దుబాట్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా, అవసరమైనప్పుడు “NaN” తిరిగి వస్తుందని మీరు నిర్ధారిస్తారు, ఖాళీ డేటా జాబితాల నుండి ఏవైనా లోపాలను నివారిస్తుంది.

పైథాన్ సాధనాలు వంటివి ప్రయత్నించండి...తప్ప మరియు ఫ్లోట్ ('NaN') అనువైన దోష నిర్వహణను అనుమతిస్తుంది, ఊహించని డేటాను సులభంగా నిర్వహించడం. ప్రోగ్రామర్‌లు అసైన్‌మెంట్‌లు, ఆటోమేటెడ్ పరీక్షలు మరియు ఖచ్చితమైన అవుట్‌పుట్ ఫార్మాటింగ్ అవసరమయ్యే ఏదైనా పరిస్థితిని పరిష్కరించేందుకు ఇటువంటి పద్ధతులు అమూల్యమైనవి. 🚀