Github地址:https://github.com/chinesehuazhou/nox_doc_cn
Python 是一门出色的通用编程语言,经常作为第一门编程语言来教授。二十年来,我为它撰写了很多本书,而它仍然是我的首选语言。虽然通常来说这门语言是简洁明了的,但是(正如 xkcd 讽刺的),从来没有人说过配置 Python 环境也是一样的简单。
pytest方式调用python库cocotb-test的cocotb-test.simulator.run方法,该方法定义了使用何种仿真器的方法;makefile方式是调用python库cocotb中的makefile.sim,该Makefile会根据运行cocotb的命令行中仿真器的类别来调用不同仿真器的makefile,从而执行相关仿真器的编译和仿真操作。
注:以下内容翻译自:https://yaml.readthedocs.io/en/latest/pyyaml.html
在我刚翻译完的 Python 打包系列文章中,作者提到了一个神奇的测试工具 tox,而且他本人就是 tox 的维护者之一。趁着话题的相关性,本文将对它做简单的介绍,说不定大家在开发项目时能够用得上。
PS:实际上这个例子,就是特定版本的docker image的产生。一个版本的发布代表我们这个软件的稳定的版本的问世,接下来就可以进行对稳定版本的部署,我们对稳定版本的部署,稳定版本的部署具体是docker swarm还是k8s,最重要的是我们已经有了一个docker image,我们可以通过手动,或者自动的升级。update docker image 实现服务的不中断。 总体言之这几次的流程是:开发代码提交到分支后,分支下进行校验pipline,没有问题,进行deploy的,在deploy测试没有问题,打包tag,形成稳定的dockerimage版本。
解决方法:在”/etc/docker/“目录下,创建”daemon.json“文件。在文件中写入
https://tox.readthedocs.io/en/latest/examples.html
花下猫语:之前写 tox教程 的时候,我们曾提到过 nox,它是后起之秀,在某些方面比 tox 更好用,我就曾不止一次看到别人在推荐它。在翻看文档的时候,我突然起了翻译的兴趣,所以先翻译了这篇。后续会陆续翻译剩下的内容,敬请期待。(Github上能给颗小星星就更好啦喵~)
可以看到,是从pyenv也是官方网站下载编译安装的。warning提示的是害怕通过pyenv安装的python会使用提示的文件中的配置,从而影响新安装的python使用其中的配置,脱离了pyenv对python版本的管理目的。 Tips: 新手要明确一个概念,使用pyenv时是从python发行版的官网新安装的,和现有系统中的python版本没有一点关系,当前系统的旧版本依然好好的呆在它原来的位置。有了pyenv,系统有的旧版本被pyenv当作system版本来看待。pyenv安装的新版本都是放在了~/.pyenv/versions/目录下的。pyenv根据其设计原理就使用versions目录下的正确版本了。
如果你和我一样,希望将编写的 Python 实用程序与同事共享,最好的方法是制作一个软件包:它很容易安装,而且不需要复制粘贴。
这个月早些时候我在加拿大PyCon的演讲让我兴奋不已,在会议期间,我与许多聪明人交谈,似乎每个人都在谈论着同样的希望和痛苦。 这是一个试图将社区中微弱的耳语合成一个单一的有凝聚力的帖子。
这一篇,我们介绍一下使用Gitlab-runner进行持续集成与部署,经过以往的经验,我们使用Jenkins的时候,会在jenkins中安装一系列的开发环境包,比如:
本文将介绍针对测试和生产等不同测试环境下,维护一套可读性,追溯性强的测试用例的工具-pytest。
一、OpenStack持续测试概述 众所周知,OpenStack作为一个特大型软件开发项目,有着数千人的开发人员,每天要处理千计提交的代码,几千条Gerrit评论和投票,催生出数万个测试环境,还有数百次源代码的合并,十几个顶级项目,大量的文档,跨大洲大洋的协同开发。 因此,为了确保这些工作的实现,OpenStack构建了一套完善的CI(持续集成)-CT(持续测试)-CD(持续交付)基础设施平台和流程体系。如下图所示 📷 图来自docs CI方法已经在 OpenStack 项目中得到了
一.OpenStack持续测试概述 众所周知,OpenStack作为一个特大型软件开发项目,有着数千人的开发人员,每天要处理千计提交的代码,几千条Gerrit评论和投票,催生出数万个测试环境,还有数百次源代码的合并,十几个顶级项目,大量的文档,跨大洲大洋的协同开发。 因此,为了确保这些工作的实现,OpenStack构建了一套完善的CI(持续集成)-CT(持续测试)-CD(持续交付)基础设施平台和流程体系。如下图所示 📷 图来自docs:http://docs.openstack.org/
我们经常会遇到这类问题,往往没有注意环境隔离,导致Python项目包与包之间冲突。
Safety是一款功能强大的漏洞检测工具,可以帮助广大研究人员检测设备上已安装依赖组件中存在的已知安全漏洞。默认配置下,Safety使用的是开放Python漏洞数据库-Safety DB,但是大家也可以使用—key选项来更新工具,并使用pyup.io的Safety API。
本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载。
Contributing特约贡献 欢迎贡献,非常感谢!每一点帮助,都是肯定。 你可以在许多方面做出贡献: 贡献类型 报告错误 在https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues上报告错误。 如果您报告错误,请包括如下信息: 您的操作系统名称和版本。 有关本地设置的任何细节可能有助于排除故障。 详细的步骤重现错误。 提交反馈 发送反馈的最佳方法是在https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues上提出问
