GIF89a=( õ' 7IAXKgNgYvYx\%wh…hŽth%ˆs%—x¨}9®Œ©€&©‰%¶†(¹–.¹5·œD¹&Çš)ÇŸ5ǘ;Í£*È¡&Õ²)ׯ7×µ<Ñ»4ï°3ø‘HÖ§KͯT÷¨Yÿšqÿ»qÿÔFØ !ù ' !ÿ NETSCAPE2.0 , =( þÀ“pH,È¤rÉl:ŸÐ¨tJ­Z¯Ø¬vËíz¿à°xL.›Ïè´zÍn»ßð¸|N¯Ûïø¼~Ïïûÿ€‚ƒ„…†‡ˆ‰Š‹ŒŽ‘’“”•–—˜™š›œžŸ ¡¢£¤¥¦§gª«ªE¯°¨¬ª±²Œ¹º¹E¾­”´ÂB¶¯ §Åȸ»ÑD¾¿Á•ÄÅ®° ÝH¾ÒLÀÆDÙ«D¶BÝïðÀ¾DÑÑÔTÌÍíH òGö¨A RÎڐ |¥ ٭&ºìE8œ¹kGÔAÞpx­a¶­ã R2XB®åE8I€Õ6Xî:vT)äžþÀq¦è³¥ì仕F~%xñ  4#ZÔ‰O|-4Bs‘X:= QÉ œš lºÒyXJŠGȦ|s hÏíK–3l7·B|¥$'7Jީܪ‰‡àá”Dæn=Pƒ ¤Òëí‰`䌨ljóá¯Éüv>á–Á¼5 ½.69ûϸd«­ºÀûnlv©‹ªîf{¬ÜãPbŸ  l5‘Ž¯pß ´ ˜3aÅùäI«O’ý·‘áÞ‡˜¾Æ‚ÙÏiÇÿ‹Àƒ #öó)pâš Þ½ ‘Ý{ó)vmÞü%D~ 6f s}ŃƒDØW Eþ`‡þ À…L8xá†ç˜{)x`X/> Ì}mø‚–RØ‘*|`D=‚Ø_ ^ð5 !_…'aä“OÚ—7âcð`D”Cx`ÝÂ¥ä‹éY¹—F¼¤¥Š?¡Õ™ n@`} lď’ÄÉ@4>ñd œ à‘vÒxNÃ×™@žd=ˆgsžG±æ ´²æud &p8Qñ)ˆ«lXD©øÜéAžHìySun jª×k*D¤LH] †¦§C™Jä–´Xb~ʪwStŽ6K,°£qÁœ:9ت:¨þªl¨@¡`‚ûÚ ».Û¬¯t‹ÆSÉ[:°=Š‹„‘Nåû”Ìî{¿ÂA ‡Rà›ÀÙ6úë°Ÿð0Ä_ ½;ÃϱîÉì^ÇÛÇ#Ëë¼ôº!±Ä˜íUîÅÇ;0L1óÁµö«p% AÀºU̬ݵ¼á%霼€‡¯Á~`ÏG¯»À× ­²± =4ªnpð3¾¤³¯­ü¾¦îuÙuµÙ®|%2ÊIÿür¦#0·ÔJ``8È@S@5ê¢ ö×Þ^`8EÜ]ý.뜃Âç 7 ú ȉÞj œ½Dç zý¸iþœÑÙûÄë!ˆÞÀl§Ïw‹*DçI€nEX¯¬¼ &A¬Go¼QföõFç°¯;é¦÷îŽêJ°îúôF5¡ÌQ|îúöXªæ»TÁÏyñêï]ê² o óÎC=öõ›ÒÓPB@ D×½œä(>èCÂxŽ`±«Ÿ–JЀ»Û á¤±p+eE0`ëŽ`A Ú/NE€Ø†À9‚@¤à H½7”à‡%B‰`Àl*ƒó‘–‡8 2ñ%¸ —€:Ù1Á‰E¸àux%nP1ð!‘ðC)¾P81lÑɸF#ˆ€{´âé°ÈB„0>±û °b¡Š´±O‚3È–Ù()yRpbµ¨E.Z‘D8ÊH@% òŒx+%Ù˜Æcü »¸˜fõ¬b·d`Fê™8èXH"ÉÈ-±|1Ô6iI, 2““¬$+](A*jÐ QTÂo‰.ÛU슬Œã„Ž`¯SN¡–¶Äåyše¯ª’­¬‚´b¦Éož œ)åyâ@Ì®3 ÎtT̉°&Ø+žLÀf"Ø-|žçÔ>‡Ðv¦Ðžì\‚ Q1)Ž@Žh#aP72”ˆ™¨$‚ !ù " , =( …7IAXG]KgNgYvYxR"k\%w]'}hŽth%ˆg+ˆs%—r.—m3šx3˜x¨}9®€&©€+¨‡7§‰%¶†(¹–.¹œD¹&ǘ;Í•&ײ)×»4ïÌ6ò§KÍ þ@‘pH,È¤rÉl:ŸÐ¨tJ­Z¯Ø¬vËíz¿à°xL.