redrose2100

Pytest----Pytest自动化测试脚本的执行方法

【原文链接】

一、指定文件名执行模块中的所有用例

目录结构如下：

demo01-----
  |--------test_demo01.py
  |--------test_demo02.py

test_demo01.py内容

def test_func1():
    print("\nin test_demo01.test_func1......")
    assert 1 == 1

def test_func2():
    print("\nin test_demo01.test_func2......")
    assert 1 == 1

test_demo02.py内容

def test_func1():
    print("\nin test_demo02.test_func1......")
    assert 1 == 1

def test_func2():
    print("\nin test_demo02.test_func2......")
    assert 1 == 1

在demo01的目录下执行命令如下：只执行test_demo01.py文件内的测试脚本

$ pytest -s test_demo01.py
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo01
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 2 items                                                                                                                                                       

test_demo01.py
in test_demo01.test_func1......
.
in test_demo01.test_func2......
.

========================================================================== 2 passed in 0.02s ===========================================================================

$

二、指定文件夹执行其中的所有用例

目录结构如下：

tests
  |--------demo01
             |--------test_demo01.py
             |--------test_demo02.py
  |--------test_case01.py

test_demo01.py内容

def test_func1():
    print("\nin test_demo01.test_func1......")
    assert 1 == 1

def test_func2():
    print("\nin test_demo01.test_func2......")
    assert 1 == 1

test_demo02.py内容

def test_func1():
    print("\nin test_demo02.test_func1......")
    assert 1 == 1

def test_func2():
    print("\nin test_demo02.test_func2......")
    assert 1 == 1

test_case01.py的内容

def test_func1():
    print("\nin test_case01.test_func1......")
    assert 1 == 1

def test_func2():
    print("\nin test_case01.test_func2......")
    assert 1 == 1

在tests目录下得cmd窗口中执行如下命令，即只执行demo01目录下的测试用例

$ pytest -s demo01
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 4 items                                                                                                                                                       

demo01\test_demo01.py
in test_demo01.test_func1......
.
in test_demo01.test_func2......
.
demo01\test_demo02.py
in test_demo02.test_func1......
.
in test_demo02.test_func2......
.

========================================================================== 4 passed in 0.03s ===========================================================================

$

三、指定节点id执行指定的用例

test_demo01.py内容如下：

def test_func1():
    print("\nin test_demo01.test_func1......")
    assert 1 == 1

def test_func2():
    print("\nin test_demo01.test_func2......")
    assert 1 == 1

class TestDemo(object):
    def test_func1(self):
        print("\nin test_demo01.TestDemo.test_func1......")
        assert 1 == 1

    def test_func2(self):
        print("\nin test_demo01.TestDemo.test_func2......")
        assert 1 == 1

如下指定测试函数执行具体的用例

$ pytest -s test_demo01.py::test_func1
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo01
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 1 item                                                                                                                                                        

test_demo01.py
in test_demo01.test_func1......
.

========================================================================== 1 passed in 0.02s ===========================================================================

$

如下指定测试类中的具体方法执行具体的用例

$ pytest -s test_demo01.py::TestDemo::test_func1
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo01
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 1 item                                                                                                                                                        

test_demo01.py
in test_demo01.TestDemo.test_func1......
.

========================================================================== 1 passed in 0.01s ===========================================================================

$

如下指定测试类执行整个测试类中的所有测试用例

$ pytest -s test_demo01.py::TestDemo
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo01
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 2 items                                                                                                                                                       

test_demo01.py
in test_demo01.TestDemo.test_func1......
.
in test_demo01.TestDemo.test_func2......
.

========================================================================== 2 passed in 0.02s ===========================================================================

$

四、通过对文件名类名函数名模糊匹配执行指定用例

使用 pytest -k 参数

目录结构如下：

demo01-----
  |--------test_demo01.py
  |--------test_demo02.py

test_demo01.py内容如下：

def test_func1():
    print("\nin test_demo01.test_func1......")
    assert 1 == 1

def test_func2():
    print("\nin test_demo01.test_func2......")
    assert 1 == 1

class TestDemo(object):
    def test_func1(self):
        print("\nin test_demo01.TestDemo.test_func1......")
        assert 1 == 1

    def test_func2(self):
        print("\nin test_demo01.TestDemo.test_func2......")
        assert 1 == 1

test_demo02.py内容如下：

def test_func1():
    print("\nin test_demo02.test_func1......")
    assert 1 == 1

def test_func2():
    print("\nin test_demo02.test_func2......")
    assert 1 == 1

这里进行正则匹配的包括文件名、类名、函数名，如这里只想匹配1的用例，结果如下，可以发现这里首先test_demo01.py文件已经匹配上了，因此这个文件里的所有用例都会跑，而test_demo02.py文件中的test_func1函数名中有1，因此也匹配上了

$ pytest -s -k "1"
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo01
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 6 items / 1 deselected / 5 selected                                                                                                                           

test_demo01.py
in test_demo01.test_func1......
.
in test_demo01.test_func2......
.
in test_demo01.TestDemo.test_func1......
.
in test_demo01.TestDemo.test_func2......
.
test_demo02.py
in test_demo02.test_func1......
.

