心依赖问题。 简化依赖管理：虚拟环境可以将项目所需的依赖以及其版本信息保存在一个文件中 （例如 Pipfile.lock），这样可以方便地重现项目的开发环境，使得依赖的安装和管理更加 简单和自动化。 2、Pipenv 介绍 Pipenv 是 Python 的一个包管理工具和虚拟环境管理工具，它是为了解决 Python 项目 中依赖管理和虚拟环境创建的问题而开发的。Pipenv 结合了 pip（Python ---npm ：用于管理和安装前端项目的依赖、构建工具和其他相关资源。 ·开发环境 PyCharm 2023.1.3 (Professional Edition) 拓展学习 [1] 【Python 自动化测试学习交流群】学习交流 咨询：微信 atstudy-js 备注：学习群 [2] ISTQB 认证基础级培训（含考试） http://testing51.mikecrm.com/BPY6sJs 代码基础的你做自动化！ https://mp.weixin.qq.com/s/0EOcvaDG1xP7nDvit-8v2g [4] 云端全链路测试技术全栈学习 咨询：微信 atstudy-js 备注：全栈 15 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 前言 一般在做自动化的时候大家都会使用到很多数据，一般像接口数据大部分都是存放 在数据库中，web 自动化的数据可以通过

[==========] 100/100 欢迎一切有时间有能力的小伙伴一起来翻译。 流程： 1. 到任务大厅认领任务。 中文版文档 翻译进度 我也想一起翻译 README - 4 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 2. 任务申请被接受后，Fork 本项目。 3. 仔细阅读 正在讨论中的画风设定集（我改改改改的累死了啊啊啊啊）。 4. 如果对上述草稿有话想说，请参与讨论。 的功能性概述。Django 还有更多实用的特性： 缓存框架可以与 memcached 或其他后端集成。 聚合器框架可以通过简单编写一个 Python 类来推送 RSS 和 Atom。 更多令人心动的自动化管理功能：概述里面仅仅浅尝辄止。 接下来您可以下载 Django（zh），阅读 实例教程（zh），然后加入 Django 社区！感谢您的关 注！ 这只是冰山一角 初识 Django - 12 项目， 第四部分 - 52 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 创建你的第一个 Django 项目， 第五部分 创建你的第一个 Django 项目， 第五部分 自动化测试简介 自动化测试是什么？ 为什么你需要写测试 测试将节约你的时间 测试不仅能发现错误，而且能预防错误 测试使你的代码更有吸引力 测试有利于团队协作 基本测试策略 第一个测试 首先得有个

Python与Devops Law 目录 CONTENTS Devops技术栈 Devops构建示例 Python工具二次开发 Devops DevOps 是一个完整的面向IT运维的工作流，以 IT 自动化以及持续集成（CI）、持续部署（CD）为 基础，来优化程式开发、测试、系统运维等所有 环节 构建Devops之前面临的问题 Devops 过程包含，代码构建打包、测试、部署、发布、监控、回滚等等一个 Ansible发布 为什么使用python 1、入门快速简单 2、丰富的系统管理模块，可以快速管理linux 操作系统 3、丰富的模块、类似gitlab、jenkins、ansible 等自动化软件可以快速开发 4、自动化批量管理软件，ansible、saltstack由python开发、可以自定义开发 相关组件 5、web框架简单上述，笔者使用flask一个文件就可以完成后端简单开发。 对于ansible Gitlab 代码仓库 2. 编写Dockerfile 到代码目录 3. 通过 Gitlab 配置的 Jenkins Webhook 触发 Pipeline 自动构建 4. Jenkins 触发构建构建任务，编写jenkinsfile. 5. 先进行代码静态分析，单元测试 6. 然后进行 Maven 构建（Java 项目） 7. 根据构建结果构建 Docker 镜像 8. 推送 Docker 镜像到