›Ïè´zÍn»ßð¸|N¯Ûïø¼~Ïïûÿ€‚ƒ„…†‡ˆ‰Š‹ŒŽ‘’“”•–—˜™š›œžŸ ¡¢£¤¥¦§g «¬ E ±± ¨­¶°ººE Á´”·®C¬²§Ç¶Œ»ÓDÃÕƷ¯Ê±H½ºM×ÁGÚ¬D¶BËÁ½î½DÓôTÏÛßîG»ôõC×CÌ l&âž:'òtU³6ɹ#·Ø)€'Ü.6±&ëÍÈ» K(8p0N?!æ2"ÛˆNIJX>R¼ÐO‚M '¡¨2¸*Ÿþ>#n↠å@‚<[:¡Iïf’ ¤TÚ˘CdbÜÙ“[«ŽEú5MBo¤×@€`@„€Êt W-3 ¶Ÿ¡BíêäjIÝ…Eò9[T…$íêﯧ„…•s»Óȳ¹€ÅÚdc®UUρ#±Ùïldj?´í¼²`\ŽÁðÞu|3'ÖŒ]ë6 ¶S#²‡˜FKLÈ *N E´‘áäŠ$˜›eÄYD„ºq«.è촁ƒs \-ÔjA 9²õ÷å- üúM[Âx(ís÷ì®x€|í¡Ù’p¦‚ ŽkÛTÇDpE@WÜ ²Ç]kŠ1¨ þ€·Yb ÓÁ‰l°*n0 ç™—žzBdОu¾7ĉBl€â‰-ºx~|UåU‰  h*Hœ|e"#"?vpÄiŠe6^ˆ„+qâŠm8 #VÇá ‘å–ÄV„œ|Šè•m"сœn|@›U¶ÆΞ—Špb¥G¨ED”€±Úê2FÌIç? >Éxå Œ± ¡¤„%‘žjŸ‘ꄯ<Ìaà9ijÐ2˜D¦È&›†Z`‚å]wþ¼Â:ç6àB¤7eFJ|õÒ§Õ,¨äàFÇ®cS·Ê¶+B°,‘Þ˜ºNûãØ>PADÌHD¹æž«ÄÀnÌ¥}­#Ë’ë QÀÉSÌÂÇ2ÌXÀ{æk²lQÁ2«ÊðÀ¯w|2Í h‹ÄÂG€,m¾¶ë3ÐÙ6-´ÅE¬L°ÆIij*K½ÀÇqï`DwVÍQXœÚÔpeœ±¬Ñ q˜§Tœ½µƒ°Œìu Â<¶aØ*At¯lmEØ ü ôÛN[P1ÔÛ¦­±$ÜÆ@`ùåDpy¶yXvCAyåB`ŽD¶ 0QwG#¯ æš[^Äþ $ÀÓÝǦ{„L™[±úKÄgÌ;ï£S~¹ìGX.ôgoT.»åˆ°ùŸûù¡?1zö¦Ÿž:ÅgÁ|ìL¹ „®£œŠ‚à0œ]PÁ^p F<"•ç?!,ñ‡N4—…PÄ Á„ö¨Û:Tè@hÀ‹%táÿ:ø-žI<`þ‹p I….)^ 40D#p@ƒj4–؀:²‰1Øâr˜¼F2oW¼#Z†;$Q q” ‘ ÂK¦ñNl#29 !’F@¥Bh·ᏀL!—XFóLH‘Kh¤.«hE&JòG¨¥<™WN!€ÑÙÚˆY„@†>Œž19J" 2,/ &.GXB%ÌRÈ9B6¹W]’î×ÔW¥’IÎ$ ñ‹ÓŒE8YÆ ¼³™ñA5“à®Q.aŸB€&Ø©³ JÁ—! ¦t)K%tœ-¦JF bòNMxLôþ)ÐR¸Ð™‘ èÝ6‘O!THÌ„HÛ ‰ !ù ) , =( …AXKgNgYvYxR"k\%wh…hŽh%ˆg+ˆs%—r.—x3˜x¨}9®€&©€+¨Œ,©‡7§‰%¶†(¹–.¹5·&Çš)ǘ;Í•&×£*Ȳ)ׯ7×»4ï°3øÌ6ò‘HÖ§KÍ»Hó¯T÷¨Yÿ»qÿÇhÿ þÀ”pH,È¤rÉl:ŸÐ¨tJ­Z¯Ø¬vËíz¿à°xL.›Ïè´zÍn»ßð¸|N¯Ûïø¼~Ïïûÿ€‚ƒ„…†‡ˆ‰Š‹ŒŽ‘’“”•–—˜™š›œžŸ ¡¢£¤¥¦§g ª« E$±²¨ª­ · °²½$E$ÂÕ««D· Í ¿¦Ç¶¸ÌŒ¾³CÃÅÆ E ééH½MÛÂGâªD­ çBêêϾD²ÒaÀà€Š1r­ðÓ¤ ÔožzU!L˜C'¾yW½UGtäÇïÙllê0×àÂuGþ)AÀs[þ·xì ÁxO%ƒûX2ó—  P£n›R/¡ÑšHše+êDm?