Fix tests

spacy/tests/conftest.py

@@ -127,7 +127,7 @@ def he_tokenizer():
 
 @pytest.fixture(scope="session")
 def hi_tokenizer():
-    return get_lang_class("hi").Defaults.create_tokenizer()
+    return get_lang_class("hi")().tokenizer
 
 
 @pytest.fixture(scope="session")
@@ -245,14 +245,6 @@ def tr_tokenizer():
     return get_lang_class("tr")().tokenizer
 
 
-@pytest.fixture(scope="session")
-def tr_vocab():
-    return get_lang_class("tr").Defaults.create_vocab()
-
-@pytest.fixture(scope="session")
-def tr_vocab():
-    return get_lang_class("tr").Defaults.create_vocab()
-
 @pytest.fixture(scope="session")
 def tt_tokenizer():
     return get_lang_class("tt")().tokenizer
@@ -305,11 +297,7 @@ def zh_tokenizer_pkuseg():
                 "segmenter": "pkuseg",
             }
         },
-        "initialize": {
-            "tokenizer": {
-                "pkuseg_model": "web",
-            }
-        },
+        "initialize": {"tokenizer": {"pkuseg_model": "web",}},
     }
     nlp = get_lang_class("zh").from_config(config)
     nlp.initialize()

spacy/tests/lang/hi/test_lex_attrs.py

@@ -1,15 +1,12 @@
-# coding: utf-8
-from __future__ import unicode_literals
-
 import pytest
 from spacy.lang.hi.lex_attrs import norm, like_num
 
 
 def test_hi_tokenizer_handles_long_text(hi_tokenizer):
     text = """
-ये कहानी 1900 के दशक की है। कौशल्या (स्मिता जयकर) को पता चलता है कि उसका 
-छोटा बेटा, देवदास (शाहरुख खान) वापस घर आ रहा है। देवदास 10 साल पहले कानून की 
-पढ़ाई करने के लिए इंग्लैंड गया था। उसके लौटने की खुशी में ये बात कौशल्या अपनी पड़ोस 
+ये कहानी 1900 के दशक की है। कौशल्या (स्मिता जयकर) को पता चलता है कि उसका
+छोटा बेटा, देवदास (शाहरुख खान) वापस घर आ रहा है। देवदास 10 साल पहले कानून की
+पढ़ाई करने के लिए इंग्लैंड गया था। उसके लौटने की खुशी में ये बात कौशल्या अपनी पड़ोस
 में रहने वाली सुमित्रा (किरण खेर) को भी बता देती है। इस खबर से वो भी खुश हो जाती है।
 """
     tokens = hi_tokenizer(text)

spacy/tests/regression/test_issue6177.py

@@ -1,35 +0,0 @@
-# coding: utf8
-from __future__ import unicode_literals
-
-from spacy.lang.en import English
-from spacy.util import fix_random_seed
-
-
-def test_issue6177():
-    """Test that after fixing the random seed, the results of the pipeline are truly identical"""
-
-    # NOTE: no need to transform this code to v3 when 'master' is merged into 'develop'.
-    # A similar test exists already for v3: test_issue5551
-    # This is just a backport
-
-    results = []
-    for i in range(3):
-        fix_random_seed(0)
-        nlp = English()
-        example = (
-            "Once hot, form ping-pong-ball-sized balls of the mixture, each weighing roughly 25 g.",
-            {"cats": {"Labe1": 1.0, "Label2": 0.0, "Label3": 0.0}},
-        )
-        textcat = nlp.create_pipe("textcat")
-        nlp.add_pipe(textcat)
-        for label in set(example[1]["cats"]):
-            textcat.add_label(label)
-        nlp.begin_training()
-        # Store the result of each iteration
-        result = textcat.model.predict([nlp.make_doc(example[0])])
-        results.append(list(result[0]))
-
-    # All results should be the same because of the fixed seed
-    assert len(results) == 3
-    assert results[0] == results[1]
-    assert results[0] == results[2]