随着技术的进步，测试解决方案变得更具可扩展性，加速了团队从手动测试到Selenium测试自动化的转型。但是成年人的世界，没有什么是容易的。对于许多团队来说，并行运行多个测试仍然是不可扩展的。他们倾向于遵循传统的顺序执行测试方法，但是这需要大量时间、精力。
jQuery常用的事件： load：当文档加载时运行脚本 blur：当窗口失去焦点时运行脚本 focus：当窗口获得焦点时运行脚本 change：当元素改变时运行脚本 submit：当提交表单时运行脚本 keydown：当按下按键时运行脚本 keypress：当按下并松开按键时运行脚本 keyup：当松开按键时运行脚本 click：当单击鼠标时运行脚本 dblclick：当双击鼠标时运行脚本 mousedown：当按下鼠标按钮时运行脚本 mousemove：当鼠标指针移动时运行脚本 mouseout：当鼠标指针移出元素时运行脚本 mouseover：当鼠标指针移至元素之上时运行脚本 mouseup：当松开鼠标按钮时运行脚本 abort：当发生中止事件时运行脚本
Dockerfile 是用于构建 Docker 镜像的文本文件，提供了一系列构建指令和配置，用于自动化和标准化 Docker 镜像的构建流程。一个 Dockerfile 可以通过依次执行每行命令来创建一个新的 Docker 镜像。因此，执行命令与 Dockerfile 的编写和构建密不可分。
众所周知，Python中没有所谓的main函数，但是网上经常有文章提到“ Python的main函数”和“建议编写main函数”。
Python很火，前几天也是因为需要装了一下，但是并没有用它，今天打开准备刚准备试下，才发现自己对这个软件一无所知，百度了一些资料发现并不能用才知道python3以后的版本的语法跟Python2差很多，这是催使我写博客的原因。
在线上项目中，很多时候需要起一个daemon做守护进程，用于不停地或以一定间隔地执行工作，比如每隔20s把内存中的数据做快照写磁盘。
在本文中，我们将深入探讨Python Playwright和Jenkins的集成过程，并详细介绍如何编写自动化测试脚本。本文将分为以下几个部分：
Python是一种高级编程语言。由于其可读性和效率，它已成为全球开发人员的热门选择。但是与任何语言一样，有一些方法可以利用Python的特性来生成更干净、更高效和更Python化的代码。
大家好，我是朱小五。在刷抖音的时候都会看到类似的视频：营销号用txt记事本巴拉巴拉写几行代码，就可以伪装成黑客了。
当我们正处于Python 2.x到Python 3.x的过渡期时，你可能想过是否可以在不修改任何代码的前提下能同时运行在Python 2和3中。这看起来还真是一个合理的诉求，但如何开始呢？哪些Python 2 代码在 3.x 解释器执行时容易出状况呢？
2022 年 12 月 9 日，研究人员在 PyPI 中发现又一个供应链攻击。2022 年 12 月 6 日名为 aioconsol 的 Python 包发布，同一天发布了三个版本。与此前披露的名为 shaderz 的 Python 包类似，并没有相关的描述信息。
大家好，在之前的文章中我们说过VSCode的优点就是有许多优秀的插件加持，今天就给大家推荐一款能让你更方便调试Python代码的神器扩展LiveCode先来看看它是如何工作的
当您打开终端窗口（如 Windows 上的命令提示符或 MacOS 和 Linux 上的终端）时，您会看到一个几乎空白的窗口，您可以在其中输入文本命令。你可以从终端运行你的程序，但是如果你不习惯，通过终端（也称为命令行）使用你的计算机可能会令人生畏：不像图形用户界面，它不提供你应该做什么的提示。
python脚本如果在没有安装python的机器上不能运行，所以将脚本打包成exe文件，降低脚本对环境的依赖性，同时运行更加迅速
我们知道MLSQL支持SKLearn,TF等流行的算法框架，不过虽然支持了多个实例同时运行，但其实每个模型都需要跑全部数据。有的时候数据太大，确实是个问题，所以这个时候还是需要引入Cluster的。MLSQL基于Spark，所以问题就变成了如何在Spark里集成TF Cluster了。TFoS 已经实现了类似的功能，但遗憾的是，TFoS完全是用Python编写的，并且每次都需要启动一个新的Spark 实例来运行，overhead 是比较高的。
版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/53731068
