Current File : //lib64/python2.7/unittest/util.py
"""Various utility functions."""
from collections import namedtuple, OrderedDict


__unittest = True

_MAX_LENGTH = 80
def safe_repr(obj, short=False):
    try:
        result = repr(obj)
    except Exception:
        result = object.__repr__(obj)
    if not short or len(result) < _MAX_LENGTH:
        return result
    return result[:_MAX_LENGTH] + ' [truncated]...'


def strclass(cls):
    return "%s.%s" % (cls.__module__, cls.__name__)

def sorted_list_difference(expected, actual):
    """Finds elements in only one or the other of two, sorted input lists.

    Returns a two-element tuple of lists.    The first list contains those
    elements in the "expected" list but not in the "actual" list, and the
    second contains those elements in the "actual" list but not in the
    "expected" list.    Duplicate elements in either input list are ignored.
    """
    i = j = 0
    missing = []
    unexpected = []
    while True:
        try:
            e = expected[i]
            a = actual[j]
            if e < a:
                missing.append(e)
                i += 1
                while expected[i] == e:
                    i += 1
            elif e > a:
                unexpected.append(a)
                j += 1
                while actual[j] == a:
                    j += 1
            else:
                i += 1
                try:
                    while expected[i] == e:
                        i += 1
                finally:
                    j += 1
                    while actual[j] == a:
                        j += 1
        except IndexError:
            missing.extend(expected[i:])
            unexpected.extend(actual[j:])
            break
    return missing, unexpected


def unorderable_list_difference(expected, actual, ignore_duplicate=False):
    """Same behavior as sorted_list_difference but
    for lists of unorderable items (like dicts).

    As it does a linear search per item (remove) it
    has O(n*n) performance.
    """
    missing = []
    unexpected = []
    while expected:
        item = expected.pop()
        try:
            actual.remove(item)
        except ValueError:
            missing.append(item)
        if ignore_duplicate:
            for lst in expected, actual:
                try:
                    while True:
                        lst.remove(item)
                except ValueError:
                    pass
    if ignore_duplicate:
        while actual:
            item = actual.pop()
            unexpected.append(item)
            try:
                while True:
                    actual.remove(item)
            except ValueError:
                pass
        return missing, unexpected

    # anything left in actual is unexpected
    return missing, actual

_Mismatch = namedtuple('Mismatch', 'actual expected value')

def _count_diff_all_purpose(actual, expected):
    'Returns list of (cnt_act, cnt_exp, elem) triples where the counts differ'
    # elements need not be hashable
    s, t = list(actual), list(expected)
    m, n = len(s), len(t)
    NULL = object()
    result = []
    for i, elem in enumerate(s):
        if elem is NULL:
            continue
        cnt_s = cnt_t = 0
        for j in range(i, m):
            if s[j] == elem:
                cnt_s += 1
                s[j] = NULL
        for j, other_elem in enumerate(t):
            if other_elem == elem:
                cnt_t += 1
                t[j] = NULL
        if cnt_s != cnt_t:
            diff = _Mismatch(cnt_s, cnt_t, elem)
            result.append(diff)

    for i, elem in enumerate(t):
        if elem is NULL:
            continue
        cnt_t = 0
        for j in range(i, n):
            if t[j] == elem:
                cnt_t += 1
                t[j] = NULL
        diff = _Mismatch(0, cnt_t, elem)
        result.append(diff)
    return result

def _ordered_count(iterable):
    'Return dict of element counts, in the order they were first seen'
    c = OrderedDict()
    for elem in iterable:
        c[elem] = c.get(elem, 0) + 1
    return c

def _count_diff_hashable(actual, expected):
    'Returns list of (cnt_act, cnt_exp, elem) triples where the counts differ'
    # elements must be hashable
    s, t = _ordered_count(actual), _ordered_count(expected)
    result = []
    for elem, cnt_s in s.items():
        cnt_t = t.get(elem, 0)
        if cnt_s != cnt_t:
            diff = _Mismatch(cnt_s, cnt_t, elem)
            result.append(diff)
    for elem, cnt_t in t.items():
        if elem not in s:
            diff = _Mismatch(0, cnt_t, elem)
            result.append(diff)
    return result
BDM Cricket India: tips, teams, tournaments

Recent Posts

Hogyan lehet fogadni a 20bet Hungary a megfelelő stratégiával?

