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。
python3.x起始比python2.x效率要低,但是python3.x有极大的优化空间,效率正在追赶,目前已经不差多少
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:
PEP8 PEP是 Python Enhancement Proposal 的缩写,翻译过来就是 Python增强建议书 PEP8 是什么呢,简单说就是一种编码规范,是为了让代码“更好看”,更容易被阅读。 具体有这些规范,参考 PEP 8 -- Style Guide for Python Code For example Yes: import os import sys No: import sys, os Yes: i = i + 1 submitted += 1 x = x*2 -
修改Runner的 /etc/gitlab-runner/config.toml文件,在其中的 [runner.docker]下增加:
sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/sublime-text-3 #添加sublime text 3的仓库
源码地址:https://github.com/limingios/docker-cloud-flask-demo
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
这部分教程主要介绍如何创建一个Python工程并使其具有Pycharm的代码风格。你将会看到Pycharm使你的源码变得非常简洁美观,带有合适的缩进、空格等等,因此Pycharm也是一款代码质量管理的利器。
PS:基本目前这种就是开发和测试,CICD的完整的流程。git的工作流,基于分支的工作流。部署到CI的服务器上。CD其实分几种情况,可能部署到生产的环境的机器,另外的一个单独系统,我们生产的环境的部署,一般情况是根据发布来部署的。今天这个基本是开发和测试,没有包括生产环境的。下次项目发布做部署,应该可以gitlab,gitlab-ci的什么流程
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。
PEP 是 Python 增强提案(Python Enhancement Proposal)的缩写。社区通过PEP来给 Python 语言建言献策,每个版本你所看到的新特性和一些变化都是通过PEP提案经过社区决策层讨论、投票决议,最终才有我们看到的功能。
python目前的版本分为python2和python3,并且这两个版本并不兼容。笔者写这篇文章的时候是2022-05-03,此时python2早已停止了维护(2020年1月1日,python2停止更新维护)。建议新入手的python使用者选择python3。如果你的项目深度依赖于python2代码库,那么可以考虑2to3与six工具来过渡到python3。
0、Python Enhancement Proposal。(PEP,Python增强建议书)
最近一段时间一直都在学习python,很长一段时间内没有找到和是的IDE工具,Pycharm的话,对我来说稍微有点重量级了,因为平常其实是不怎么敲代码的,一般也就写点脚本,或者实现下自己的算法。综合考虑之下,发现使用sublime是一个非常棒的选择,sublime可以成为一个轻量级的IDE。下文的配置和步骤主要实现了额两个功能。
云豆贴心提醒,本文阅读时间7分钟 这篇文章收集了我在Python新手开发者写的代码中所见到的不规范但偶尔又很微妙的问题。 本文的目的是为了帮助那些新手开发者渡过写出丑陋的Python代码的阶段。 对于
这篇文章收集了我在Python新手开发者写的代码中所见到的不规范但偶尔又很微妙的问题。
规范的代码给人的第一感觉是【美观】,美的东西总是更加的吸引人,也愿意观看。不规范的代码风格总是令人感到难受,检查会很困难。所以美观带来的是代码的【可读性】强,想一想你写的代码可读性非常高,是不是检查起来容易,维护起来也更加容易,所以可读性强带来的是代码的【可维护性】强。最终你的代码【健壮性】高,不容易出BUG,即使出了也较容易解决。代码绝不是只要运行成功就可以了,从长远看,一定是易于维护的代码,才是对整个项目是最有利的代码。编写规范的代码是程序员必须养成的习惯。
异常是一个事件,该事件会在程序执行过程中发生,将影响程序的正常执行。一般情况下,在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对象,表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它,否则程序会终止执行。
每个人都有自己的代码风格,随着写的行数增加,自己对于代码的审美也会变的不一样,这就像是一个逐渐蜕变的过程,每过一段时间回头再去看看自己之前写的代码就会生出一种「这么丑的玩意儿竟然是我写的」这种感慨。
这篇文章收集了我在Python新手开发者写的代码中所见到的不规范但偶尔又很微妙的问题。
在程序员圈子里,Visual Studio Code(以下简称VSCode)可以说是目前最火的代码编辑器之一了。
在程序员圈子里,Visual Studio Code(以下简称 VSCode)可以说是目前最火的代码编辑器之一了。
