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仮説には、以下に対応するsampled_from()戦略がありrandom.choice()ます。

In [1]: from hypothesis import find, strategies as st

In [2]: find(st.sampled_from(('ST', 'LT', 'TG', 'CT')), lambda x: True)
Out[2]: 'ST'

random.sample()しかし、シーケンスから長さ N のサブシーケンスを生成するような戦略を持つ方法はありますか?

In [3]: import random

In [4]: random.sample(('ST', 'LT', 'TG', 'CT'), 2)
Out[4]: ['CT', 'TG']
4

2 に答える 2

2

あなたがすることができます：

permutations(elements).map(lambda x: x[:n])
于 2016-09-25T13:59:18.267 に答える
1

lists戦略的にはこれが可能であるように感じますが、機能させることができませんでした。sampled_fromコードを真似することで、動作しそうなものを作ることができました。

from random import sample
from hypothesis.searchstrategy.strategies import SearchStrategy
from hypothesis.strategies import defines_strategy


class SampleMultipleFromStrategy(SearchStrategy):
    def __init__(self, elements, n):
        super(SampleMultipleFromStrategy, self).__init__()
        self.elements = tuple(elements)
        if not self.elements:
            raise ValueError
        self.n = int(n)

    def do_draw(self, data):
        return sample(self.elements, self.n)

@defines_strategy
def sample_multiple_from(elements, n):
    return SampleMultipleFromStrategy(elements, n)

サンプル結果:

>>> find(sample_multiple_from([1, 2, 3, 4], 2), lambda x: True)
[4, 2]
于 2016-09-24T02:55:09.550 に答える