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前一篇文章《Python 中如何实现参数化测试？》中，我提到了在 Python 中实现参数化测试的几个库，并留下一个问题：它们是如何做到把一个方法变成多个方法，并且将每个方法与相应的参数绑定起来的呢？我们再提炼一下，原问题等于是：在一个类中，如何使用装饰器把一个类方法变成多个类方法（或者产生类似的效果）？

本文想针对测试中一种很常见的测试场景，即参数化测试，继续聊聊关于测试的话题，并尝试将这几个测试框架串联起来，做一个横向的比对，加深理解。

在 Python 中，没有可以在运行时简化函数定义的语法糖。然而，这并不意味着它就不可能，或者是难以实现。

我们为什么要学习 Python？玩转 Pynq 的 9 岁天才儿童要大学毕业了！他就是 Laurent Simons。让人惊讶的是，早在 6 岁时他就开始学习高中课程了........

或许你是一个初入门Python的小白，完全不知道PEP是什么。又或许你是个学会了Python的熟手，见过几个PEP，却不知道这玩意背后是什么。那正好，本文将系统性地介绍一下PEP，与大家一起加深对PEP的了解。

相信大家对于Python的列表和元组两种数据结构并不陌生了，如果我问大家这两种数据结构有什么区别呢？列表和元组都是数组，列表是动态的数组可以修改，元组是静态的数组不可修改。除此之外，大家还能想到其他的区别吗？接下来就让我来详细给大家介绍一下吧。

本文想要聊聊比较特殊的“-m”选项：关于它的典型用法、原理解析与发展演变的过程。

在 Python 的项目中，如何管理所用的全部依赖库呢？最主流的做法是维护一份“requirements.txt”，记录下依赖库的名字及其版本号。那么，如何来生成这份文件呢？

在写 Python 项目的时候，我们可能经常会遇到导入模块失败的错误：ImportError: No module named 'xxx'或者ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'。

迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种（之一），在 Python 中随处可见它的身影，我们经常用到它，但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中，我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的，还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。