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张小明 2026/3/2 23:05:15
济南企业网站关键词推广,公司注册网址怎么弄,广州市财贸建设开发监理网站,好的网页网站设计7.3.6 金融数据工具测试测试功能对金融Agent至关重要#xff0c;通过测试可以验证财务、市场动态、期权、个股等各类金融数据获取的准确性#xff0c;保障市场情绪分析可靠#xff0c;增强系统稳定性与健壮性#xff0c;提升用户信任和满意度#xff0c;还能助力符合金融…7.3.6 金融数据工具测试测试功能对金融Agent至关重要通过测试可以验证财务、市场动态、期权、个股等各类金融数据获取的准确性保障市场情绪分析可靠增强系统稳定性与健壮性提升用户信任和满意度还能助力符合金融合规与监管要求为金融Agent精准、稳定地提供金融分析和投资建议筑牢基础。在本项目中文件test_financial_data.py包含了针对金融数据工具的测试用例这些工具包括价格历史、财务报表、机构持股、收益历史和内部交易等。每个测试函数都验证了特定功能的预期行为包括成功获取数据、处理无数据或空数据框的情况以及正确调用被测试函数。针对金融数据工具价格历史、财务报表、机构持股等的测试。 class TestFinancialDataTools: 测试金融数据检索工具。 patch(investor_agent.yfinance_utils.get_price_history) def test_price_history_success(self, mock_price_history, sample_price_history): 测试成功获取价格历史。 mock_price_history.return_value sample_price_history result get_price_history(AAPL, period1mo) assert data in result assert columns in result assert index in result assert len(result[data]) 5 # 5天的数据 mock_price_history.assert_called_once_with(AAPL, 1mo, 1d) patch(investor_agent.yfinance_utils.get_price_history) def test_price_history_long_period_uses_monthly_interval(self, mock_price_history, sample_price_history): 测试长时间周期使用月度间隔。 mock_price_history.return_value sample_price_history result get_price_history(AAPL, period5y) # 对于5年周期应使用月度间隔 mock_price_history.assert_called_once_with(AAPL, 5y, 1mo) patch(investor_agent.yfinance_utils.get_price_history) def test_price_history_short_period_uses_daily_interval(self, mock_price_history, sample_price_history): 测试短时间周期使用日度间隔。 mock_price_history.return_value sample_price_history result get_price_history(AAPL, period1d) # 对于1天周期应使用日度间隔 mock_price_history.assert_called_once_with(AAPL, 1d, 1d) patch(investor_agent.yfinance_utils.get_price_history) def test_price_history_no_data(self, mock_price_history): 测试当没有价格历史可用时的错误处理。 mock_price_history.return_value None with pytest.raises(ValueError, matchNo historical data found for INVALID): get_price_history(INVALID) patch(investor_agent.yfinance_utils.get_price_history) def test_price_history_empty_dataframe(self, mock_price_history): 测试当返回空DataFrame时的错误处理。 mock_price_history.return_value pd.DataFrame() with pytest.raises(ValueError, matchNo historical data found for INVALID): get_price_history(INVALID) patch(investor_agent.yfinance_utils.get_financial_statements) def test_financial_statements_success(self, mock_statements): 测试成功获取财务报表。 statements_df pd.DataFrame({ 2024-Q1: [1000000, 500000, 300000], 2023-Q4: [900000, 450000, 250000], 2023-Q3: [850000, 400000, 200000] }, index[Revenue, Gross Profit, Net Income]) mock_statements.return_value statements_df result get_financial_statements(AAPL, statement_typeincome, frequencyquarterly) assert data in result assert columns in result assert index in result assert len(result[columns]) 3 # 3个季度 mock_statements.assert_called_once_with(AAPL, income, quarterly) patch(investor_agent.yfinance_utils.get_financial_statements) def test_financial_statements_max_periods_limit(self, mock_statements): 测试max_periods限制返回的列数。 # 创建具有许多列的DataFrame many_periods {f2024-Q{i}: [1000000, 500000] for i in range(1, 15)} # 14个季度 statements_df pd.DataFrame(many_periods, index[Revenue, Gross Profit]) mock_statements.return_value statements_df result get_financial_statements(AAPL, max_periods5) # 应限制为5个时期 assert len(result[columns]) 5 patch(investor_agent.yfinance_utils.get_financial_statements) def test_financial_statements_no_data(self, mock_statements): 测试当没有财务数据可用时的错误处理。 mock_statements.return_value None with pytest.raises(ValueError, matchNo income statement data found for INVALID): get_financial_statements(INVALID, statement_typeincome) patch(investor_agent.yfinance_utils.get_financial_statements) def test_financial_statements_empty_dataframe(self, mock_statements): 测试当返回空DataFrame时的错误处理。 mock_statements.return_value pd.DataFrame() with pytest.raises(ValueError, matchNo balance statement data found for INVALID): get_financial_statements(INVALID, statement_typebalance) patch(investor_agent.yfinance_utils.get_institutional_holders) def test_institutional_holders_success(self, mock_holders): 测试成功获取机构持股。 inst_df pd.DataFrame({ Holder: [Vanguard, BlackRock, State Street], Shares: [100000000, 90000000, 80000000], Date Reported: [2024-01-01, 2024-01-01, 2024-01-01] }) fund_df pd.DataFrame({ Holder: [Fund A, Fund B], Shares: [5000000, 4000000], Date Reported: [2024-01-01, 2024-01-01] }) mock_holders.return_value (inst_df, fund_df) result get_institutional_holders(AAPL, top_n20) assert institutional_holders in result assert mutual_fund_holders in result assert data in result[institutional_holders] assert data in result[mutual_fund_holders] mock_holders.assert_called_once_with(AAPL, 20) patch(investor_agent.yfinance_utils.get_institutional_holders) def test_institutional_holders_partial_data(self, mock_holders): 测试仅机构持股数据可用时的情况。 