centos7.3自带的vim是7.4.*版本, YouCompleteMe需要Vim 7.4.1578+ 我这里编译安装vim8.0
Python学了好久,但是拿出来review的代码好像总是长的不够俊美,不够工整!因此标准化的代码规范就显得尤为重要。今天就来推荐3个利器,python界广泛认同的代码风格规范PEP8和两个超牛的工具pylint和black,分别用于代码风格规范检测和自动优化。
--**** --python 异常处理---------------------------------------------------------------------------- --**** DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常 Warning 当有严重警告时触发,例如插入数据是被截断等等。必须是 StandardError 的子类。 Error 警告以外所有其他错误类。必须是 StandardError 的子类。 InterfaceError 当有数据库接口模块本身的错误(而不是数据库的错误)发生时触发。 必须是Error的子类。 DatabaseError 和数据库有关的错误发生时触发。 必须是Error的子类。 DataError 当有数据处理时的错误发生时触发,例如: 除零错误,数据超范围等等。 必须是DatabaseError的子类。 OperationalError 指非用户控制的,而是操作数据库时发生的错误。例如: 连接意外断开、 数据库名未找到、事务处理失败、内存分配错误等等操作数据库是发生的错误。 必须是DatabaseError的子类。 IntegrityError 完整性相关的错误,例如外键检查失败等。必须是DatabaseError子类。 InternalError 数据库的内部错误,例如游标(cursor)失效了、事务同步失败等等。 必须是DatabaseError子类。 ProgrammingError 程序错误,例如数据表(table)没找到或已存在、SQL语句语法错误、 参数数量错误等等。必须是DatabaseError的子类。 NotSupportedError 不支持错误,指使用了数据库不支持的函数或API等。例如在连接对象上 使用.rollback()函数,然而数据库并不支持事务或者事务已关闭。 必须是DatabaseError的子类。 python提供了2个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。 断言(Assertions): python标准异常 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代器没有更多的值 GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出 StandardError 所有的内建标准异常的基类 ArithmeticError 所有数值计算错误的基类 FloatingPointError 浮点计算错误 OverflowError 数值运算超出最大限制 ZeroDivisionError 除(或取模)零 (所有数据类型) AssertionError 断言语句失败 AttributeError 对象没有这个属性 EOFError 没有内建输入,到达EOF 标记 EnvironmentError 操作系统错误的基类 IOError 输入/输出操作失败 OSError 操作系统错误 WindowsError 系统调用失败 ImportError 导入模块/对象失败 LookupError 无效数据查询的基类 IndexError 序列中没有此索引(index) KeyError 映射中没有这个键 MemoryError 内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的) NameError 未声明/初始化对象 (没有属性) UnboundLocalError 访问未初始化的本地变量 ReferenceError 弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象 RuntimeError 一般的运行时错误 NotImplementedError 尚未实现的方法 SyntaxError Python 语法错误 IndentationError 缩进错误 TabError Tab 和空格混用 SystemError 一般的解释器系统错误 TypeError 对类型无效的操作 ValueError 传入无效的参数 UnicodeError Unicode 相关的错误 UnicodeDecodeError Unicode 解码时的错误 UnicodeEncodeError Unicode 编码时错误 UnicodeTranslateError Unicode 转换时错误 Warning 警告的基类 DeprecationWarning 关于被弃用的特征的警告 FutureWarning 关于构造将来语义会有改变的警告 Ove
vim是python开发最常用的编辑工具之一,本文不是介绍vim的,而是结合python进行实际项目开发,说一说vim在python开发中的心得。
关于Python代码规范,之前写过一篇相关的文章你熟悉Python的代码规范吗?如何一键实现代码排版,大家可以先看下。