本文假设读者熟悉 Python 开发,且计算机中已安装某个版本的 Python。该教程将使用 Python 3.6 版本,屏幕截图和 demo 均来自 macOS 系统。由于 PyCharm 可在所有主流平台上运行,读者在其他系统中会看到略微不同的 UI 元素,可能需要调整某些命令。
机器之心之前也没系统地介绍过 PyCharm,怎样配置环境、怎样 DeBug、怎样同步 GitHub 等等可能都是通过经验或者摸索学会的。在本文中,我们并不会提供非常完善的指南,但是会介绍 PyCharm 最主要的一些能力,了解这些后,后面就需要我们在实践中再具体学习了。
PyCharm 是一种 Python IDE,可以帮助程序员节约时间,提高生产效率。那么具体如何使用呢?本文从 PyCharm 安装到插件、外部工具、专业版功能等进行了一一介绍,希望能够帮助到大家。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 喜大普奔,苹果现已正式推出的macOS 12.3版本,终于把自带的Python 2给删了! 此前测试版推出时,就有网友激动地表示: 终于!虽然我是Python的死忠粉,但我真的希望操作系统们不要再内置Python了!!! 操作系统捆绑编程语言是缺点而非优点。 毕竟,一顿操作猛如虎,最后因为Python版本混乱代码跑不起来的,应该不止我一个…… 具体的更新是酱婶的: 苹果表示,在此次更新中,原本内置安装的Python 2.7会被移除,并建议开发者
Impacket项目地址:https://github.com/SecureAuthCorp/impacket
使用github上开源的一个python的demo项目,地址为:https://github.com/imooc-course/docker-cloud-flask-demo 打开自己的gitlab,点击New project,把项目导入。
这是「进击的Coder」的第 591 篇技术分享 作者:鱼羊(发自 凹非寺) 来源:量子位(ID:QbitAI) “ 阅读本文大概需要 3 分钟。 ” 喜大普奔,苹果现已正式推出的 macOS 12.3 版本,终于把自带的 Python 2 给删了! 此前测试版推出时,就有网友激动地表示: “终于!虽然我是 Python 的死忠粉,但我真的希望操作系统们不要再内置Python了!!! ” “操作系统捆绑编程语言是缺点而非优点。 ” 毕竟,一顿操作猛如虎,最后因为 Python 版本混乱代码跑不起来
修改Runner的 /etc/gitlab-runner/config.toml文件,在其中的 [runner.docker]下增加:
源码地址:https://github.com/limingios/docker-cloud-flask-demo
我们在执行的时候,可以不增加这些参数,addopts就是我们运行的时候所最近的命令
Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具,以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志
链接:https://yanbin.blog/python-dependency-management-build-tools
单元测试用于验证源代码的各个单元是否按照定义的规范工作。虽然这听起来很复杂,但简而言之,这意味着我们要验证源代码的每个部分是否按预期工作,而不必运行它们所属的整个程序。
转眼间,2018 年已进入倒计时阶段,回忆起这一年中编程语言界的发展,过得风生水起的语言非 Python 莫属。而它的火热和人工智能产业的爆发不无关系,但全局来看,得益于 AI 的 Python 并非止于 AI,Python 还在系统编程、多媒体应用、数据库编程、Web、爬虫等多个场景中均有应用。不仅如此,这一年的 Python 在 TIOBE 编程语言排行榜中,两度超越了 C++,涌进排行榜的前三甲。
文档是开发过程的最佳组成部分。 Sphinx与Tox一起,使得它易于编写,易于欣赏。
Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具,以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志。
文章来源:网络 推荐阅读:终于来了,【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营!! Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具,以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志。 不像 Java 在经历了最初的手工构建,到半自动化的 Ant, 再到 Maven 基本就是事实上的标准了。其间 Maven 还接受了其他的 Gradle(Android 项目主推), SBT(主要是 Scala 项目), Ant+Ivy, Buildr
上篇?Gitlab CICD 与Kubernetes实践·部署GitLab Runner文章内通过Kubernetes已经完成Gitlab Runner的部署的,现在我通过一个实际的案例来测试和使用G
最近看到很多网友寻找游戏代码,10年前火爆全网的贪吃蛇,我们可以重拾继续使用!!!!
目标:在Linux环境下,基于VCU118板卡恢复出100G corundum NIC。
PS:基本的流程就是开发人员提交代码,自动构建,然后可以在ci服务器上访问,整个流程基本就是这样。
在之前的一篇文章中,我们已经对项目所需的知识点进行了简单的了解。今天,我们将开始搭建整个项目的环境。在接下来的文章中,我们将详细介绍如何配置项目所需的各种工具和环境,以确保项目的顺利进行。
不知道大家有没有这种体验,代码写完之后,要花大量的时间进行构建和测试,就拿 Python 来说吧,写完代码后,编写测试用例,准备测试环境,执行测试,完成构建,部署到服务器。
black是一个Python代码格式化程序,使用它可以免于在调整代码格式上花费时间。black被许多大大小小的项目成功使用,包括pytest, tox, Pyramid, Django等。
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