所有测试均成功。现在让我们进行与上一节相同的替换（在 test_one_root 函数中将 6 更改为 7）并再次运行测试。我们得到以下结论：
（环境）alex@alex-pc:~/Projects/autotest$ pytest test.py
== ...
平台 Linux——Python 3.12 。3 、pytest -8.3 。4 、pluggy -1.5 。0
根目录：/home/alex/Projects/autotest
插件：anyio -4.6 。2.帖子1
收集了6 件物品
res =二次方程求解器( 1 , -12 , 36 )
断言len （res ）== 1
>断言res == [ 7 ]
E 断言[ 6.0 ] == [ 7 ]
埃
E 在索引0 处差异：6.0 != 7
测试.py:64:断言错误
完整给出了出错函数的源代码，指出了错误的具 脸书数据 体位置，并给出了正确的结果。总的来说，Pytest 输出的结果排序相当方便，而且易于浏览。也可以说 Pytest 的输出比 Unittest 的输出更具信息量。接下来我们建议您完成一个简单的任务。
独立完成的任务
有两个函数可以作为某些计算器的一部分：
def加法（a，b ）：
返回a + b
def减法（a，b ）：
返回a - b
使用 Unittest 和 Pytest 库为它们编写自动化测试。
解决方案
让我们总结一下
自动测试是一个模拟用户使用被测试程序的脚本。
自动测试比手动测试更快，并且可以识别错误、软件中的各种缺陷并自动评估其质量。
Unittest 和 Pytest 库非常适合在 Python 中创建自动化测试。
Pytest 中的代码比 Unittest 中的代码更简洁。此外，Pytest 的结果输出更具信息量。
图灵测试：为什么机器要参加人工智能测试
上个世纪中叶，杰出的数学家阿兰·图灵问自己：机器能思考吗？他指的是计算机模仿人类行为的能力，这在当时是一个不可想象的想法。为了验证这一假设，图灵开发了一个测试，为评估人工智能设定了标准。尽管受到批评，该方法仍然影响了机器学习的发展，并且仍在人工智能研究中使用。