def test_06_models_Dataset_class():
"""
Test Dataset Class 04
Hipotesis:
=========
Crear una Dataset con una distribucion.
"""
my_distribution = Distribution(datadict=DISTRIBUTION_OK)
my_new_dataset = EXAMPLE_DATASET
my_dataset = Dataset(datadict=my_new_dataset,
_distributions=my_distribution)
assert_equals(my_dataset.resources, [my_distribution])
def test_04_models_Dataset_class():
"""
Test Dataset Class 04
Hipotesis:
=========
La clase Dataset posee un argumento opcional llamado _distributions.
Este argumento acepta objs de clase list() y Distribution, si el flag _distribution_literal== False.
Si no es de ninguna de esas clases, se omiten las distribuciones.
"""
my_new_dataset = EXAMPLE_DATASET
my_dataset = Dataset(datadict=my_new_dataset, _distributions=1234)
assert_equals(my_dataset.resources, [])
def test_01_models_Dataset_class():
"""
Test Dataset Class 01
Hipotesis:
=========
Instanciar la clase Dataset.
"""
my_new_dataset = EXAMPLE_DATASET
my_dataset = Dataset(datadict=my_new_dataset)
assert_equals(my_dataset.author_email, '*****@*****.**')
def test_03_models_Dataset_class():
"""
Test Dataset Class 03
Hipotesis:
=========
El argumento datadict, solo puede ser de tipo dict. Si esto ocurre,
salgo con una exeption TypeError.
"""
my_new_dataset = None
my_dataset = Dataset(datadict=my_new_dataset)
# Esta linea no se ejecutara.
assert_equals(my_dataset.author_email, '*****@*****.**')
def test_02_models_Dataset_class():
"""
Test Dataset Class 02
Hipotesis:
=========
Si falta alguna de las claves requeridas para crear el dataset, salgo
con una Exception KeyError.
"""
my_new_bad_dataset = EXAMPLE_BAD_DATASET
my_dataset = Dataset(datadict=my_new_bad_dataset)
# Esta linea no se ejecutara.
assert_equals(my_dataset.author_email, '*****@*****.**')
def test_05_models_Dataset_class():
"""
Test Dataset Class 05
Hipotesis:
=========
La clase Dataset posee un argumento opcional llamado _distributions.
Este argumento acepta objs de clase list() y Distribution, si el flag _distribution_literal== False.
por el contrario, el flag _distribution_literal si el mismo se encuentra en True, _distributions
puede recibir listas de diccionarios como aceptables.
Si no es de ninguna de esas clases, salgo con una exception TypeError
"""
my_new_dataset = EXAMPLE_DATASET
my_dataset = Dataset(datadict=my_new_dataset,
_distributions=[{}, {}, {}],
_distribution_literal=True)
assert_equals(my_dataset.resources, [{}, {}, {}])