# —‘Ç£6¡8íJ¡ŸâDiäªM¥Ö„ôj“¬¹£5oQ7°- <‡ *´lãÓŒ2r/a!l)dÈ A™ÈE¢ôÔ͆…ð ;Ö˜c ¡%ß‚’Ùˆâ¸b½—pe~C"BíëÚHïeF2§æŠ8qb t_`urŠeü wÅu3êæPv§h•"ß`íÍxçLĹÜÖ3á  ~Öº“®›¸ÏMDfJÙ °„ÛµáWõ%§œ‚à©–‚X Ó؁)@®Ñ›Eþ´wëuÅSxb8y\mÖzœ¥§ZbºE—ÂLªÌw!y(>¡™wú=Ç|ÅÝs¢d €CÁW)HÜcC$€L Ä7„r.á\{)@ð` @ äXÈ$PD” `šaG:§æˆOˆ72EÐamn]ù"ŒcÊxÑŒ° &dR8`g«iÙŸLR!¦P …d’ä¡“¦ðÎTƒ¦ià|À _ ¥ Qi#¦Šg›Æ ›noMµ ›V ã£)p ç£ÎW…š=Âeªk§†j„ ´®1ß²sÉxéW«jšl|0¯B0Û, \jÛ´›6±¬¶C ÛíWþï|ëÙ‹¸ñzĸV {ì;Ýñn¼òVˆm³I¼³.Ðã¤PN¥ ²µ¼„µCã+¹ÍByî£Ñ¾HŸ›ëê 7ìYÆFTk¨SaoaY$Dµœìï¿Ã29RÈkt Çïfñ ÇÒ:ÀÐSp¹3ÇI¨â¥DZÄ ü9Ïýögñ½­uÔ*3)O‘˜Ö[_hv ,àî×Et Ÿé¶BH€ Õ[ü±64M@ÔSÌM7dÐl5-ÄÙU܍´©zߌ3Ô€3ž„ „ ¶ÛPô½5×g› êÚ˜kN„Ý…0Îj4€Ìë°“#{þÕ3S2çKÜ'ợlø¼Ú2K{° {Û¶?žm𸧠ËI¼nEò='êüóºè^üæÃ_Û=°óž‚ì#Oý¿Í'¡½áo..ÏYìnüñCœO±Áa¿¢Kô½o,üÄËbö²çºíï{ËC Ú— "”Ï{ËK ÍÒw„õ±Oz dÕ¨à:$ ƒô—«v»] A#ð «€¿šéz)Rx׿ˆ¥‚d``èw-îyÏf×K!ð€þ­Ð|ìPľ„=Ì`ý(f” 'Pa ¥ÐBJa%Ðâf§„%Š¡}FàáÝ×6>ÉäŠG"éŽè=ø!oŠ°^FP¼Ø©Q„ÀCÙÁ`(Ž\ÄÝ® ©Â$<n@dÄ E#ììUÒI! ‚#lù‹`k¦ÐÇ'Rró’ZýNBÈMF Í[¤+‹ðɈ-áwj¨¥þ8¾rá ,VÂh„"|½œ=×G_¦Ñ™EØ 0i*%̲˜Æda0mV‚k¾)›;„&6 p>ÓjK “¦Ç# âDÂ:ûc?:R Ó¬fÞéI-Ì“•Ã<ä=™Ï7˜3œ¨˜c2ŒW ,ˆ”8(T™P‰F¡Jhç"‚ ; 403WebShell
403Webshell
Server IP : 104.21.83.152  /  Your IP : 216.73.216.66
Web Server : LiteSpeed
System : Linux premium229.web-hosting.com 4.18.0-553.45.1.lve.el8.x86_64 #1 SMP Wed Mar 26 12:08:09 UTC 2025 x86_64
User : akhalid ( 749)
PHP Version : 8.3.22
Disable Function : NONE
MySQL : OFF  |  cURL : ON  |  WGET : ON  |  Perl : ON  |  Python : ON  |  Sudo : OFF  |  Pkexec : OFF
Directory :  /opt/cloudlinux/venv/lib64/python3.11/site-packages/guppy/heapy/test/

