....................................../////.===Shadow-Here===./////................................................ > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// RIFF¤ WEBPVP8 ˜ ðÑ *ôô>‘HŸK¥¤"§£±¨àð enü¹%½_F‘åè¿2ºQú³íªú`N¿­3ÿƒügµJžaÿ¯ÿ°~¼ÎùnúîÞÖô•òíôÁÉß®Sm¥Ü/ ‡ó˜f£Ùà<˜„xëJ¢Ù€SO3x<ªÔ©4¿+ç¶A`q@Ì“Úñè™ÍÿJÌ´ª-˜ÆtÊÛL]Ïq*‘Ý”ì#ŸÌÏãY]@ê`¿ /ªfkØB4·®£ó z—Üw¥Pxù–ÞLШKÇN¾AkÙTf½è'‰g gÆv›Øuh~ a˜Z— ïj*á¥t d£“uÒ ¨`K˜¹ßþ]b>˜]_ÏÔ6W—è2r4x•íÖ…"ƒÖNîä!¦å Ú}ýxGøÌ —@ ;ÆÚŠ=ɾ1ý8lªË¥ô ^yf®Œ¢u&2©nÙÇ›ñÂñŒ³ aPo['½»øFùà­+4ê“$!lövlüÞ=;N®3ð‚õ›DÉKòÞ>ÄÍ ¥ˆuߤ#ˆ$6ù™¥îŠ‡y’ÍB¼ çxÛ;X"WL£R÷͝*ó-¶Zu}º.s¸sšXqù–DþÿvªhüïwyŸ ¯é³lÀ:KCûÄ£Ëá\…­ ~—ýóî ¼ûûÜTÓüÇy…ŽÆvc»¾×U ñ¸žþоP÷¦ó:Ò¨¨5;Ð#&#ÖúñläÿÁœ GxÉ­/ñ‡áQðìYÉtÒwŽ¼GÔ´zàÒò ð*ëzƒ•4~H]Ø‹f ñÓÈñ`NåWçs'ÆÏW^ø¹!XžµmQ5ÃËoLœÎ: ÞËÍ¥J ù…î èo£ßPÎñ¶ž8.Œ]ʵ~5›ÙË-ù*8ÙÖß±~ ©¹rÓê‚j¶d¸{^Q'˜±Crß ÚH—#¥¥QlÀ×ëã‡DÜ«èî þ&Çæžî;ŽÏºò6ÒLÃXy&ZŒ'j‚¢Ù€IßÚù+–MGi‰*jE€‘JcÜ ÓÌ EÏÚj]o˜ Þr <¾U ûŪæÍ/šÝH¥˜b”¼ ÁñßX GP›ï2›4WŠÏà×£…íÓk†¦H·ÅíMh–*nó÷à]ÁjCº€b7<ب‹¨5車bp2:Á[UªM„QŒçiNMa#<5›áËó¸HýÊ"…×Éw¹¦ì2º–x<›»a±¸3Weü®FÝ⑱ö–î–³|LPÈ~çð~Çå‡|º kD¢µÏàÆAI %1À% ¹Ò – ”ϝS¦‰4&¶£°à Öý”û_Ò Áw°A«Å€?mÇÛgHÉ/8)á¾ÛìáöŽP í¨PŸNÙµº¦‡§Ùš"ÿ«>+ªÕ`Ê÷‡‚ß Õû˜þãÇ-PÍ.¾XV‘€ dÜ"þ4¹ ±Oú‘©t¥¦FªÄÃÄ•b‚znýu½—#cDs˜ÃiÑOˆñ×QO=*IAÊ,¶ŽZƒ;‡wøXè%EÐk:F±Ú” .Ѽ+Áu&Ç`."pÈÉw o&¿dE6‘’EqTuK@Ì¥ã™À(Êk(h‰,H}RÀIXÛš3µ1©_OqÚÒJAñ$ÊÙÜ;D3çŒ[þùœh¬Ã³™ö6ç†NY".Ú‰ï[ªŸŒ '²Ð öø_¨ÂÉ9u鶳ÒŠõTàîMØ#û¯gN‡bÙ놚X„ö …ÉeüÌ^J ‹€.œ$Æ)βÄeæW#óüßĺŸ€ ÀzwV 9oä»f4V*uB «Ë†¹ì¯žR霓æHXa=&“I4K;¯ç‹h×·"UŠ~<•â•ªVêª&ÍSÃÆÅ?ÔqÎ*mTM ˜›µwêd#[C¡©§‘D<©àb†–ÁœøvH/,í:¯( ²£|4-„Æövv„Yͼ™^Á$ˆ„¢Û[6yB.åH*V¨æ?