Усунення несправностей виведення NaN у Python: виправлення помилок у обчисленнях на основі файлів

Обчислення окремих середніх додатних і від’ємних чисел із файлу

Внутрішній сценарій Python для читання даних файлу, обчислення середніх значень і надійної обробки відсутніх значень.

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')

Робота з різними форматами даних за допомогою модульного та багаторазового коду

Сценарій серверної частини Python із покращеною модульною структурою та обробкою помилок для різних форматів даних.

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')

Модульне тестування для програми обчислення середнього значення на основі файлів

Модуль-тести Python для забезпечення правильного обчислення середнього значення для різних сценаріїв введення.

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()

Поширені запитання про Python NaN і обробку помилок

1. Що робить float('NaN') зробити на Python?
2. Ця команда створює спеціальне значення з плаваючою точкою, яке розпізнається як «NaN» (не число). Це корисно для обробки випадків, коли обчислення не визначено або коли вам потрібно позначити відсутні дані у вашій програмі.
3. Як я можу переконатися, що мій результат відповідає певним вимогам до форматування?
4. Використовуючи такі методи, як replace() дозволяє контролювати, як виглядають ваші результати. Наприклад, replace('nan', 'NaN') може гарантувати, що ваші значення “NaN” відображаються в правильному регістрі, як того вимагає певна система тестування.
5. Чому try...except важливі для файлових програм?
6. The try...except Блок має вирішальне значення для обробки помилок у випадках, коли рядки можуть містити недійсні дані. Це запобігає збою програми, якщо рядок не можна перетворити на число з плаваючою точкою, що робить код більш надійним.
7. Що таке вбудована умова і навіщо її використовувати?
8. Вбудований умовний лайк sum(numbers) / len(numbers) if numbers else float('NaN') дозволяє виконувати операцію, лише якщо виконуються певні умови, наприклад, коли список має значення. Це ідеально підходить для уникнення таких помилок, як ділення на нуль.
9. Як працює with open(file_name, 'r') командна робота?
10. Ця команда відкриває файл у режимі читання та автоматично закриває його згодом. Використання «with» гарантує належне закриття файлу, що допомагає в управлінні ресурсами та запобігає помилкам через випадкове залишення файлів відкритими.
11. Чи можу я перевірити, чи є значення «NaN» у Python?
12. Так, можна використовувати math.isnan() щоб перевірити, чи є значення «NaN». Це особливо корисно, коли ви хочете відформатувати або виключити значення «NaN» у обчисленнях або виводі.
13. Чому послідовність форматування важлива в автоматизованому оцінюванні?
14. Автоматизовані системи покладаються на точне форматування, тому незначні відмінності (наприклад, «nan» замість «NaN») можуть спричинити помилки. Використовуючи такі послідовні методи, як replace() форматування запобігає цим проблемам.
15. Як використання списків спрощує категоризацію даних у Python?
16. Списки дозволяють розділяти дані на категорії, як-от позитивні та негативні, що спрощує обчислення окремої статистики для кожної категорії. Додавання значень до списків на основі умов є ефективним і забезпечує впорядкованість коду.
17. Що таке вбудовані умови та коли їх слід використовувати?
18. Вбудовані умовні оператори дозволяють створювати стислі однорядкові оператори, які виконують код лише за умови виконання умови. Наприклад, обчислення середнього значення, лише якщо значення існують у списку, запобігаючи помилкам.
19. Як я можу перенаправити вихід для друку для тестування?
20. Використовуючи StringIO і sys.stdout переспрямування, ви можете захопити результат у тестах, щоб перевірити, чи він відповідає очікуваним результатам. Це звичайна практика модульного тестування, де потрібно перевірити вихідні дані програми.
21. Яка мета tearDown в модульних тестах?
22. в unittest рамки, tearDown() використовується для очищення після тестів, наприклад для видалення тимчасових файлів. Це гарантує, що кожен тест починається з нового середовища, запобігаючи перешкодам даних між тестами.

Підведення підсумків рішення

Це призначення демонструє важливість обробки особливих випадків, як-от відсутність додатних чи від’ємних значень, під час обчислення середніх у Python. Використовуючи умовні оператори та коригування форматування, ви гарантуєте, що «NaN» повертається за потреби, запобігаючи будь-яким помилкам із порожніх списків даних.

Такі інструменти Python спробуйте... крім і float('NaN') дозволяють гнучко керувати помилками, полегшуючи обробку несподіваних даних. Такі практики безцінні для програмістів, які виконують завдання, автоматизовані тести та будь-які ситуації, що вимагають точного форматування виводу. 🚀