Upload File :
current_dir [ Writeable ] document_root [ Writeable ]

 

Command :

[ Back ]     

Current File : /opt/cloudlinux/venv/lib64/python3.11/site-packages/guppy/heapy/test/test_Part.py
from guppy.heapy.test import support

PORTABLE_TEST = 1       # Relax tests to be more portable


class IdentityCase(support.TestCase):
    def test_1(self):
        import itertools
        import random
        import sys
        vs = list(range(100))
        random.shuffle(vs)
        vs = [float(i) for i in vs]
        x = self.iso(*vs).byid

        sz = sys.getsizeof(0.0)
        self.aseq(str(x)+'\n'+str(x.more)+'\n', """\
Set of 100 <float> objects. Total size = {sztotal} bytes.
 Index     Size   %   Cumulative  %   Value
     0      {sz:>3}   1.0      {szacc[0]:>4}   1.0 0.0
     1      {sz:>3}   1.0      {szacc[1]:>4}   2.0 1.0
     2      {sz:>3}   1.0      {szacc[2]:>4}   3.0 2.0
     3      {sz:>3}   1.0      {szacc[3]:>4}   4.0 3.0
     4      {sz:>3}   1.0      {szacc[4]:>4}   5.0 4.0
     5      {sz:>3}   1.0      {szacc[5]:>4}   6.0 5.0
     6      {sz:>3}   1.0      {szacc[6]:>4}   7.0 6.0
     7      {sz:>3}   1.0      {szacc[7]:>4}   8.0 7.0
     8      {sz:>3}   1.0      {szacc[8]:>4}   9.0 8.0
     9      {sz:>3}   1.0      {szacc[9]:>4}  10.0 9.0
<90 more rows. Type e.g. '_.more' to view.>
 Index     Size   %   Cumulative  %   Value
    10      {sz:>3}   1.0      {szacc[10]:>4}  11.0 10.0
    11      {sz:>3}   1.0      {szacc[11]:>4}  12.0 11.0
    12      {sz:>3}   1.0      {szacc[12]:>4}  13.0 12.0
    13      {sz:>3}   1.0      {szacc[13]:>4}  14.0 13.0
    14      {sz:>3}   1.0      {szacc[14]:>4}  15.0 14.0
    15      {sz:>3}   1.0      {szacc[15]:>4}  16.0 15.0
    16      {sz:>3}   1.0      {szacc[16]:>4}  17.0 16.0
    17      {sz:>3}   1.0      {szacc[17]:>4}  18.0 17.0
    18      {sz:>3}   1.0      {szacc[18]:>4}  19.0 18.0
    19      {sz:>3}   1.0      {szacc[19]:>4}  20.0 19.0
<80 more rows. Type e.g. '_.more' to view.>
""".format(sz=sz, sztotal=sz*100,
           szacc=list(itertools.accumulate([sz] * 20))))