$=˜Ñ€•î¦ñ·­(VlŸ‘ nÀt8W÷´Bûba?q9ú¶Xƒl«ÿ\ù¶’þòUÐj/õ¢Ìµ³g$ƒÎR!¸»|Oߍë’BhîÚÑ¢ñåŒJ„®„£2Ð3•ô02Nt…!£Í]Ïc½Qÿ?ˆ<&ÃA¾Ú,JˆijÌ#5yz„‰Î|ÊŽ5QÏ:‹ÐaóVÔxW—CpeÏzÐïíçôÿÅ_[hãsÐ_/ŽTÝ?BîˆííV$<¿i>²F¬_Eß¿ †bÊŒº­ÿ®Z H“C}”¬,Mp ý/Bá£w>˜YV°aƒúh+cŠ- r/[%|üUMHäQ°X»|û/@|°¥Ð !BÔ Ç¢Ä©š+Õì D«7ìN¶ŽðÔ " ƶ’ÖçtA‰Û×}{tþz­¾GÍ›k¹OEJR$ Â׃ «ëÁ"oÉôž$oUK(Ä)Ãz³Ê-‹êN[Ò3Œñbï8P 4ƒ×q¢bo|?<ÛX¬òÄÍ°L–±›(™ûG?ýË©ÚÄ–ÂDØÐ_Ç¡ô ¾–ÄÏø ×e8Ë©$ÄF¹Å‹ì[©óìl:F¾f´‹‹Xì²ï®\¬ôùƒ ÿat¥óèÒùHß0äe‚;ü×h:ÆWðHž=Ã8骣"kœ'Y?³}Tûè€>?0l›e1Lòñ„aæKÆw…hÖŠùW…ÈÆÄ0ši·›[pcwËþñiêíY/~-Á5˜!¿†A›™Mÿþ(±“t@â“ö2­´TG5yé]çå僳 .·ÍïçÝ7UÚ±Ð/Nè»,_Ï ùdj7\ï Wì4›„»c¸àešg#ÒÊ⥭áØo5‘?ÌdÝô¯ ¹kzsƒ=´#ëÉK›Ø´±-¥eW?‡çßtòTã…$Ý+qÿ±ƒ÷_3Ô¥í÷:æ–ž<·Ö‡‰Å¢ š‡%Ô—utÌÈìðžgÖÀz²À—ï÷Óîäõ{K'´È÷³yaÏÁjƒô}ž§®æÊydÕÈë5¯èˆõvÕ©ã*çD„ “z„Ó‡^^xÂ3M§A´JG‚öï 3W'ˆ.OvXè¡ÊÕª?5º7†˜(˜Ç¶#çê’¶!ÌdZK§æ 0fãaN]òY³RV ™î$®K2R¨`W!1Ôó\;Ý ýB%qæK•&ÓÈe9È0êI±žeŸß -ú@žQr¦ ö4»M¼Áè¹µmw 9 EÆE_°2ó„ŸXKWÁ×Hóì^´²GѝF©óäR†¦‰ç"V»eØ<3ùd3ÿÚ¤Žú“Gi" —‘_ÙËÎ~Üö¯¥½Î»üŸEÚŽåmÞþí ;ÞólËΦMzA"Âf(´òá;Éï(/7½ûñÌ­cïÕçлþÝz¾-ÍvÑ“pH­–ðÓj$¸Äû¤‚‘ãUBË-n“2åPkS5&‹Â|+g^œ®Ì͆d!OïäîU«c;{Û!ÅŽ«ëZ9Ókóˆ]¯ƒ›né `ÇÒ+tÆš (ØKá¾—=3œ®•vuMñg²\ï Ec€ 05±d™‡×iÇ×›UúvÌ¢£Èþ¡ÕØô¶ßÎA"ß±#Ö²ˆÊŸ¦*Ä~ij|àø.-¼'»Ú¥£h ofº¦‡VsR=N½„Î v˜Z*SÌ{=jÑB‹tê…;’HžH¯8–îDù8ñ¢|Q•bÛçš–‹m³“ê¨ åÏ^m¬Žãþ©ïêO‡½6] µÆ„Ooòü ²x}N¦Ë3ïé¿»€›HA˜m%çÞ/¿í7Fø“‹léUk)É°Œµ8Q8›:ÀŠeT*šõ~ôڝG6 ¢}`ùH­–”¡k ‰P1>š†®9z11!X wKfmÁ¦xÑ,N1Q”–æB¶M…ÒÃv6SMˆhU¬ÊPŽï‘öj=·CŒ¯u¹ƒVIЃsx4’ömÛýc塶7ßŠß 57^\wÒÐÆ k§h,Œý î«q^R½3]J¸ÇðN ‚çU¬ôº^Áì} ³f©Õœ§ˆã:FÄÈ‚é(€™?àýÓüè1Gô£¼éj‚OÅñ  #>×—ßtà 0G¥Åa뀐kßhc™À_ÉñÞ#±)GD" YîäË-ÿÙ̪ ¹™a¯´¢E\ÝÒö‚;™„ë]_ p8‰o¡ñ+^÷ 3‘'dT4œŽ ðVë½° :¬víÑ«£tßÚS-3¶“þ2 †üüʨòrš¹M{É_¤`Û¨0ìjœøJ‡:÷ÃáZ˜†@GP&œÑDGÏs¡þ¦þDGú‘1Yá9Ôþ¼ ûø…§÷8&–ÜÑnÄ_m®^üÆ`;ÉVÁJ£?