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  • 一致率怎么计算
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    2021-04-26 18:49:31

    可能不止是国内,国外对于波动率和方差的认识都存在一些问题。

    方差,这是我们统计中的一个概念,VAR=E{(X-E(X))^2}。而对于波动率,我们一般认为是收益率序列的标准差。

    不止是国内,可能国外对这两个概念都经常弄混淆,维基百科上有这么一段:

    In finance, volatility is a measure for variation of price of a financial instrument over time. Historic volatility is derived from time series of past market prices. An implied volatility is derived from the market price of a market traded derivative (in particular an option). The symbol σ is used for volatility, and corresponds to standard deviation, which should not be confused with the similarly named variance, which is instead the square, σ2.

    当我们计算已实现波动率的时候,这个问题就显示出来,而且比较严重,我们在常见的资料中看到,计算已实现波动率是用收益率的平方和,也就是说$[RV = \sum {r_i^2}$,但是实际上,这个RV应该是realized variance,也就是已实现方差,因此计算已实现波动率的时候还要求平方根。

    这个问题困扰了很久,主要是一些文献对RV的解释不一致(也有可能他们自己就没有一个一致的定义,个人用个人的概念),弄清楚这个东西,那么计算已实现波动就很简单了,而且算出来的数值和用历史收盘价算的历史波动率具有可比性,附上一段简单的matlab代码:

    for ii=1:20

    price=w_wsi_data((ii-1)*48+1:ii*48);

    ret=price2ret(price);

    RV(ii)=sum(ret.*ret);

    end

    RealizedVolatility=sqrt(242*RV);

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    1. 参数类型检测:
      判断x和y 是否同时为整型或者浮点型,若是,将两者相加

    def add(x, y):
    if isinstance(x, (int, float)) and isinstance(y, (int, float)):
    return x + y
    else:
    print(‘Error:’)
    res = add(2.5,2)
    print(res)
    在这里插入图片描述

    1. 编写函数,计算字符串匹配的准确率
    def rate(orgin,userinput):
        if not(isinstance(orgin,str) and isinstance(userinput,str)):
            print('The two parameters must be string')
            return
        if len(orgin)<len(userinput):
            print('sorry')
            return
        right =0
        for orgin_char,user_char in zip(orgin,userinput):
            if orgin_char == user_char:
                right +=1
        return right/len(orgin)
    a = 'have a nice day'
    b = 'Have a good Day'
    print(rate(a,b))
    

    运行测试:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 如何计算增量测试覆盖

    千次阅读 2021-07-27 05:18:08
    为了保证代码质量,一般会要求提交的源码要有测试用例覆盖,并对测试覆盖有一定的要求,在实践中不仅会考核存量代码覆盖(总体覆盖)还会考核增量代码的覆盖。或者说增量覆盖更有实际意义,测试用例要随源码...

    为了保证代码质量,一般会要求提交的源码要有测试用例覆盖,并对测试覆盖率有一定的要求,在实践中不仅会考核存量代码覆盖率(总体覆盖率)还会考核增量代码的覆盖率。

    或者说增量覆盖率更有实际意义,测试用例要随源码一并提交,实时保证源码的质量,而不是代码先行,测试用例后补,这有些应付的意思。

    对于存量代码覆盖率主流的测试工具(框架)都是默认支持的,配置reporter相关参数,执行完测试用例就会生成测试报告。

    对于增量测试覆盖率主流的测试工具一般没有支持,我想计算增量代码貌似不是测试工具该干的事,所以主流测试工具并没有提供这一功能。

    那么如果计算增量覆盖率呢?