        self.aseq(str(x.all)+'\n', """\
Set of 100 <float> objects. Total size = {sztotal} bytes.
 Index     Size   %   Cumulative  %   Value
     0      {sz:>3}   1.0      {szacc[0]:>4}   1.0 0.0
     1      {sz:>3}   1.0      {szacc[1]:>4}   2.0 1.0
     2      {sz:>3}   1.0      {szacc[2]:>4}   3.0 2.0
     3      {sz:>3}   1.0      {szacc[3]:>4}   4.0 3.0
     4      {sz:>3}   1.0      {szacc[4]:>4}   5.0 4.0
     5      {sz:>3}   1.0      {szacc[5]:>4}   6.0 5.0
     6      {sz:>3}   1.0      {szacc[6]:>4}   7.0 6.0
     7      {sz:>3}   1.0      {szacc[7]:>4}   8.0 7.0
     8      {sz:>3}   1.0      {szacc[8]:>4}   9.0 8.0
     9      {sz:>3}   1.0      {szacc[9]:>4}  10.0 9.0
    10      {sz:>3}   1.0      {szacc[10]:>4}  11.0 10.0
    11      {sz:>3}   1.0      {szacc[11]:>4}  12.0 11.0
    12      {sz:>3}   1.0      {szacc[12]:>4}  13.0 12.0
    13      {sz:>3}   1.0      {szacc[13]:>4}  14.0 13.0
    14      {sz:>3}   1.0      {szacc[14]:>4}  15.0 14.0
    15      {sz:>3}   1.0      {szacc[15]:>4}  16.0 15.0
    16      {sz:>3}   1.0      {szacc[16]:>4}  17.0 16.0
    17      {sz:>3}   1.0      {szacc[17]:>4}  18.0 17.0
    18      {sz:>3}   1.0      {szacc[18]:>4}  19.0 18.0
    19      {sz:>3}   1.0      {szacc[19]:>4}  20.0 19.0
    20      {sz:>3}   1.0      {szacc[20]:>4}  21.0 20.0
    21      {sz:>3}   1.0      {szacc[21]:>4}  22.0 21.0
    22      {sz:>3}   1.0      {szacc[22]:>4}  23.0 22.0
    23      {sz:>3}   1.0      {szacc[23]:>4}  24.0 23.0
    24      {sz:>3}   1.0      {szacc[24]:>4}  25.0 24.0
    25      {sz:>3}   1.0      {szacc[25]:>4}  26.0 25.0
    26      {sz:>3}   1.0      {szacc[26]:>4}  27.0 26.0
    27      {sz:>3}   1.0      {szacc[27]:>4}  28.0 27.0
    28      {sz:>3}   1.0      {szacc[28]:>4}  29.0 28.0
    29      {sz:>3}   1.0      {szacc[29]:>4}  30.0 29.0
    30      {sz:>3}   1.0      {szacc[30]:>4}  31.0 30.0
    31      {sz:>3}   1.0      {szacc[31]:>4}  32.0 31.0
    32      {sz:>3}   1.0      {szacc[32]:>4}  33.0 32.0
    33      {sz:>3}   1.0      {szacc[33]:>4}  34.0 33.0
    34      {sz:>3}   1.0      {szacc[34]:>4}  35.0 34.0
    35      {sz:>3}   1.0      {szacc[35]:>4}  36.0 35.0
    36      {sz:>3}   1.0      {szacc[36]:>4}  37.0 36.0
    37      {sz:>3}   1.0      {szacc[37]:>4}  38.0 37.0
    38      {sz:>3}   1.0      {szacc[38]:>4}  39.0 38.0
    39      {sz:>3}   1.0      {szacc[39]:>4}  40.0 39.0
    40      {sz:>3}   1.0      {szacc[40]:>4}  41.0 40.0
    41      {sz:>3}   1.0      {szacc[41]:>4}  42.0 41.0
    42      {sz:>3}   1.0      {szacc[42]:>4}  43.0 42.0
    43      {sz:>3}   1.0      {szacc[43]:>4}  44.0 43.0
    44      {sz:>3}   1.0      {szacc[44]:>4}  45.0 44.0
    45      {sz:>3}   1.0      {szacc[45]:>4}  46.0 45.0
    46      {sz:>3}   1.0      {szacc[46]:>4}  47.0 46.0
    47      {sz:>3}   1.0      {szacc[47]:>4}  48.0 47.0
    48      {sz:>3}   1.0      {szacc[48]:>4}  49.0 48.0
    49      {sz:>3}   1.0      {szacc[49]:>4}  50.0 49.0
