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我有一个函数,根据条件将numpy数组转换为包含True或False的数组,然后将彼此相邻的True或False条目分组并计算每个组的长度.这是为了确定给定月份降水数据中干燥法术或湿法术的长度.

这是功能:

import itertools
def spell(X, kind='wet', how='mean', threshold=0.5): 

    if kind=='wet':
        condition = X>threshold
    else:
        condition = X<=threshold

    length = [sum(1 if x==True else nan for x in group) for key,group in itertools.groupby(condition) if key]

    if not length: 
        res = 0
    elif how=='mean': 
        res = np.mean(length)
    else:
        res = np.max(length)

    return res

因此,基本上可以选择确定湿法或干法术的平均长度或最大长度,给出一系列大量的降水数据,默认参数设置为湿法术的平均长度.

我将此函数与pandas一起应用于历史记录的每个月:

#Create example dataframe
np.random.seed(1324)
idx = pd.DatetimeIndex(start='1960-01-01', periods=100, freq='d')
values = np.random.random(100)
df = pd.DataFrame(values, index=idx)

#Apply function
df.resample('M', how=spell)

而我得到的是:

0
1960-01-31  1.555556
1960-02-29  1.500000 …

我有这个my_module.py：

def _sub_function(do_the_thing=True):
    if do_the_thing:
        do_stuff()
    else:
        do_something_else()


def main_function():
    # do some stuff
    if some_condition:
        return _sub_function()
    else:
        return _sub_function(do_the_thing=False)

然后我有这个测试test_my_module.py：

import unittest
from unittest import mock

import my_module


class TestMyModule(unittest.TestCase):
    @mock.patch.object("my_module._sub_function", "__defaults__", (False,))
    def test_main_function(self):
        print(my_module.main_function())


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

我有一个函数_sub_function，它采用默认参数来决定它是否执行某些步骤。通常，main_function计算何时需要执行这些操作并覆盖该默认参数。不幸的是，在运行测试时，我无法在通常需要时执行这些操作。

所以我的想法是在我的测试中使用默认参数_sub_function来修补函数以猴子修补该参数，以便False它在测试期间跳过这些操作。不幸的是，我无法使用这个问题中的代码，因为我正在测试main_function，而不是，所以我的测试中_sub_function没有。只能将被修补的对象作为参数，而不是包含对象导入路径的字符串（就像那样），因此上面的代码不起作用，它会引发一个on line._sub_functionmock.patch.objectmock.patchAttributeError: my_module._sub_function does not have the attribute '__defaults__'mock.patch.object()

有没有办法使用该函数的字符串导入路径来修补函数的默认参数。

或者有更好的方法来实现我想要的吗？