如果你还想从头学起Pytest,可以看看这个系列的文章哦! https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html 前言 目前有两种纯测试的测试框架,pytest和unittest unittest应该是广为人知,而且也是老框架了,很多人都用来做自动化,无论是UI还是接口 pytest是基于unittest开发的另一款更高级更好用的单元测试框架 出去面试也好,跟别人说起来也好,pytest的逼格明显高于unittest 为什么要用Pytest p…
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Flask开发系列之快速入门 文档 一个最小的应用 调试模式 路由 变量规则 构造 URL HTTP 方法 静态文件 模板渲染 访问请求数据 环境局部变量 请求对象 文件上传 Cookies 重定向和错误 关于响应 会话 消息闪现 日志记录 整合 WSGI 中间件 部署到 Web 服务器 一个最小的应用 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return '<h1>Hello Wor…
Git 快速入门 Git 基础 那么,简单地说,Git 究竟是怎样的一个系统呢? 请注意接下来的内容非常重要,若你理解了 Git 的思想和基本工作原理,用起来就会知其所以然,游刃有余. 在开始学习 Git 的时候,请努力分清你对其它版本管理系统的已有认识,如 Subversion 和 Perforce 等:这么做能帮助你使用工具时避免发生混淆. Git 在保存和对待各种信息的时候与其它版本控制系统有很大差异,尽管操作起来的命令形式非常相近,理解这些差异将有助于防止你使用中的困惑. 直接记录快照,…
这部分是html细节知识的学习. 快速入门系列--HTML-01简介 快速入门系列--HTML-02基础元素 快速入门系列--HTML-03高级元素和布局 快速入门系列--HTML-04进阶概念 示例代码:https://github.com/wanliwang/Bjork.Demo htmlDemo 最近胡乱删除坑了自己一把吗,永远记得windows的卸载一定要用:Windows Install Clean Up Setup,安装要用KMSpico Install 文本块 对于HTML中的块级…
这部分是html细节知识的学习. 快速入门系列--HTML-01简介 快速入门系列--HTML-02基础元素 快速入门系列--HTML-03高级元素和布局 快速入门系列--HTML-04进阶概念 边框.填充.对齐和浮动 这部分将主要介绍使用CSS控制整个Web页面的各个方面,通常来说,会使用margin(外部)和padding(内部性增加元素周围的空间,使用align和float设置元素的相对位置.对于margin来说,可以使用margin-top/right/bottom/left设置,记住顺…
BIML 101 - BIML 快速入门教程 做大数据的项目,最花时间的就是数据清洗. 没有一个相对可靠的数据,数据分析就是无木之舟,无水之源. 如果你已经进了ETL这个坑,而且预算有限,并且有大量的活要做: 时间紧,任务多,是不是有点菊花一紧的感觉. 多少次,你对着几个月前自己写的代码在挠头, 多少次,指着屏幕上别人写的代码目瞪口呆,心中默默数有多少头草泥马.WTF. 不管你是做数据仓库,还是做数据转换,数据集成等等,大量的重复性的工作令人乏味: 但是,如果没有好的设计和遵从一致的流程,后期的…
BIML 101 - BIML 快速入门教程 第一节 连接数据库执行SQL语句 本小节将用BIML建一个简单的可以执行的包. 新建一个biml文件,贴入下面的代码 1 <Biml xmlns="http://schemas.varigence.com/biml.xsd"> 2 <Connections > 3 <Connection Name ="OLEB_Staging" 4 ConnectionString="Data S…
文章结构 唯快不破---Maven快速入门 稳打稳扎---Maven核心知识 实用为先---Maven如何建立Web项目  1   唯快不破---Maven快速入门       1.1 Maven项目搭建 1.1.1 下载Maven--maven.apache.org---->download--->…
PyTorch快速入门 Tensors Tensors贯穿PyTorch始终 和多维数组很相似,一个特点是可以硬件加速 Tensors的初始化 有很多方式 直接给值 data = [[1,2],[3,4]] x_data = torch.tensor(data) 从NumPy数组转来 np_arr = np.array(data) x_np = torch.from_numpy(np_array) 从另一个Tensor x_ones = torch.ones_like(x_data) 赋01或随…