我们在上一节实现了Scrapyd和Docker的对接，这样每台主机就不用再安装Python环境和安装Scrapyd了，直接执行一句Docker命令运行Scrapyd服务即可。但是这种做法有个前提，那就是每台主机都安装Docker，然后再去运行Scrapyd服务。如果我们需要部署10台主机的话，工作量确实不小。 一种方案是，一台主机已经安装好各种开发环境，我们取到它的镜像，然后用镜像来批量复制多台主机，批量部署就可以轻松实现了。 另一种方案是，我们在新建主机的时候直接指定一个运行脚本，脚本里写好配置各种环
本文作者：IMWeb 张颖 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 video标签属性和事件介绍 为了文章的完整性，首先还是列举一下video标签的属性： src ：视频的属性 pos
第2步：选择 系统工具 --> 任务计划程序 ，点击右侧的 “创建基本任务” 或者 “创建任务”，这里我点击创建任务，进入如下界面
上一篇pytest文档2-用例运行规则已经介绍了如何在cmd执行pytest用例，平常我们写代码在pycharm比较多 写完用例之后，需要调试看看，是不是能正常运行，如果每次跑去cmd执行，太麻烦，所以很有必要学习如何在pycharm里面运行pytest用例
毫无疑问 Python 中没有所谓的 main 入口函数，但是网上经常看到一些文章提“Python 的 main 函数”、“建议写 main 函数”……
nGrinder是基于Grinder开源项目，但由NHN公司的nGrinder开发团队进行了重新设计和完善（所以叫做nGrinder）。
然后列出可以用于视频状态监控的Media 事件（由媒介（比如视频、图像和音频）触发的事件，适用于所有html元素，但常用于 audio、embed、img、object 以及 video中）：
本文整理自讲座： 演讲者为： 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型，无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难？ 在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好
我们先看官方是怎么说delegate()方法，delegate() 方法为指定的元素(属于被选元素的子元素)添加一个或多个事件处理程序，并规定当这些事件发生时运行的函数，使用 delegate() 方法的事件处理程序适用于当前或未来的元素(比如由脚本创建的新元素)。
注意:赋值并不是直接将一个值赋给一个变量,尽管你可能根据其他语言编程经验认为应该如此. 在Python中,对象是通过引用传递的. 在赋值时,不管这个对象是新创建的.还是一个已经存在的,都是将该对象的引用(并不是值) 赋值给变量.
NCL作为一门高级编程语言，包含了大量函数库，使得编程语法较为简洁方便，这也导致了在处理较大数据时运行速度的下降（Matlab、Python等也有同样的问题）。虽然如此，但是我们还是可以采取一些方法，提高NCL代码的运行效率。
之前的代码中会让大家在初始化函数中输入自己浏览器驱动的本地路径，很繁琐，可能有些伙伴忘了输入或者有转义字符的问题。这次 pk 哥直接把 driver 的路径赋值这一行代码拿掉了。
此时，这个命令行窗口在爬虫结束之前，会一直有数据流动，无法再输入新的命令。如果要运行另一个爬虫，必须另外开一个命令行窗口。
delegate() 方法为指定的元素（属于被选元素的子元素）添加一个或多个事件处理程序，并规定当这些事件发生时运行的函数。
在编写和调试程序时，一般我们会在集成编辑环境里写代码和运行，但如果程序比较完善需要快速运行，或者让同事在其他电脑上快速运行时，再打开IDE（Integrated Development Environment , 集成开发环境）运行就有些麻烦了，对方也不一定很熟练使用命令行进行运行，因此在Windows下要解决这个问题一般有两种思路：1，把程序编译为exe文件，就是一个小软件，和QQ等软件的运行方式基本无差别，通过鼠标点击运行；2，另外的做法是编写批处理文件，点击批处理文件就会按顺序执行命令行(在其他电脑运行是需要保证对方正确安装了编程/编译环境，例如是运行Python程序需要安装好Python、Java程序需要安装好JDK并配置好环境变量)。
