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在使用 Pytest 进行断言时，如果数据是浮点类型，可以使用以下方法进行断言：

一、使用pytest.approx

pytest.approx可以用来比较两个浮点数是否近似相等。例如：

import pytestdef test_float_assertion():result = 3.14159expected = 3.14assert result == pytest.approx(expected, rel=1e-2)

在这个例子中，pytest.approx(expected, rel=1e-2)表示允许结果与期望值之间有相对误差不超过1e-2（即 0.01）。

二、使用math.isclose结合pytest.raises进行断言

可以结合 Python 的内置函数math.isclose来判断两个浮点数是否接近，并使用pytest.raises来处理断言失败的情况。例如：

import math
import pytestdef test_float_assertion_alternate():result = 3.14159expected = 3.14with pytest.raises(AssertionError):assert not math.isclose(result, expected, rel_tol=1e-2)

这里如果结果与期望不接近，就会触发AssertionError，被pytest.raises捕获。

在进行浮点类型数据的断言时，要根据具体的精度要求和测试场景选择合适的断言方法。