3、Python基础速通（二）：变量、数据类型、运算符——测试数据生成的基石

好，咱们接着聊。上一章我们把Python环境搭好了，也跑通了第一个脚本。这一章，我要带你搞定Python里最核心的三个东西：变量、数据类型、运算符。

你可能会问，这跟嵌入式测试有什么关系？

关系大了去了。你想想看，我们每天要生成多少测试数据？几百组寄存器配置、几千条串口报文、上万次ADC采样值……这些数据怎么来？说白了，就是靠变量存、靠数据类型定义、靠运算符算出来的。

我个人习惯，把这一章叫做「测试数据生成的三板斧」。学完它，你就能自己写脚本批量造数据了。

3.1 变量——给数据贴个标签

变量是什么？很简单，就是给数据起个名字。

比如你测一个温度传感器，采集到的值是25.6℃。你总不能每次都写25.6吧？把它存到变量里，用的时候直接叫名字就行。

temperature = 25.6
print(temperature)  # 输出 25.6

嗯，这里要注意：Python的变量不需要提前声明类型。你直接赋值，它就自动认了。这在快速写测试脚本时特别爽。

我的习惯：变量名一定要见名知意。测什么就用什么命名。比如 adc_value、uart_data、gpio_status。别用 a、b、c 这种，回头自己都看不懂。

变量命名有几个硬规矩：

  • 只能包含字母、数字、下划线
  • 不能以数字开头
  • 不能是Python关键字（比如 if、for、while）

还有个小技巧：Python里变量名区分大小写。 Temp 和 temp 是两个不同的变量。我曾经因为这个bug查了半小时……嗯，不说了，都是泪。

3.2 数据类型——数据长什么样

Python的数据类型，说白了就是告诉计算机：你手里拿的是什么东西。

是数字？是文字？是开关状态？还是列表？不同类型，玩法不一样。

3.2.1 数字类型：int 和 float

int 是整数，float 是浮点数（带小数）。

reg_addr = 0x3F  # int，寄存器地址
voltage = 3.3     # float，电压值

我在项目中遇到过一个问题：两个浮点数做比较，明明看起来相等，但 if 判断就是进不去。为什么？因为浮点数有精度误差。后来我改用 round() 或者比较差值范围才搞定。

避坑指南：千万不要直接用 == 比较两个浮点数。用 abs(a - b) < 1e-6 这种方式。

3.2.2 字符串类型：str

字符串就是文本。在测试脚本里，我们经常用它来拼报文、写日志。

uart_cmd = "AT+START\r\n"
log_msg = 'ADC value: ' + str(adc_value)

字符串可以用单引号，也可以用双引号。我个人习惯用双引号，因为有时候字符串里会包含单引号（比如 don't）。

字符串拼接有几种方式：

  • + 拼接：简单直接
  • f-string：Python 3.6+ 推荐，超好用
# f-string 示例
channel = 3
expected = f"CH{channel}: 1200mV"
print(expected)  # 输出 CH3: 1200mV

你看，用 f-string 拼测试报文，是不是比用 + 清爽多了？

3.2.3 布尔类型：bool

布尔值只有两个：True 和 False。在测试脚本里，它常用来表示测试结果。

test_passed = True
if test_passed:
    print("测试通过")
else:
    print("测试失败")