Hogyan lehet fogadni a 20bet Hungary a megfelelő stratégiával? A 20bet Hungary online fogadási platform lehetőséget kínál a játékosok számára, hogy különböző sportágakra és eseményekre tegyenek fogadásokat akár a stratégiájukra támaszkodva. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan alakíthatod ki a megfelelő stratégiát a 20bet Hungary-n keresztüli fogadásokhoz. Mi az a 20bet Hungary? …

Read More »

Bonus Bez Depozytu Za Rejestrację 2025: Poznaj Promocje Bukmacherskie

Rejestracja, Bonusy I Zakłady Sportowe Content Wpłaty I Wypłaty W Mostbet Casino “bonusy Bez Depozytu Czy Mogę Wypłacić Wygrane Z Bonusu Bez Depozytu? Gdzie Odebrać Freebet Bez Depozytu Za Rejestrację? Freebet Bonanza Bez Depozytu Darmowe Zakłady W Fortunie Czy Warto Korzystać Z Bonusów Bez Obrotu? Jaki Bukmacher Oferuje Em Start …

Read More »

Bbrbet Casino: Opiniones, Juegos Sumado A Bonos Exclusivos

Registrarse En Bbrbet Gestión De Cuenta De Casino Content ¿qué Idiomas Están Disponibles Para Los Jugadores Sobre Ela Bbrbet App? Licença Do Bbrbet: Garantia De Good Play E Segurança No Cassino Online Juego De Minas En Bbrbet Casino Atención Al Cliente Bbrbet Compromiso Con La Calidad App Móvel Bbrbet Online …

Read More »

Как букмекерские конторы используют большие данные

Как букмекерские конторы используют большие данные Букмекерские конторы – это не просто места для ставок, а сложные системы, использующие современные технологии для увеличения прибыли и улучшения пользовательского опыта. Большие данные стали основой их успешного ведения бизнеса. В этой статье мы расскажем, как букмекерские конторы используют большие данные для анализа и …

Read More »

CASHlib Casinos in Deutschland – Was bieten sie?

CASHlib Casinos gewinnen in Deutschland immer mehr an Bedeutung. Diese Casinos ermöglichen es Spielern, anonym und sicher mit Prepaid-Guthaben zu bezahlen – ganz ohne Bankverbindung oder Kreditkarte. Besonders für Nutzer, die auf Datenschutz und schnelle Transaktionen Wert legen, sind sie eine interessante Alternative.

Was bieten CASHlib Casinos?

  • Schnelle und anonyme Einzahlungen ohne Registrierung bei Drittanbietern
  • Breites Spielangebot von Slots bis zu Live-Dealer-Spielen
  • Regelmäßige Aktionen wie Freispiele und Cashback
  • Attraktive Willkommensboni für neue Spieler
  • EU-lizenzierte Anbieter mit hohen Sicherheitsstandards

Ein großer Vorteil von CASHlib ist, dass keine sensiblen Bankdaten im Casino hinterlegt werden müssen. Die Gutscheine sind online oder in vielen Verkaufsstellen erhältlich und können sofort verwendet werden. Dadurch entfällt auch die Notwendigkeit, persönliche Daten bei Einzahlungen preiszugeben – ein echter Pluspunkt für sicherheitsbewusste Spieler.

Viele spielothekgermany.com/de/spielothek/cashlib-casinos/ bieten zudem mobile Kompatibilität, einfache Menüführung und professionellen Spielerschutz. Wer nach einem unkomplizierten Zahlungsweg mit solider Auswahl an Spielen und Bonusangeboten sucht, wird bei diesen Plattformen fündig. Die Kombination aus Bequemlichkeit, Sicherheit und einem attraktiven Bonusangebot macht CASHlib Casinos zu einer beliebten Wahl für deutsche Nutzer.

slot 7