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grade-python 镜像详细说明

grade-python 使用指南

grade-python 配置说明

grade-python 官方文档

Python评分环境Docker镜像文档

1. 镜像概述和主要用途

本镜像为特定Python版本的程序作业自动评分环境,旨在提供标准化的评分运行时。镜像集成了路径中的指定Python版本,并预装核心评分工具(python-grader-utils、pytest),支持多种扩展场景的依赖库,适用于各类Python程序作业的自动化评分流程。

2. 核心功能和特性

2.1 基础功能

  • 特定Python版本:镜像路径中包含指定版本的Python解释器,确保评分环境版本一致性。
  • 核心评分工具:预装
    • python-grader-utils(作业评分工具库)
    • pytest(Python测试框架)。

2.2 扩展特性

  • 多标签变体:提供多种标签后缀(如math-*、ml-*),按需集成扩展库(如科学计算、机器学***、数据库等)。
  • 丰富实用命令:内置graderutils、unittest系列、run-all-unittests等命令,简化评分流程配置。
  • 兼容性:基于grading-base镜像构建,支持其核心功能(如capture、testcase包装器)。

3. 标签说明

3.1 基础标签格式

镜像标签遵循<Python版本>-<评分基础版本>格式,其中:

  • <Python版本>:镜像内置的Python版本(如3.5、3.7)。
  • <评分基础版本>:底层grading-base镜像版本(如2.0、3.1)。
  • 更新标识:标签中可包含uN(N为递增数字),表示在软件版本不变的情况下的镜像更新(如3.5-2.0u1表示Python 3.5、评分基础2.0的第1次更新)。

3.2 新版本标签格式

较新版本标签包含python-grader-utils版本,格式为<Python版本>-<grader-utils版本>-<评分基础版本>(如3.7-3.3-3.1表示Python 3.7、grader-utils 3.3、评分基础3.1)。

3.3 扩展标签变体

除基础标签外,提供以下功能扩展标签(前缀+基础标签格式,如math-3.9-3.5-4.0):

标签前缀包含扩展包用途
math-*matplotlib、scipy、numpy、bokeh(科学计算与可视化);openpyxl、xlrd、xlwt(Excel解析)科学计算、数据可视化及Excel处理相关作业
ml-*在math-*基础上增加pandas、scikit-learn机器学***、数据分析相关作业
jupyter-*在ml-*基础上增加nbconvert、ipythonJupyter笔记本作业评分
rdf-*rdflibRDF数据处理相关作业
xls-*xlrd、xlwt仅需基础Excel文件解析的作业
ply-*PLY(解析器与词法分析器生成器)语法解析相关作业
smt-*在ply-*基础上增加pysmt、ddSMT求解与决策图相关作业
y2-*pyqt6、coverage、networkx、pyvirtualdisplay《基础编程课程Y2》专用
mec-*在math-*基础上增加requests、bs4、validators《机电机器设计课程》专用
psql-*PostgreSQL服务器、psycopg2需要PostgreSQL数据库交互的作业
comp-*requests、bs4、pandas、lxml、html5lib竞赛编程课程作业

4. 使用场景和适用范围

本镜像适用于各类Python程序作业的自动化评分场景,尤其适合教育机构、在线编程平台等需要标准化评分环境的场景。具体适用范围包括:

  • 基础Python作业:使用基础标签(如3.9-4.0),通过graderutils或unittest进行代码评分。
  • 科学计算作业:使用math-*标签,支持NumPy、SciPy等库的作业评分。
  • 机器学*作业**:使用ml-*标签,满足pandas、scikit-learn依赖的评分需求。
  • 特定课程作业:通过y2-*、mec-*等专用标签,适配课程定制化依赖。
  • 数据库相关作业:使用psql-*标签,支持PostgreSQL交互代码的评分。

5. 使用方法和配置说明

5.1 基础命令概述

镜像提供以下核心实用命令,用于简化评分流程配置:

5.1.1 graderutils

功能:执行python-grader-utils评分工具,支持多种参数配置。
语法:

graderutils [--use-iotester] [--use-rpyc] [--novalidate] [--container] [--show-config] [--develop-mode] [--exercise-path <绝对路径>] -- [<测试配置绝对路径>]

参数说明:

  • --use-iotester:创建iotester所需的目录结构及权限。
  • --use-rpyc:通过RPyC(远程Python调用)在独立进程中导入并执行学生代码。
  • --novalidate:跳过测试配置文件的验证。
  • --container:在基于grading-base的容器中运行时,将graderutils自身异常输出到stderr(通常不使用)。
  • --show-config:将测试配置打印为警告信息。
  • --develop-mode:显示所有未处理异常(无格式化),并隐含--show-config;默认情况下,测试配置错误会被通用错误信息掩盖,以避免泄露评分细节。
  • --exercise-path <绝对路径>:指定评分测试运行目录(默认/exercise;个性化作业可设为/personalized_exercise)。

说明:

  • 命令通过grading-base的capture包装器执行graderutils.main(使用--use-rpyc时执行graderutils.__main__)。
  • 除--use-iotester、--use-rpyc、--exercise-path外,其他参数均传递给Python模块。
  • 若无参数,默认使用/exercise/test_config.yaml作为测试配置文件(即配置文件为test_config.yaml时,仅需执行graderutils)。

5.1.2 unittest

功能:python3 -m unittest的别名,自动将/exercise添加到PYTHONPATH。
语法:

unittest [unittest参数]

5.1.3 unittest-capture

功能:基于capture包装器的unittest执行命令,自动将/exercise添加到PYTHONPATH;无错误时自动执行err-to-out(错误输出重定向到标准输出)。
语法:

unittest-capture [unittest参数]

5.1.4 unittest-testcase

功能:结合testcase(来自grading-base)和unittest的包装命令,自动将/exercise添加到PYTHONPATH。
语法:

unittest-testcase [-t 标题] [-p 分数] [-s 跳过条件] [unittest参数]

参数:

  • -t:测试标题。
  • -p:测试分数。
  • -s:跳过条件。
  • 其余参数传递给unittest。
    说明:需参考grading-base的testcase文档。

5.1.5 python-compile-all

功能:python3 -m compileall的别名,用于验证提交文件的Python语法。
语法:

python-compile-all [compileall参数]

5.1.6 run-all-unittests

功能:一站式评分命令,可替代简单场景下的run.sh。
语法:

run-all-unittests [-S] [-p 每个测试类分数]

流程:

  1. 语法验证(除非指定-S跳过);若语法错误,终止测试。
  2. 查找提交和练***路径中所有匹配*test*.py的文件。
  3. 对每个直接继承unittest.TestCase的类,通过testcase和unittest执行测试。
    参数:
  • -S:跳过语法验证。
  • -p:每个测试类通过时的分数(默认按配置)。

6. 部署示例

6.1 基础评分任务(使用graderutils)

挂载练***目录(含test_config.yaml),执行基础评分:

docker run --rm -v /本地练***目录:/exercise apluslms/python-grading:3.9-3.5-4.0 graderutils

6.2 运行单元测试(使用run-all-unittests)

对提交作业执行全流程测试(语法验证+单元测试):

docker run --rm -v /本地提交目录:/submission -v /本地练***目录:/exercise apluslms/python-grading:3.9-3.5-4.0 run-all-unittests -p 5

(-p 5表示每个测试类满分5分)

6.3 科学计算作业评分(使用math-*标签)

运行需要NumPy和Excel解析的作业评分:

docker run --rm -v /本地练***目录:/exercise apluslms/python-grading:math-3.9-3.5-4.0 graderutils --exercise-path /personalized_exercise
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