    计算增量测试覆盖率,总共需要3步:

    ·计算出增量代码的所有行号

    ·计算出测试未覆盖的代码的所有行号

    ·对比计算增量代码被测试覆盖的比例,得出增量覆盖率

    是不是很简单,有没有一种 “道理我都懂,就是过不好这一生的赶脚”

    一、计算增量代码的所有行号

    代码管理一般都会用到 GIT 这个工具,GIT提供了非常强大的管理增量代码的能力,因此,可以利用GIT这一特性,通过git diff(参考文献1) 这个命令获取增量代码。

    git diff命令可以使用如下格式,用来对比不同commit(或分支)间的增量代码

    git diff []

    其中可以是分支名,对比分支间的差异,则是 git diff [] targetBranchName sourceBranchName。可以简写为 git diff targetBranchName 表示对比当前分支与目标分支间的代码增量差异。

    例如 git diff master 生成当前分支与master分支的增量信息,当有多个文件变化时,会有多个这样的信息块。

    4a8f73840fc6fb7d34553d3df94f0f84.png

    ·第1部分是发生变化的文件名。---表示文件发生了删除行 +++表示文件发生了新增的行,当---和+++后面是文件路径(相对代码根目录的相对路径)。

    ·如果某个文件是新增文件,则---后面是/dev/nul

    ·如果某个文件被删除了,则+++后面是/dev/nul

    ·如果文件发生修改,则---和+++后面都有文件名

    ·先介绍第3部分,因为第2部分的解读需要用第3部分辅助。第3部分是详细的含有上下文的增量信息(增量不是指增加,删除也算增量)

    - 表示这一行被删除

    + 表示这一行是新增

    如果某一行发生修改,则由一条-和一条+表示

    ·第2部分是变化的行号信息,以 @@开头和结尾,中间是删除的行号信息和新增的行号信息,以上图为例

    -1,11表示,文件出现删除,从第1行开始包含上下文信息一共有11行,在第3部分中分别是第6, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 25 行,共11行

    +1,18表示,文件出现新增,从第1行是包含上线文信息一共18行,在第3部分中分别是第7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25 行,共18行

    其中,第8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 25 行是上下文信息,真正删除的行是第6, 17 行,共2行; 新增的行是第7, 11, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 行,共9行。

    不难发现,git diff 默认给出的行号信息,不仅包含真正删除和增加的行,还包含一定的上下文信息(为的是给人看时,能看出到底改了哪些行信息,尤其在一个文件有很多相似或重复的语句的情况下)。并且在计算删除的行的行数时(-1,11中的11)要过滤掉增加的行后再计算,反之亦然(+1,18中的18)。

    通过上面的命令确实能计算出增量代码的实际行号(有开始行号,有行数,有差异信息),但对于第3部分的差异信息的解析存在一定的难度,不仅要过滤掉对向信息,还要过滤掉上下文信息。

    经查阅文档,发现git diff有一个options是--unified=,简写-U。使用此参数来决定diff结果中上下文信息显示n行,而不是默认的3行。

    使用 git diff --unified=0 master 或 git diff -U0 master看运行结果:

    2d09766bfd8b953d95c3dab98647e9c8.png

    数据结构与不带options的结果基本一致,只不过第2部分和第3部分作为一个整体可能会出现1次或多次,还有一点变化是第2部分行号信息的表达出现了三种格式。

    -(+)后面只有一个数字,数字是,表示删除(增加)了1行,行号是。此例中-1, +1, +5, -10分别表示第1行删除1行,第1行增加1行,第5行增加1行,第10行删除一行。

    -(+)后面有两个数字,第一个数字是,第二个数字是0, 表示删除(增加)了0行,即m行没有变化,此例中-4,0表示第4行没有变化

    -(+)后面有两个数字,第一个数字是,第二个数字是,不是0,表示删除(增加了)n行,起始行号是m。此例中+11,7表示从第11行开始,共增加了7行,行号一次递增,即 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17 这几行。

    因此,计算增量代码的信息只使用第1部分和第2部分就可以完成,由第1部分计算出增量代码的路径,由第2部分的+后面的数字计算得到增量代码的行号(-后面是删除的行信息,不是增量代码)。本例中a.js文件的增量行号是[1, 5, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]。

