def test_escrita_campo_num_decimal(self):
        # aceitar somente tipo Decimal
        with self.assertRaises(errors.TipoError):
            self.seg_p.valor_titulo = 10.0
        with self.assertRaises(errors.TipoError):
            self.seg_p.valor_titulo = ''

        # Testa se as casas decimais estao sendo verificadas
        with self.assertRaises(errors.NumDecimaisError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('100.2')
        with self.assertRaises(errors.NumDecimaisError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('1001')
        with self.assertRaises(errors.NumDecimaisError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('1.000')

        # verifica se o numero de digitos esta sendo verificado
        with self.assertRaises(errors.NumDigitosExcedidoError):
            self.seg_p.valor_titulo = Decimal('10000000008100.21')

        # armazemamento correto de um decimal
        self.seg_p.valor_titulo = Decimal('2.13')
        self.assertEqual(self.seg_p.valor_titulo, Decimal('2.13'))
def __getitem__(self, index):

        img1 = self._read_img(self._image_list[index][0])
        img2 = self._read_img(self._image_list[index][1])

        if self._flow_list:  # it will be empty for some dataset when split="test"
            flow = self._read_flow(self._flow_list[index])
            if self._has_builtin_flow_mask:
                flow, valid_flow_mask = flow
            else:
                valid_flow_mask = None
        else:
            flow = valid_flow_mask = None

        if self.transforms is not None:
            img1, img2, flow, valid_flow_mask = self.transforms(img1, img2, flow, valid_flow_mask)

        if self._has_builtin_flow_mask or valid_flow_mask is not None:
            # The `or valid_flow_mask is not None` part is here because the mask can be generated within a transform
            return img1, img2, flow, valid_flow_mask
        else:
            return img1, img2, flow