inst_df pd.DataFrame({ Holder: [Vanguard], Shares: [100000000] }) mock_holders.return_value (inst_df, None) # 没有共同基金数据 result get_institutional_holders(AAPL) assert institutional_holders in result assert mutual_fund_holders not in result patch(investor_agent.yfinance_utils.get_institutional_holders) def test_institutional_holders_no_data(self, mock_holders): 测试当没有机构持股数据可用时的错误处理。 mock_holders.return_value (None, None) with pytest.raises(ValueError, matchNo institutional holder data found for INVALID): get_institutional_holders(INVALID) patch(investor_agent.yfinance_utils.get_institutional_holders) def test_institutional_holders_empty_dataframes(self, mock_holders): 测试当返回空DataFrame时的错误处理。 mock_holders.return_value (pd.DataFrame(), pd.DataFrame()) with pytest.raises(ValueError, matchNo institutional holder data found for INVALID): get_institutional_holders(INVALID) patch(investor_agent.yfinance_utils.get_earnings_history) def test_earnings_history_success(self, mock_earnings): 测试成功获取收益历史。 earnings_df7.3.7 市场动态工具测试文件test_market_movers.py实现了针对get_market_movers工具的测试通过模拟yahoo_finance_utils.get_market_movers_data的返回结果测试了获取市场涨幅股、跌幅股、最活跃股以及在盘前、盘后交易时段获取最活跃股等多种场景下该工具的行为还包括默认参数使用、空响应和错误处理等情况的测试。class TestGetMarketMovers: 测试get_market_movers工具。 pytest.fixture def sample_movers_data(self): 市场动态数据样本。 return { stocks: [ { symbol: AAPL, name: Apple Inc., price: 150.0, change: 5.0, percentChange: 3.45, volume: 50000000 }, { symbol: GOOGL, name: Alphabet Inc., price: 2800.0, change: -25.0, percentChange: -0.88, volume: 25000000 } ] } patch(investor_agent.yahoo_finance_utils.get_market_movers_data) async def test_get_gainers(self, mock_movers, sample_movers_data): 测试获取市场涨幅股。 mock_movers.return_value sample_movers_data result await get_market_movers(categorygainers, count25) assert result sample_movers_data mock_movers.assert_called_once_with(gainers, 25, regular) patch(investor_agent.yahoo_finance_utils.get_market_movers_data) async def test_get_losers(self, mock_movers, sample_movers_data): 测试获取市场跌幅股。 mock_movers.return_value sample_movers_data result await get_market_movers(categorylosers, count50) assert result sample_movers_data mock_movers.assert_called_once_with(losers, 50, regular) patch(investor_agent.yahoo_finance_utils.get_market_movers_data) async def test_get_most_active(self, mock_movers, sample_movers_data): 测试获取最活跃股票。 mock_movers.return_value sample_movers_data result await get_market_movers(categorymost-active, count30) assert result sample_movers_data mock_movers.assert_called_once_with(most-active, 30, regular) patch(investor_agent.yahoo_finance_utils.get_market_movers_data) async def test_premarket_session(self, mock_movers, sample_movers_data): 测试获取盘前交易时段最活跃股票。 mock_movers.return_value sample_movers_data result await get_market_movers( categorymost-active, count15, market_sessionpre-market ) assert result sample_movers_data mock_movers.assert_called_once_with(most-active, 15, pre-market) patch(investor_agent.yahoo_finance_utils.get_market_movers_data) async def test_after_hours_session(self, mock_movers, sample_movers_data): 测试获取盘后交易时段最活跃股票。 mock_movers.return_value sample_movers_data result await get_market_movers( categorymost-active, count20, market_sessionafter-hours ) assert result sample_movers_data mock_movers.assert_called_once_with(most-active, 20, after-hours) patch(investor_agent.yahoo_finance_utils.get_market_movers_data) async def test_default_parameters(self, mock_movers, sample_movers_data): 测试默认参数。 mock_movers.return_value sample_movers_data result await get_market_movers() assert result sample_movers_data mock_movers.assert_called_once_with(most-active, 25, regular) patch(investor_agent.yahoo_finance_utils.get_market_movers_data) async def test_empty_response(self, mock_movers): 测试处理空响应。 mock_movers.return_value {stocks: []} result await get_market_movers(categorygainers) assert result {stocks: []} assert len(result[stocks]) 0 patch(investor_agent.yahoo_finance_utils.get_market_movers_data) async def test_error_handling(self, mock_movers): 测试底层函数失败时的错误处理。 mock_movers.side_effect Exception(API Error) with pytest.raises(Exception, matchAPI Error): await get_market_movers(categorygainers)
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