PEP 是 Python Enhancement Proposals 的缩写,直译过来就是「Python增强建议书」也可叫做「Python改进建议书」,说的直白点就是Python相关的一些文档,主要用来传递某些信息,这些信息包括某个通知亦或是某个新的规范。关于更深层次的概念,大家有兴趣的可以自行去了解。
try的工作原理是,当开始一个try语句后,python就在当前程序的上下文中作标记,这样当异常出现时就可以回到这里,try子句先执行,接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。
Python 安装包去官网自行下载: https://www.python.org/downloads/mac-osx/
Flake8 是由Python官方发布的一款辅助检测Python代码是否规范的工具,相对于目前热度比较高的Pylint来说,Flake8检查规则灵活,支持集成额外插件,扩展性强。Flake8是对下面三个工具的封装:
这篇文章收集了我在Python新手开发者写的代码中所见到的不规范但偶尔又很微妙的问题。本文的目的是为了帮助那些新手开发者渡过写出丑陋的Python代码的阶段。为了照顾目标读者,本文做了一些简化(例如:在讨论迭代器的时候忽略了生成器和强大的迭代工具itertools)。 对于那些新手开发者,总有一些使用反模式的理由,我已经尝试在可能的地方给出了这些理由。但通常这些反模式会造成代码缺乏可读性、更容易出bug且不符合Python的代码风格。如果你想要寻找更多的相关介绍资料,我极力推荐The Python Tuto
学生时代,写的一手漂亮的好字,能给人留下好的印象。作为 IT 人,写的一手漂亮的代码也会给人留下美好的印象。 代码就是自己的脸面,不管写质量怎样,首先要写的漂亮。Python 有一套 pep8 编码规范标准。
python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。
什么是异常? 异常即是一个事件,该事件会在程序执行过程中发生,影响了程序的正常执行。一般情况下,在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。 异常是Python对象,表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它,否则程序会终止执行。 python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。 异常处理: 本站Python教程会具体介绍。 断言(Assertions):本站Python教程会具体介绍。 Python标准
python标准异常 异常名称 描述 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代器没有更多的值 GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出 StandardError 所有的内建标准异常的基类 ArithmeticError 所有数值计算错误的基类 FloatingPointError 浮点计算错误 O
# 异常处理 """ 捕捉异常可以使用try/except语句。 try/except语句用来检测try语句块中的错误,从而让except语句捕获异常信息并处理。 如果你不想在异常发生时结束你的程序,只需在try里捕获它。 语法格式 try: pass #代码块,逻辑 except Exception as e: #捕获异常类型,类型为Exception,异常信息用e接收 pass #捕获到类型为Exception的异常,自动执行当前块的内容 else: pass
转载自:http://www.malike.net.cn/blog/2013/10/23/flake8-tutorial/
Python的创始人为 Guido van Rossum,当时他在阿姆斯特丹的荷兰数学和计算机科学研究学会工作。1989年的圣诞节期间,Guido van Rossum为了在打发时间,决心开发一个新的脚本解释编程,作为ABC语言的一种继承,替代使用Unix shell和C语言进行系统管理,担负同Amoeba操作系统(英语:Amoeba (operating system))的交互和异常处理。之所以选中Python作为编程的名字,是因为他是BBC电视剧——《蒙提·派森的飞行马戏团》(Monty Python’s Flying Circus)的爱好者。
前言 王国维在《人间词话》中将读书分为了三种境界:“古今之成大事业、大学问者,必经过三种之境界:‘昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路’。此第一境也。‘衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。’此第二境也。‘众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处’。此第三境也。我从入门Python到现在也没有多少时间,所以写如此大的一个题目必定会引发各种批判,当然我没有想造一个大新闻,只是想根据自己的学习历程做一个简单的总结,同时将这三个阶段对应的一些好的书籍简单介绍介绍。 正文 Python的用途十分广泛,不同的程序员将其
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