和模板渲染。这两类功能分别由 Werkzeug（WSGI 工具库）完成和 Jinja（模板渲 染库）完成，因为 Flask 包装了这两个依赖，我们暂时不用深入了解它们。 主页 这一章的主要任务就是为我们的程序编写一个简单的主页。主页的 URL 一般就是 根地址，即 / 。当用户访问根地址的时候，我们需要返回一行欢迎文字。这个任 务只需要下面几行代码就可以完成： app.py：程序主页 , num=2)) # 输出：/test?num=2 return 'Test page' 实验过程中编写的代码可以删掉，也可以保留，但记得为根地址返回一行问候，这 可是我们这一章的任务。 本章小结 这一章我们为程序编写了主页，同时学习了 Flask 视图函数的基本编写方式。结束 前，让我们提交代码： 第 2 章：Hello, Flask! 21 $ git add . 工作量。另一方面，手动测试并不可靠，重复进行测试操作也很枯燥。 基于这些原因，为程序编写自动化测试就变得非常重要。 注意 为了便于介绍，本书统一在这里介绍关于测试的内容。在实际的项目开发中， 你应该在开发每一个功能后立刻编写相应的测试，确保测试通过后再开发下一个功 能。 单元测试 单元测试指对程序中的函数等独立单元编写的测试，它是自动化测试最主要的形 式。这一章我们将会使用 Python 标准库中的测试框架

算机干活的 CPU 只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极 大，最后都得“翻译”成 CPU 可以执行的机器指令。而不同的编程语言， 干同一个活，编写的代码量，差距也很大。 比如，完成同一个任务，C 语言要写 1000 行代码，Java 只需要写 100 行，而 Python 可能只要 20 行。 所以 Python 是一种相当高级的语言。 你也许会问，代码少还不好？代码少的代价是运行速度慢，C 的，但是，在非常高的抽象计算中，高级的 Python 程序设计也是非常 难学的，所以，高级程序语言不等于简单。 但是，对于初学者和完成普通任务，Python 语言是非常简单易用的。连 Google 都在大规模使用 Python，你就不用担心学了会没用。 用 Python 可以做什么？可以做日常任务，比如自动备份你的 MP3；可 以做网站，很多著名的网站包括 YouTube 就是 Python 写的；可以做网 络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 10/531 首选是网络应用，包括网站、后台服务等等； 其次是许多日常需要的小工具，包括系统管理员需要的脚本任务等等； 另外就是把其他语言开发的程序再包装起来，方便使用。 最后说说 Python 的缺点。 任何编程语言都有缺点，Python 也不例外。优点说过了，那 Python 有 哪些缺点呢？

来源：https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/autodesk-serverless/ f() f() f() f() 复杂的并行任务 工作流编排 AWS Lambda & Python AWS Lambda 的事件驱动架构 其它服务 事件源 Serverless函数 常见的应用场景 Web 应用 • 静态网站 • 复杂的Web chatbot 逻辑 后台 • 应用与服务 • 移动应用 • 物联网(IoT) Amazon Alexa • 驱动语音应用 • Alexa Skills Kit IT 自动化 • 策略引擎 • 扩展 AWS 服务 • 基础设施管理 “Hello World!” 函数 def handler_name (event, context): ... return NoneType 类型 context – AWS Lambda 使用此参数向处 理程序提供运行时信息 Serverless 的局限与不足 • 有限的生命周期 …… 不支持 “Long Run” 的任务 • 性能 …… “冷启动” 带来的响应延迟 • 资源限制 …… 并发、I/O、内存、程序包大小等等 • 监控与调试 …… 需要新的IDE、APM、DevOps、分析器等工具 • 缺少特定的硬件支持

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 886 17.5 concurrent.futures --- 启动并行任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 886 17.5.1 Executor 对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 922 18.1.2 协程与任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 924 18.1.3 流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1630 26.8 2to3 --- 自动化的 Python 2 到 3 代码转写 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1641 26.8.1 使用 2to3 .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 886 17.5 concurrent.futures --- 启动并行任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 886 17.5.1 Executor 对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 922 18.1.2 协程与任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 924 18.1.3 流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1630 26.8 2to3 --- 自动化的 Python 2 到 3 代码转写 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1641 26.8.1 使用 2to3 .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 859 17.5 concurrent.futures --- 启动并行任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 860 17.5.1 Executor 对象 . . . . . . . . I/O . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 897 18.1.1 协程与任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 898 18.1.2 流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1599 26.11 2to3 --- 自动化的 Python 2 到 3 代码转写 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1612 26.11.1 使用 2to3