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: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。
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。
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。
https://tox.readthedocs.io/en/latest/examples.html
源码地址:https://github.com/limingios/docker-cloud-flask-demo
修改Runner的 /etc/gitlab-runner/config.toml文件,在其中的 [runner.docker]下增加:
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。
Github地址:https://github.com/chinesehuazhou/nox_doc_cn
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:
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
链接:https://yanbin.blog/python-dependency-management-build-tools
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
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
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
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。
注:以下内容翻译自:https://yaml.readthedocs.io/en/latest/pyyaml.html
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。
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。
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
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。
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
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
目标:在Linux环境下,基于VCU118板卡恢复出100G corundum NIC。
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。
Flake8 是由 Python 官方发布的一款静态代码检查工具(https://pypi.python.org/pypi/flake8/),相对于 PyLint 而言,Flake8 的检查规则灵活,支持集成额外插件,扩展性强。
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。
jieluTox 是一个 P2P 型的无中心服务器消息传递系统,使用 NaCl 进行加解密。由于没有中心服务器,类似 BitTorrent,会使用 UDP 与 DHT 来查找在线端点。这表明该方法能够保持很好的匿名性,每个用户都有一个表明自己身份的 ID。 此前也发现过 Tox 被攻击者用于进行通信,本次是 Uptycs 威胁研究团队发现了使用 Tox 协议的 ELF 样本文件。 技术概览 在野发现的二进制文件尽管是 stripped 的,但仍然可以顺利地进行反编译。文件是使用 C 语言进行编写的,只静态
A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery
好久没给大家分享英文博客了,大家的英文阅读能力没有退步吧?(有也不会认的 :))前几天,我被一些小伙伴考四六级的消息刷屏了,不知道大家考得如何啊?虽然我已毕业几年了,不用为考级而学习英语,但是,我也意识到,除了编程技能,英语技能是万万不能丢的。所以,我开始培养起阅读英文材料的习惯了(两周前还尝试翻译了一篇),在公众号分享英文文章也是一种有益的尝试。曾有读者留言,说关注咱公众号还能练习英语,他觉得很赞。这个回复令我信心大增,所以这种分享会一直延续下去的。我会控制好频率,同时在标题注明是英文分享,以示区分。今天分享的是 Medium 网站上的一篇关于 Python 的年度总结。作者分 Good 和 Bad 两方面,介绍了几个重要的模块,比如:JupyterLab、mypy、Pipfile and pipenv、f-strings,等等。希望对你有帮助。(PS:Python猫读者交流群建立起来了,详情请看今日的第二条推文。)
谈及数据分析,我们一般会联想到数据的分析结果和可视化,光鲜亮丽的结果固然重要,但要知道这些结果归根到底都是由代码产生的,而代码质量的评判标准即是数据代码的正确性和可重复性。虽然我们都知道,一份漂亮的研究结果通常是分散且偶然探索结果的集合。研究的过程往往并非一帆风顺,那些失败的探索性试验也都是结果的一部分。所以这也会导致项目结构变得复杂冗余,难以追溯。
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*-
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~)
2021年12月31日,FDA-NCTR生物信息学和生物统计学部的刘智超、童伟达等人在Toxicological Sciences杂志发表文章,提出了一个基于深度生成对抗网络的框架,该框架从现有的动物数据中学习后,就可以根据药物的化学结构,生成多个时间和剂量条件下的体内转录组图谱,而无需额外的动物实验。
微信号:freebuf McAfee在暗网中发现了一款专门制作勒索软件的工具,使用这款软件,3步你就能制作勒索软件了。 地下犯罪市场很容易找到这些恶意软件生成器,它们能让你通过现有模板制作恶意软件。McAfee的研究人员发现了新趋势是这种工具现在被用来制作勒索软件了。勒索软件这种类型的恶意软件在犯罪分子的生态圈中越来越流行,骗子想要抓住这种新的机遇。 勒索软件制作工具 被叫做Tox的勒索软件制作工具5月19日出现在暗网上,而且提供免费下载。提供软件的地址为: toxicola7qwv37qj.onio
做项目的时候,需要用到动画,大小和位置都不一样。刚开始想到的是ScaleAnimation和TranslateAnimation进行组合,但实验后发现,目标位置始终不对,只用TranslateAnimation是没有问题,所以ScaleAnimation应该不只是进行了缩放
Security Affairs 网站披露,Sonatype 研究人员发现了一个名为“secretslib”的新 PyPI 包,旨在将无文件加密矿工投放到 Linux 机器系统的内存中。 据悉,该软件包将自身描述成“轻松匹配和验证秘密”,自 2020 年 8 月 6 日以来,已经有了 93 次下载。 网络安全专家发帖子表示,secretslib PyPI 包将自己描述为“使秘密匹配和验证变得容易”。但经过仔细分析观察,该软件包在用户 Linux 机器上暗中运行加密矿工(直接从用户的 RAM 中),这种技术
source = sx, sy是出发位置,target = tx, ty是目标位置,
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。
Impacket项目地址:https://github.com/SecureAuthCorp/impacket
Programming Assignment 2 Seam Carving 暴力实现 Robert Sedgewick教授在Coursera上开了一门算法课,这是图论中的一道编程作业题。 问题概述 图像由像素构成,可以看成是一张二维数组,其中的存储着Color,这样每个位置都有相应的颜色,就可以表示一张图片了。 这道题目的目的是resize图像,每次删除一行或一列颜色值最不明想的像素。 图像在二维数组中的表示 : (255,101,51) (255,101,153) (25
source = [sx, sy]是出发位置,target = [tx, ty]是目标位置,
接着前面的《tox 教程》,以及刚翻译好的《nox文档》,我们继续聊聊 Python 任务自动化的话题。
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