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实验 1：字符串转写指令

在这个实验中，我们会用到一系列课堂上学过的内容来完成一个任务。给定一个字符串 input_str，我们需要根据一个给定的指令来完成一个操作.

实验准备

  • 按照第一个实验的要求完成 Python 环境的安装和配置；
  • 了解关于字符串方法与字符串切片相关的知识.

任务要求

打开 problem.py 文件，你会看到这样的代码：

def single_line_process(input_str, line):
    '''
    @param input_str: str   输入字符串
    @param line: str        简单语句
    @return: str            返回对 input_str 进行 line 指定的操作后的结果
    '''
    ##############################################################
    # 在这里实现你的代码
    ##############################################################

    return input_str # 将返回的东西替换为你的计算得到的值

这被称作一个函数. 在这里，我们不要求你了解关于函数的知识，只要在里面填写代码即可. 注意，所有你所填写的代码（称作函数体）的缩进应当在 def 语句下面一级.

我们要求你书写的代码能够对 A = B; 这样的简单语句（即 line）中的内容完成处理. 我们保证这里的输入最后为一个分号，语句中间有且仅有一个 =，所有空格忽略不计. 这样的简单语句进行的操作就是如果在 input_str 这个字符串中出现了等号左边的字符串，就将它的首次出现替换为等号右边的字符串，并且在 return 关键字后面填入完成计算之后的字符串.

计算示例

你可以直接执行 problem.py 来测试你的代码，测试数据在函数下方的语句块中进行设置. 下面是几个典型例子和边界条件：

最简单的情形：

single_line_process("ABC", "A = B;") == "BBC"
single_line_process("AAC", "A = B;") == "BAC"
single_line_process("ABACAB", "AB = CDE;") == "CDEACAB"

而空字符串的情形比较特殊：

single_line_process("ABC", "= B;") == "BABC"
single_line_process("ABC", "A = ;") == "BC"

当出现在等号左边时，我们默认每个字符串最开头就是应当被替换的空字符串；当出现在等号右边时，替换为空字符串相当于直接删除这个字符.

测试方法

直接执行 test.py 来完成测试. 如果你的代码正确，则会出现如下成功提示：

........
----------------------------------------------------------------------
Ran 8 tests in 0.001s

OK
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.004s

OK

通过测试后，请将 lab1 目录压缩为一个 ZIP 文件，并提交到学在浙大。

选做的拓展知识之一：代码混淆

在这个实验中，我们提供了 baseline.py. 它是通过代码混淆（code obfuscation）进行保护的. 所谓的代码混淆指的是将一段好理解的代码转换成更难理解的代码，这种转换的目的往往是保护知识产权——或者说保持代码的垄断地位，在实际的软件开发中时有应用. 我们使用的框架是 obfupy. 我们建议你借助人工智能理解它的文档，完成以下几个问题：

  1. 使用 Pip 安装 obfupy，可以参考环境配置指南中的对应章节；
  2. 解释它进行混淆的四个步骤（rewrite, format, replace, codec），粗略解释它的执行过程；
  3. 执行它的示例，并且对自己写的小程序进行混淆，观察结果；
  4. 修改它的示例代码中的配置，并且进行测试，尝试理解一些选项的意义；
  5. 阅读其 Rewriter 部分的代码文件中的任意一个模块，并解释其执行过程.

选做的拓展知识之二：模块化测试

注意到，我们使用了 unitest 模块来完成模块测试. 按照以下步骤，借助人工智能探索它以及其它测试方式：

  1. 阅读 unitest 模块的文档，尝试自己在测试模块（test.py）中增加一些测试样例；
  2. 探索样例生成：我们使用 random 模块生成了一些测试样例，解释测试过程并且进行一些修改和尝试；
  3. 尝试将部分测试改写成使用 doctest 模块完成.

你可以尝试回答下面两个问题：

  1. 思考 unitest 模块和 doctest 模块的区别，并尝试给出二者不同的使用场景；
  2. 单元测试的意义是什么？如何设置测试样例能够保证自己的测试足够充分？给出一些实际的例子.

参考资料

拓展阅读

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