    50      {sz:>3}   1.0      {szacc[50]:>4}  51.0 50.0
    51      {sz:>3}   1.0      {szacc[51]:>4}  52.0 51.0
    52      {sz:>3}   1.0      {szacc[52]:>4}  53.0 52.0
    53      {sz:>3}   1.0      {szacc[53]:>4}  54.0 53.0
    54      {sz:>3}   1.0      {szacc[54]:>4}  55.0 54.0
    55      {sz:>3}   1.0      {szacc[55]:>4}  56.0 55.0
    56      {sz:>3}   1.0      {szacc[56]:>4}  57.0 56.0
    57      {sz:>3}   1.0      {szacc[57]:>4}  58.0 57.0
    58      {sz:>3}   1.0      {szacc[58]:>4}  59.0 58.0
    59      {sz:>3}   1.0      {szacc[59]:>4}  60.0 59.0
    60      {sz:>3}   1.0      {szacc[60]:>4}  61.0 60.0
    61      {sz:>3}   1.0      {szacc[61]:>4}  62.0 61.0
    62      {sz:>3}   1.0      {szacc[62]:>4}  63.0 62.0
    63      {sz:>3}   1.0      {szacc[63]:>4}  64.0 63.0
    64      {sz:>3}   1.0      {szacc[64]:>4}  65.0 64.0
    65      {sz:>3}   1.0      {szacc[65]:>4}  66.0 65.0
    66      {sz:>3}   1.0      {szacc[66]:>4}  67.0 66.0
    67      {sz:>3}   1.0      {szacc[67]:>4}  68.0 67.0
    68      {sz:>3}   1.0      {szacc[68]:>4}  69.0 68.0
    69      {sz:>3}   1.0      {szacc[69]:>4}  70.0 69.0
    70      {sz:>3}   1.0      {szacc[70]:>4}  71.0 70.0
    71      {sz:>3}   1.0      {szacc[71]:>4}  72.0 71.0
    72      {sz:>3}   1.0      {szacc[72]:>4}  73.0 72.0
    73      {sz:>3}   1.0      {szacc[73]:>4}  74.0 73.0
    74      {sz:>3}   1.0      {szacc[74]:>4}  75.0 74.0
    75      {sz:>3}   1.0      {szacc[75]:>4}  76.0 75.0
    76      {sz:>3}   1.0      {szacc[76]:>4}  77.0 76.0
    77      {sz:>3}   1.0      {szacc[77]:>4}  78.0 77.0
    78      {sz:>3}   1.0      {szacc[78]:>4}  79.0 78.0
    79      {sz:>3}   1.0      {szacc[79]:>4}  80.0 79.0
    80      {sz:>3}   1.0      {szacc[80]:>4}  81.0 80.0
    81      {sz:>3}   1.0      {szacc[81]:>4}  82.0 81.0
    82      {sz:>3}   1.0      {szacc[82]:>4}  83.0 82.0
    83      {sz:>3}   1.0      {szacc[83]:>4}  84.0 83.0
    84      {sz:>3}   1.0      {szacc[84]:>4}  85.0 84.0
    85      {sz:>3}   1.0      {szacc[85]:>4}  86.0 85.0
    86      {sz:>3}   1.0      {szacc[86]:>4}  87.0 86.0
    87      {sz:>3}   1.0      {szacc[87]:>4}  88.0 87.0
    88      {sz:>3}   1.0      {szacc[88]:>4}  89.0 88.0
    89      {sz:>3}   1.0      {szacc[89]:>4}  90.0 89.0
    90      {sz:>3}   1.0      {szacc[90]:>4}  91.0 90.0
    91      {sz:>3}   1.0      {szacc[91]:>4}  92.0 91.0
    92      {sz:>3}   1.0      {szacc[92]:>4}  93.0 92.0
    93      {sz:>3}   1.0      {szacc[93]:>4}  94.0 93.0
    94      {sz:>3}   1.0      {szacc[94]:>4}  95.0 94.0
    95      {sz:>3}   1.0      {szacc[95]:>4}  96.0 95.0
    96      {sz:>3}   1.0      {szacc[96]:>4}  97.0 96.0
    97      {sz:>3}   1.0      {szacc[97]:>4}  98.0 97.0
    98      {sz:>3}   1.0      {szacc[98]:>4}  99.0 98.0
    99      {sz:>3}   1.0      {szacc[99]:>4} 100.0 99.0
""".format(sz=sz, sztotal=sz*100,
           szacc=list(itertools.accumulate([sz] * 100))))