布尔值其实可以当成数字用：True 是 1，False 是 0。但我不建议这么干，代码可读性会变差。

3.2.4 列表和元组

列表（list）和元组（tuple）都是用来存一堆数据的。区别在于：列表可以改，元组不能改。

# 列表：测试用例集合
test_cases = ["case1", "case2", "case3"]
test_cases.append("case4")  # 可以添加

# 元组：固定参数集合
gpio_pins = (1, 3, 5, 7)  # 不能修改

我建议：如果数据后续会变，用列表；如果数据是固定的（比如硬件引脚号），用元组。这样代码更安全，别人一看就知道你的意图。

3.2.5 字典：键值对

字典（dict）是测试脚本里的神器。它用键（key）来存值（value），查找速度飞快。

# 寄存器配置表
reg_config = {
    "POWER_CTRL": 0x01,
    "CLOCK_DIV":  0x04,
    "INT_ENABLE": 0x08
}

# 按名字取值
print(reg_config["POWER_CTRL"])  # 输出 1

我在做自动化测试时，经常用字典来存设备的配置参数。比用列表一个个索引方便多了。

3.3 运算符——让数据动起来

有了变量和数据类型，接下来就是怎么操作它们了。运算符就是干这个的。

3.3.1 算术运算符

加减乘除，跟数学一样。但有几个要注意的：

运算符 说明 示例
+ 加 5 + 3 = 8
- 减 5 - 3 = 2
* 乘 5 * 3 = 15
/ 除（结果是浮点数） 5 / 2 = 2.5
// 整除（取整数部分） 5 // 2 = 2
% 取余 5 % 2 = 1
** 幂运算 2 ** 3 = 8

在嵌入式测试里，// 和 % 特别常用。比如你要把毫秒转成秒和毫秒：

total_ms = 1500
seconds = total_ms // 1000  # 1
ms = total_ms % 1000        # 500

3.3.2 比较运算符

比较运算符返回布尔值。在测试脚本里，它用来判断结果对不对。

actual = 1200
expected = 1200
if actual == expected:
    print("测试通过")
else:
    print(f"失败：期望{expected}，实际{actual}")

常用的比较运算符：==、!=、>、<、>=、<=。

重要提醒：一个等号 = 是赋值，两个等号 == 才是比较。我见过太多新手在这上面栽跟头了。

3.3.3 逻辑运算符

逻辑运算符用来组合多个条件：

  • and：两个条件都成立
  • or：至少一个条件成立
  • not：取反
voltage = 3.3
current = 0.5
if voltage > 3.0 and current < 1.0:
    print("设备工作正常")

我曾经写过一个测试脚本，用 and 和 or 组合了五六个条件，结果把自己绕晕了。后来我学乖了：条件太多就拆成几个变量，用有意义的变量名，代码立马清晰了。

3.3.4 成员运算符

这个在测试数据生成里特别实用。in 用来检查某个值在不在列表或字典里。

valid_channels = [1, 2, 3, 4]
ch = 5
if ch in valid_channels:
    print("通道有效")
else:
    print("通道无效，请重新选择")

你看，用 in 是不是比写一堆 == 判断简洁多了？

3.4 实战：生成一组测试数据

好了，理论讲完了。咱们来点实际的。

假设你要测试一个温度传感器，需要生成10组测试数据：温度值从 -20℃ 到 60℃，步进 10℃。每组数据包括：序号、温度值、对应的ADC码值（假设每℃对应 10 个码）。

# 生成温度测试数据
test_data = []
for i in range(10):
    temp = -20 + i * 10
    adc_code = temp * 10
    test_data.append({
        "序号": i + 1,
        "温度": temp,
        "ADC码值": adc_code
    })

# 打印结果
for item in test_data:
    print(f"第{item['序号']}组：温度={item['温度']}℃, ADC={item['ADC码值']}")

输出结果：

第1组：温度=-20℃, ADC=-200
第2组：温度=-10℃, ADC=-100
...
第10组：温度=60℃, ADC=600

你看，不到10行代码，10组测试数据就生成了。这就是Python的效率。

我的建议：在实际项目中，把这种数据生成逻辑封装成函数。下次换个传感器，改几个参数就能复用。别每次都从头写。

3.5 本章小结

这一章我们聊了：

  • 变量：给数据起名字，方便调用
  • 数据类型：int、float、str、bool、list、tuple、dict——每种类型都有它的用武之地
  • 运算符：算术、比较、逻辑、成员——让数据按照你的意愿变化

这些东西，说白了就是Python的「砖块」。下一章，我们要用这些砖块搭房子了——流程控制。到时候，你的脚本就能根据不同的条件做不同的事情，那才是真正的自动化。

嗯，今天就到这儿。把上面的代码敲一遍，感受一下。有问题随时翻回来看看。

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