    由于git diff生成的是固定格式纯文本,解析增量信息时可以按行读取字符串后做正则解析即可。对于linux系统,可以通过管道符|将diff文本导给grep命令(参考文献2),使用正则匹配出需要的信息,命令如下:

    git diff -U0 master | grep -Po '^\+\+\+ ./\K.*|^@@ -[0-9]+(,[0-9]+)? \+\K[0-9]+(,[0-9]+)?(?= @@)'

    生成结果如下图,此时,再按行遍历,生成以文件路径为Key,增量行号组成的Array为值的Hash表,用于后续逻辑的索引。

    99e3c453e1f0fb51b364c0a0380d645f.png

    二、计算测试未覆盖的代码的所有行号

    计算未被测试覆盖的行号,需要先在当前分支运行测试脚本生成对应的测试报告。

    测试报告有很多种格式,其中http://lcov.info(参考文献3)是一种描述源码覆盖率的纯文本格式的文件,因此它非常便于计算,可利用此文件计算得到未被覆盖的行号。

    http://lcov.info文件内容如下图:

    222e71e34bffe281ec6aebcc9daf18e9.png

    数据包含以下字段,因工具不同,字段出现的顺序会略有变化

    ·TN: 用例名称,[因工具不同,有的无法生成此字段]

    ·SF: 源文件路径,[因工具不同,有的是绝对路径,有的是相对路径]

    ·FN:, 函数起始行号,函数名称,[因工具不同,有的函数名无法生成]

    ·FNDA:, 函数被执行次数,函数名称,[因工具不同,有的函数名无法生成]

    ·FNF: 识别统计到的函数数量

    ·FNH: 被测试覆盖的函数数量, FNH / FHF即函数覆盖率

    ·BRDA:,,, 条件分支所在行号,块号,分支号,被执行的次数

    ·BRF: 识别统计到的条件分支数量

    ·BRH: 被测试覆盖的条件分支数量 BRH / BRF 即分支覆盖率

    ·DA:,[,] 行号,执行次数, 检验和,[因工具不同,有的有校验和,有的没有]

    ·LH: 被测试覆盖的行数量

    ·LF: 可被执行的行数量, LH / LF 即行覆盖率

    ·end_of_record 统计信息块结束符,一个文件一个块

    由此可见,计算未覆盖代码的行号,只需要提取覆盖率数据中SF和DA字段的值即可

    ·SF是源码文件路径

    ·DA字段有两个数字,第1个是行号,第2个是执行次数,半角逗号分隔,执行次数的值是0的即是未被覆盖的行

    同解析diff增量数据一样,解析覆盖率数据时也可以按行读取字符串后做正则解析即可。对于linux系统,可以通过管道符|连接cat和grep命令(参考文献2),使用正则匹配出需要的信息,命令如下

    cat coverage/lcov.info | grep -Po '^SF:\K.*|^DA:\K[0-9]+(?=,0)'

    生成的结果如下图,得到未被覆盖的行号,再按行遍历,生成以文件路径为Key,增量行号组成的Set为值的Hash表,用于后续逻辑的索引:

    eff142285d725ad814861f7119acca63.png

    三、最后一哆嗦

    得到上面两份数据,就可以计算得出每个文件的增量覆盖率和总体增量覆盖率了。

    但还需要考虑一种情况:由于一些原因(可是配置文件的问题)导致一些源码文件未被统计到测试覆盖率报告中,那么 + 有意为之,则增量文件不用计入增量覆盖率中,此文件的增量覆盖率是 100% + 无意为之,则增加文件需要计入增量覆盖率中,此文件的增量覆盖率是 0

    伪代码如下:

    const incData = {       // 增量代码行号Hash表

    'path/a.js': [1, 2, 3],

    'path/b.js': [2, 3, 4],

    ...

    }

    const notCovData = {    // 未覆盖代码行号的Hash表

    'path/b.js': 'Set(3) {1, 2, 3}',

    'path/c.js': 'Set(3) {1, 2, 3}',

    ...