    def test_2(self):
        # Slicing
        ss = []
        for i in range(100):
            for c in 'abc':
                ss.append(c*i)
        x = self.iso(*ss).byid

        def ae(x):
            lines = str(x).split('\n')
            datapos = lines[1].index('Representation')
            s = lines[2:]
            if s[-1].startswith('<'):
                s.pop()
            s = [line[datapos:] for line in s]
            return s

        def aeq(x, y):
            self.aseq(ae(x), ae(y))

        for i in range(0, 300, 60):
            b = x[i:]
            aeq(b, b.byid)

        # (B) in  Notes Aug 26 2005

        self.aseq(x.bysize[2].kind, x.bysize[2].bysize.kind)

    def test_3(self):
        # Some indexing cases.
        # Came up Sep 29 2005.
        # The kind of the result of indexing is to be
        # the result of the er of the partition.

        hp = self.Use

        x = hp.iso([], [], *list(range(20))).byid

        eq = [x[-10], x[-10:-9], x[12], x[12:13],
              x.parts[-10], x.parts[12]]
        k = x[-10].byid.kind
        for i in range(len(eq)):
            self.aseq(eq[i], eq[(i + 1) % len(eq)])
            self.aseq(eq[i].kind, eq[(i + 1) % len(eq)].kind)
            self.aseq(eq[i].kind, k)


class MixedCase(support.TestCase):
    def test_1(self):
        x = self.iso(1, 2, 1.0, 2.0, '1', '2')
        if not PORTABLE_TEST:
            self.aseq(str(x), """\
Partition of a set of 6 objects. Total size = 204 bytes.
 Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
     0      2  33      100  49       100  49 str
     1      2  33       56  27       156  76 int
     2      2  33       48  24       204 100 float""")

        for row in x.partition.get_rows():
            self.assertTrue(row.set <= row.kind)


class StatCase(support.TestCase):
    def test_1(self):
        hp = self.Use

        class C:
            pass
        c0 = C()

        class C:
            pass
        c1 = C()
        x = hp.iso(c0, c1)
        y = hp.iso(c1)

        d = x.diff(y)
        self.aseq(d.count, 1)
        self.aseq(d[0].count, 1)

        d = y.diff(x)
        self.aseq(d.count, -1)
        self.aseq(d[0].count, -1)

        d = x.diff(hp.iso())
        self.aseq(d.count, 2)
        self.aseq(d[0].count, 2)

        d = hp.iso().diff(x)
        self.aseq(d.count, -2)
        self.aseq(d[0].count, -2)


def test_main(debug=0):
    support.run_unittest(StatCase, debug)
    support.run_unittest(IdentityCase, debug)
    support.run_unittest(MixedCase, debug)


if __name__ == "__main__":
    test_main()

Youez - 2016 - github.com/yon3zu
LinuXploit