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jenkins上展示html报告

前言 在jenkins上展示html的报告,需要添加一个HTML Publisher plugin插件,把生成的html报告放到指定文件夹,这样就能用jenkins去读出指定文件夹的报告了。...二、添加HTML Publisher plugin插件 1.打开系统管理-管理插件 ? 2.选中“可选插件”界面 ? 3.在右上角搜索需要安装的插件:HTML Publisher plugin ?...) 4.显示在jenkins上的名称,默认HTML Report就行 ?...5.点apply运用 四、报告展示 1.运行完之后,在左侧工程下会生成一个HTML Report目录 ? 2.点开查看详情 ? 3.点开后,正常情况应该跟本地html浏览器打开是一样的。...这里html格式丢失了,因为jenkins默认没有加载css样式,需要设置下。 欲知如何解决,且听下回详解

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Python + HTML 实现 自定义数据 的网页化展示

写这篇文章的意义 平常跑完自动化 or 实现一个测试工具, 然后想展示测试结果,一般是生成1个txt文本文件.缺点是不太美观, 如果想展示数据分布情况等,无法直观显示 通过学习本文的小技巧后,可以使用python...完成相关的计算逻辑后,将得出的数据更新到html的网页中.同时也可以结合各种前端组件完成自定义展示效果,这样也稍微上点台面了不是 胖虎认为这个小技巧 非常实用且简单 , 所以推荐给各位大佬 相关的python...的简单示例 首先准备1个html模板文件,命名为 template.html, 代码如下 说明: 该Vue中引入了Element-UI组件(百分比内显),同时将每个进度条展示数据定义为特殊标识的变量, 待外部替换 准备python文件,命名为 vue_test.py,代码如下 import...string # 假设经过一系列操作得出的数据为mock_data mock_data = {"data1": 30, "data2": 40, "data3": 20, "data4": 10}

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html2canvas 出现图片无法展示

html2canvas 出现图片无法展示 我有一个大胆的想法,我要一直写到死,那一天我不写了,可能就死了。哈哈。 哈喽,大家好,我是你们的攻城狮,人贱人爱的 Ken,一个永远充满激情的人。...最近接收到一个优化需求:就是对之前的行程文档的图文介绍添加打印生成 pdf 的功能 当然,我们需要依赖 html2canvas 和 jspdf.min.js 这两个库,html2canvas 是用于生成...首先我们需要引入 html2canvas, jspdf // 导出页面为PDF格式 import html2Canvas from 'html2canvas' import '....el) { throw new Error('未找到' + selector + '对应的DOM节点') } html2canvas...注意点 就是一般我们打印的话,可能需要再写一份代码,或者一个组件,将所需要打印的数据传递进去,将这个组件定位到很远很远的地方,设置好宽度,样式代码如下: .xschedule-print-wrap {

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circos tableviewer 展示表格数据

circos中丰富多样的参数,允许我们更加的展示数据。高度定制化的同时,也意味着学习成本的提高。从原始数据的整理,到可视化参数的调整,都必须做到了如指掌,才能得心应手的使用circos。...tableview提供了对表格数据的可视化功能,由以下3个脚本构成 make-table make-conf parse-table 1. make-table make-table 随机生成一个表格数据...展示的都是每行或者每列数据的组成, 对于每一行来说,都有3列,所以有3种颜色;对于每一列来说,都有4行,所以有4种颜色;每种颜色所占的区域沿着顺时针方向,从小到大。...最内圈的links展示了单元格的数据,每个单元格可以看做对应的行和列相连的区域,示意图如下: ? 通过tableviewer 这个小工具,可以方便的展示表格数据,而且其中的思想也特别值得我们借鉴。...传统的可视化手段,为了直观看出各部分的百分比,通常采用饼状图的展现形式,对于一张表格而言,需要行数加上列数张的饼图,才能完整的展示其构成,而用circos, 一张图就可以搞定了。

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高维数据展示

高维数据的可视化最主要目标就是数据降维 降维方法分线性降维和非线性降维两大类,其中线性降维包括主成分分析PCA,多为尺度分析MDS,非矩阵分解NMF等;非线性方法包括等距特征映射和局部线性嵌套,tSNE...主成分分析PCA 主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统,使得任何数据点投影到第一个坐标轴的方差最大,在第二个坐标的方差第二大,以此类推。...因此,主成分分析可以减少数据的维数,并保持对方差贡献最大的特征,相当于保留低阶主成分,忽略高阶主成分。...R中实现主成分分析需要使用FactoMineR包进行分析,使用factoextra包进行可视化 下面我们先构造数据 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] image.png 可视化代码

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