    }

    let notCovLintCount = 0

    let lineCount = 0

    forEach(incData, (data, file) => {

    const notCovSet = notCovData.get(file)

    const notCovLines = []

    if (notCovSet) {     // 如果增量代码文件中有未覆盖的行数

    forEach(data, lineNum => {

    if (notCovSet.has(lineNum)) {

    notCovLines.push(lineNum)

    }

    })

    } else {    // 增量代码的文件没有被测试覆盖到

    if (!ignore) {  // 如果是无意为之,所有行号均被统计

    notCovLines = notCovLine.concat(data)

    }

    }

    console.log(file, '增量覆盖率:', (1 - notCovLines.length / data.length).toFixed(2) + '%')

    lineCount += data.length

    notCovLineCount += notCovLines.length

    })

    console.log('总体增量覆盖率:', (1 - notCovLintCount / lineCount).toFixed(2) + '%')

    至此,分支间的增量代码的测试覆盖率计算完成。

    详细的实现逻辑可参考 nodejs版本

    实践与应用

    ·一般会用于CI检测中,在test step后添加增量覆盖率检测脚本,增量覆盖率未达标的代码禁止并入代码库

    ·也可用于git hook中做检测(这会增加提交代码的等待时长,不太建议),增量覆盖率未达标的代码禁止提交。

    本文内容不用于商业目的,如涉及知识产权问题,请权利人联系博为峰小编(021-64471599-8017),我们将立即处理

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    数据的一致性及一致性算法

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    CAP原则:一个提供数据服务的存储系统最多只能满足下述3个条件中的2个

    一致性

    系统在执行过某项操作后仍然处于一致的状态。在分布式系统中,更新操作执行成功后所有的用户都应该读取到最新值。

    可用性

    每一个操作总是能够在一定时间内返回结果(操作成功或失败)

    分区容忍性

    是否可以对数据进行分区

    数据的一致性

    定义

    一些分布式系统通过复制数据来提高系统的可靠性和容错性,并且将数据的不同的副本存放在不同的机器,在数据有多分副本的情况下,如果网络、服务器或者软件出现故障,会导致部分副本写入成功,部分副本写入失败。这就造成各个副本之间的数据不一致,数据内容冲突。

    强一致性

    要求无论更新操作实在哪一个副本执行,之后所有的读操作都要能获得最新的数据。

    弱一致性

    用户读到某一操作对系统特定数据的更新需要一段时间,我们称这段时间为“不一致性窗口”。

    最终一致性

    是弱一致性的一种特例,保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。
    从客户端来看,有可能暂时获取的不是最新的数据,但是最终还是能访问到最新的
    从服务端来看,数据存储并复制到分布到整个系统超过半数的节点,以保证数据最终一致。

    Paxos算法

    简介

    Paxos算法解决的问题是分布式一致性问题,即一个分布式系统中的各个进程如何就某个值(决议)达成一致。

    Paxos算法是一种基于消息传递的分布式一致性算法。

    无主集群模式(无leader)

    每个节点都会发送指令,投票

    每个节点都可以提议,事务编号混乱,浪费时间

    节点投票站阵营,无法决定事务是否执行,造成活锁

    有主集群模式(有leader)

    只有一个主节点发送提议

    根据事务id和节点id大来选举

    当节点为2n+1个时,集群就可以正常运行

    zookeeper就是基于此理论实现的

    Raft算法

    简介

    Raft算法适用于管理日志一致性的协议,Raft 将一致性算法分为了:领导选取,日志复制和安全3个部分

    领导选取

    leader

    负责Client交互和log复制,同一时刻系统中最多存在1个。

    follower

    被动响应请求RPC,从不主动发起请求RPC(通信远程调用)。

    candidate

    一种临时的角色,只存在于leader的选举阶段,某个节点想要变成leader,那么就发起投票请求,同时自己变成candidate,候选者在随机给定的周期时间内走完成为领导者

    日志复制

    主要用于保证节点的一致性,这阶段所做的操作也是为了保证一致性与高可用性。

    安全

    当Leader收到大多数(n/2+1)Follower的ACK信息后将该日志设置为已提交并追加到本地磁盘中
    通知客户端并在下个heartbeat中Leader将通知所有的Follower将该日志存储在自己的本地磁盘中。

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