â€-ßê}suÍ2sõA NÌúA磸‘îÿÚ»ƒìö·á¿±tÑÐ"Tÿü˜[@/äj¬€uüªìù¥Ý˜á8Ý´sõj 8@rˆð äþZÇD®ÿUÏ2ùôõrBzÆÏÞž>Ì™xœ“ wiÎ×7_… ¸ \#€MɁV¶¥üÕÿPÔ9Z‡ø§É8#H:ƒ5ÀÝå9ÍIŒ5åKÙŠ÷qÄ>1AÈøžj"µÂд/ªnÀ qªã}"iŸBå˜ÓÛŽ¦…&ݧ;G@—³b¯“•"´4í¨ôM¨åñC‹ïùÉó¯ÓsSH2Ý@ßáM‡ˆKÀªÛUeø/4\gnm¥‹ŸŒ qÄ b9ÞwÒNÏ_4Ég³ú=܆‚´ •â¥õeíþkjz>éÚyU«Íӝ݃6"8/ø{=Ô¢»G¥ äUw°W«,ô—¿ãㆅү¢³xŠUû™yŒ (øSópÐ 9\åTâ»—*oG$/×ÍT†Y¿1¤Þ¢_‡ ¼ „±ÍçèSaÓ 3ÛMÁBkxs‰’R/¡¤ˆÙçª(*õ„üXÌ´ƒ E§´¬EF"Ù”R/ÐNyÆÂ^°?™6¡œïJ·±$§?º>ÖüœcNÌù¯G ‹ñ2ŠBB„^·úìaz¨k:#¨Æ¨8LÎõލ£^§S&cŒÐU€ü(‡F±Š¼&P>8ÙÁ ‰ p5?0ÊƃZl¸aô š¼¡}gÿ¶zÆC²¹¬ÎÖG*HB¡O<º2#ñŒAƒ–¡B˜´É$¥›É:FÀÔx¾u?XÜÏÓvN©RS{2ʈãk9rmP¼Qq̳ è¼ÐFׄ^¡Öì fE“F4A…!ì/…¦Lƒ… … $%´¾yã@CI¬ á—3PþBÏNÿ<ý°4Ü ËÃ#ØÍ~âW«rEñw‹eùMMHß²`¬Öó½íf³:‹k˜¯÷}Z!ã¿<¥,\#öµÀ¯aÒNÆIé,Ћ–lŽ#Àæ9ÀÒS·I’½-Ïp Äz¤Š Â* ­íÄ9­< h>׍3ZkËU¹§˜ŒŠ±f­’¤º³Q ÏB?‹#µíÃ¥®@(Gs«†vI¥Mµ‹Á©e~2ú³ÁP4ìÕi‚²Ê^ö@-DþÓàlÜOÍ]n"µã:žpsŽ¢:! Aõ.ç~ÓBûH÷JCÌ]õVƒd «ú´QÙEA–¯¯Œ!.ˆˆëQ±ù œ·Ì!Õâ )ùL„ÅÀlÚè5@B…o´Æ¸XÓ&Û…O«˜”_#‡ƒ„ûÈt!¤ÁÏ›ÎÝŠ?c9 â\>lÓÁVÄÑ™£eØY]:fÝ–—ù+p{™ðè û³”g±OƒÚSù£áÁÊ„ä,ï7š²G ÕÌBk)~ÑiCµ|h#u¤¶îK¨² #²vݯGãeÖ϶ú…¾múÀ¶þÔñ‚Š9'^($¤§ò “š½{éúp÷J›ušS¹áªCÂubÃH9™D™/ZöØÁ‡¦ÝÙŸ·kð*_”.C‹{áXó€‡c¡c€§/šò/&éš÷,àéJþ‰X›fµ“C¨œ®r¬"kL‰Â_q…Z–.ÉL~O µ›zn‚¹À¦Öª7\àHµšÖ %»ÇníV[¥*Õ;ƒ#½¾HK-ÖIÊdÏEÚ#=o÷Óò³´Š: Ç?{¾+9›–‘OEáU·S€˜j"ÄaÜ ŒÛWt› á–c#a»pÔZÞdŽtWê=9éöÊ¢µ~ ë ;Öe‡Œ®:bî3±ýê¢wà¼îpêñ¹¾4 zc¾ðÖÿzdêŒÑÒŝÀ‰s6¤í³ÎÙB¿OZ”+F¤á‡3@Ñëäg©·Ž ˆèª<ù@É{&S„œÕúÀA)‰h:YÀ5^ÂÓŒ°õäU\ ùËÍû#²?Xe¬tu‰^zÒÔãë¼ÛWtEtû …‚g¶Úüâî*moGè¨7%u!]PhÏd™Ý%Îx: VÒ¦ôÊD3ÀŽKÛËãvÆî…N¯ä>Eró–ð`5 Œ%u5XkñÌ*NU%¶áœÊ:Qÿú»“úzyÏ6å-၇¾ ´ ÒÊ]y žO‘w2Äøæ…H’²f±ÎÇ.