Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Преобразование шага Python — корнишона

У меня есть список с: (преобразованным в список после чтения файла .feature)

Given Device unit of measure is set to value "<uom>"

And Device is set to value "Disabled"

And Device is set to value "<time>"

 Examples:

    | time | uom |

    | 1    | kpa |

    | 2    | kpa |

    | 3    | kpa |

    | 4    | kpa |

    | 5    | kpa |

    | 10   | kpa |

    | 15   | kpa |

    | 30   | kpa |

    | 60   | kpa |

    | 90   | kpa |

Я пытаюсь преобразовать его в:

Итерация 1:

Given Device unit of measure is set to value "kpa"

And Device is set to value "Disabled"

And Device is set to value "1"

Итерация 2:

Given Device unit of measure is set to value "kpa"

And Device is set to value "Disabled"

And Device is set to value "2"

и так далее... Должно быть 10 итераций в конце с заменой каждого значения.

Я знаю, что при запуске тестов поведения, поведение делает это за вас, но я пытаюсь сохранить эти шаги в базе данных для дальнейшего использования.

Вопрос в том, как я могу преобразовать шаги корнишона в итерации, показанные выше, с помощью python?

Спасибо за вашу помощь!

python-3.x python cucumber gherkin python-behave
02.07.2018

  • Итак, в чем ваш вопрос или проблема? 03.07.2018
  • Обновил оригинал. Спасибо! 03.07.2018

Ответы:


1

Нашел решение. в общем развалил по частям.

разбор сценария/схемы сценария разбор примеров сборка шагов по частям

05.07.2018
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..