Ansible基本架构由六个部分组成： Ansible core 核心引擎。 Host inventory 主机清单：用来定义Ansible 所管理的主机，默认是在Ansible的host配置文件中定义被管理主机，同时也支持自定义动态主机清单和指定其他配置文件的位置。 Connection plugins连接插件：负责和被管理主机实现通信。除支持使用ssh连接被管理主机外， Ansible还支持其他的连接方式，所以需要有连接插件将各个主机用连接插件连接到 Ansible。 Playbooks(yaml， injaz2)剧本：用来集中定义 Ansible任务的配置文件，即将多个任务定义在一个剧本中由 Ansible自动执行，可以由控制主机针对多台被管理主机同时运行多个任务。 Core modules核心模块：是 Ansible自带的模块，使用这些模块将资源分发到被管理主机，使其执行特定任务或匹配特定的状态。 Custom modules自定义模块：用于完成模块功能的补充，可借助相关插件完成记录日志、发送邮件等功能。
不少大佬哥应该有着这样一个应用场景，即到点跪舔女神，给女大佬问好，带早餐，备胎计划？？而在实际网络中，也有着不少定时定点计划任务需要运行，这在运维当中非常常见，也非常重要！身为技术渣想要实现到点运行py任务脚本，比如说每天某个时间点准时运行爬取91新片以及精彩评论，兴趣让渣渣有研究的动力，这就有了下面这篇水文！！
mitmproxy 是一款工具，也可以说是 python 的一个包，在命令行操作的工具。
作为一名 Linux 用户，如果你不使用终端，会少了很多乐趣，很多问题会涉及到使用终端来解决，而且你会发现命令行是如此的强大，Guake 是一款应用于Gnome环境的下拉式终端,主要由Python并使用一些C语言编写,以GPL2+许可证发布适用于Linux以及类Unix，Guake 的灵感来源于电脑游戏 Quake 中的终端，Quake 终端能通过按下默认为 F12 从屏幕上下滑动变化。
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难？事实上，你只需要会 Python 代码就可以了，剩下的工作都可以交给一个工具。近日，Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit，这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源 app 构建框架。这款工具可以在你写 Python 代码的时候，实时更新你的应用。目前，Streamlit 的 GitHub Star 量已经超过 3400，在 medim 上的热度更是达到了 9000+。
（2）已经创建了一个python工程并且添加了内容，具体参考： Getting Started tutorial
GitHub地址：https://github.com/streamlit/streamlit/
上次分享了自动参与抽奖助手抽奖的Python代码和Linux服务器的部署方法（Python定时自动参与抽奖助手抽奖），然而并不是每个人都有远程服务器，都熟悉Linux操作，所以今天来分享一下如何在Windows上设置定时任务。
Python作为一门脚本语言，有着很多便捷易用的优秀特点，但他也有一个很大的缺陷，就是性能太差，这也是作为脚本语言不可避免的问题，这里我们来学习一些方法，提高Python的性能:
HTML5 拥有多个新的表单 Input 输入类型。这些新特性提供了更好的输入控制和验证
批评Python的讨论经常谈论使用Python进行多线程工作有多么困难，将矛头指向所谓的全局解释器锁（正式称为GIL），该锁阻止了多个Python代码线程同时运行。因此，如果您不是Python开发人员，并且来自其他语言（例如C ++或Java），则Python多线程模块的行为可能与您期望的不太一样。必须明确的是，只要考虑到某些因素，仍然可以用Python编写可同时运行或并行运行的代码，并在最终性能上产生显着差异。如果您尚未阅读，建议您看看Eqbal Quran的Toptal Engineering Blog上有关Ruby中的并发和并行性的文章。
当开始一个新的 Python 项目时，大家很容易一头扎进去就开始编码。其实花一点时间选择优秀的库，将为以后的开发节省大量时间，并带来更快乐的编码体验。
默认情况下，CentOS 7中已经安装有crontab，如果没有安装，可以通过yum进行安装。
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