ª|¥'gîV•Ü .̘¯€šòü¤U~Ù†*¢!?ò wý,}´°ÔÞnïoKq5µb!áÓ3"vAßH¡³¡·G(ÐÎ0Îò¼MG!/ài®@—¬04*`…«é8ªøøló“ˆÊ”èù¤…ßÊoÿé'ËuÌÖ5×È¡§ˆˆfŽë9}hìâ_!!¯  B&Ëö¶‰ÀAÙNVŸ Wh›¸®XÑJì¨ú“¿÷3uj²˜¨ÍÎìë±aúŠÝå¯ð*Ó¨ôJ“yºØ)m°WýOè68†ŸÏ2—‰Ïüꪫٚ¥‹l1 ø ÏÄFjêµvÌbü¦èÝx:X±¢H=MÐß—,ˆÉÇ´(9ú¾^ÅÚ4¿m‡$âX‘å%(AlZo@½¨UOÌÕ”1ø¸jÎÀÃÃ_ µ‘Ü.œº¦Ut: Æï’!=¯uwû#,“pþÇúŒø(é@?³ü¥‘Mo §—s@Œ#)§ŒùkL}NOÆêA›¸~r½¼ÙA—HJ«eˆÖ´*¡ÓpÌŸö.m<-"³ûÈ$¬_6­åf£ïÚâj1y§ÕJ½@dÞÁr&Í\Z%D£Íñ·AZ Û³øüd/ªAi†/Й~  ‡âĮҮÏh§°b—›Û«mJžòG'[ÈYýŒ¦9psl ýÁ ®±f¦x,‰½tN ‚Xª9 ÙÖH.«Lo0×?͹m¡å†Ѽ+›2ƒF ±Ê8 7Hցϓ²Æ–m9…òŸï]Â1äN†VLâCˆU .ÿ‰Ts +ÅÎx(%¦u]6AF Š ØF鈄‘ |¢¶c±soŒ/t[a¾–û:s·`i햍ê›ËchÈ…8ßÀUÜewŒðNOƒõD%q#éû\9¤x¹&UE×G¥ Í—™$ð E6-‡¼!ýpãÔM˜ Âsìe¯ñµK¢Ç¡ùôléœ4Ö£”À Š®Ðc ^¨À}ÙËŸ§›ºê{ÊuÉC ×Sr€¤’fÉ*j!úÓ’Gsùìoîßîn%ò· àc Wp÷$¨˜)û»H ×8ŽÒ€Zj¤3ÀÙºY'Ql¦py{-6íÔCeiØp‘‡XÊîÆUߢ܂ž£Xé¼Y8þ©ëgñß}é.ÎógÒ„ÃØËø¯»™§Xýy M%@NŠ À(~áÐvu7&•,Ù˜ó€uP‡^^®=_E„jt’ 403WebShell
403Webshell
Server IP : 198.54.126.4  /  Your IP : 216.73.216.178
Web Server : Apache
System : Linux host55.registrar-servers.com 4.18.0-513.18.1.lve.2.el8.x86_64 #1 SMP Sat Mar 30 15:36:11 UTC 2024 x86_64
User : aeaw ( 7508)
PHP Version : 8.1.33
Disable Function : NONE
MySQL : OFF  |  cURL : ON  |  WGET : ON  |  Perl : ON  |  Python : ON  |  Sudo : OFF  |  Pkexec : OFF
Directory :  /opt/cloudlinux/venv/lib/python3.11/site-packages/guppy/heapy/test/

Upload File :
current_dir [ Writeable ] document_root [ Writeable ]

 

Command :

[ Back ]     

Current File : /opt/cloudlinux/venv/lib/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