=================================================================== 5 passed, 1 deselected in 0.02s ====================================================================

$

这里可以像linux命令里的管道一样进行多次过滤，如下，可以理解为首先在文件名类名函数名中匹配1，然后再匹配到的用例中再继续匹配没有func2的，结果如下

$ pytest -s -k "1 and not func2"
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo01
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 6 items / 3 deselected / 3 selected                                                                                                                           

test_demo01.py
in test_demo01.test_func1......
.
in test_demo01.TestDemo.test_func1......
.
test_demo02.py
in test_demo02.test_func1......
.

=================================================================== 3 passed, 3 deselected in 0.02s ====================================================================

$

这里和linux的管道非常类似，可以进行多次过滤，如下即表示首先在文件名类名函数名中匹配1，在匹配到的结果中再继续匹配文件名类名函数名中没有func2字段的，再在匹配结果继续匹配文件名类名函数名中有testdemo的，这里需要特别注意的是，这里的匹配是不区分大小写的，也就是这里最后匹配testdemo的时候实际上是匹配上了TestDemo类名

$ pytest -s -k "1 and not func2 and testdemo"
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo01
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 6 items / 5 deselected / 1 selected                                                                                                                           

test_demo01.py
in test_demo01.TestDemo.test_func1......
.

=================================================================== 1 passed, 5 deselected in 0.02s ====================================================================

$

五、通过指定标签来执行指定的用例

这里需要结合pytest.mark 打标签一起使用，如下test_demo01.脚本，脚本中打了smoke，func，两个标签，然后执行用例的时候可以通过 pytest -m参数指定标签执行

import pytest

@pytest.mark.smoke
def test_func1():
    print("\nin test_demo01.test_func1......")
    assert 1 == 1

@pytest.mark.smoke
@pytest.mark.func
def test_func2():
    print("\nin test_demo01.test_func2......")
    assert 1 == 1

class TestDemo(object):
    @pytest.mark.smoke
    def test_func1(self):
        print("\nin test_demo01.TestDemo.test_func1......")
        assert 1 == 1

    @pytest.mark.func
    def test_func2(self):
        print("\nin test_demo01.TestDemo.test_func2......")
        assert 1 == 1

如下，执行打smoke标签的用例

$ pytest -s -m smoke
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo01
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 6 items / 3 deselected / 3 selected                                                                                                                           

test_demo01.py
in test_demo01.test_func1......
.
in test_demo01.test_func2......
.
in test_demo01.TestDemo.test_func1......
.

=========================================================================== warnings summary ===========================================================================
test_demo01.py:3
  D:\src\blog\tests\demo01\test_demo01.py:3: PytestUnknownMarkWarning: Unknown pytest.mark.smoke - is this a typo?  You can register custom marks to avoid this warning -
 for details, see https://docs.pytest.org/en/stable/mark.html
    @pytest.mark.smoke

test_demo01.py:8
  D:\src\blog\tests\demo01\test_demo01.py:8: PytestUnknownMarkWarning: Unknown pytest.mark.smoke - is this a typo?  You can register custom marks to avoid this warning -
 for details, see https://docs.pytest.org/en/stable/mark.html
    @pytest.mark.smoke

test_demo01.py:9
  D:\src\blog\tests\demo01\test_demo01.py:9: PytestUnknownMarkWarning: Unknown pytest.mark.func - is this a typo?  You can register custom marks to avoid this warning -
for details, see https://docs.pytest.org/en/stable/mark.html
    @pytest.mark.func

test_demo01.py:15
  D:\src\blog\tests\demo01\test_demo01.py:15: PytestUnknownMarkWarning: Unknown pytest.mark.smoke - is this a typo?  You can register custom marks to avoid this warning
- for details, see https://docs.pytest.org/en/stable/mark.html
    @pytest.mark.smoke

test_demo01.py:20
  D:\src\blog\tests\demo01\test_demo01.py:20: PytestUnknownMarkWarning: Unknown pytest.mark.func - is this a typo?  You can register custom marks to avoid this warning -
 for details, see https://docs.pytest.org/en/stable/mark.html
    @pytest.mark.func

-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/warnings.html
============================================================= 3 passed, 3 deselected, 5 warnings in 0.03s ==============================================================

$

标签之间可以使用逻辑关系and，or，not，如下执行既打了smoke标签也打了func标签的用例

$ pytest -s -m "smoke and func"
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo01
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 6 items / 5 deselected / 1 selected                                                                                                                           

test_demo01.py
in test_demo01.test_func2......
.

=========================================================================== warnings summary ===========================================================================
test_demo01.py:3
  D:\src\blog\tests\demo01\test_demo01.py:3: PytestUnknownMarkWarning: Unknown pytest.mark.smoke - is this a typo?  You can register custom marks to avoid this warning -
 for details, see https://docs.pytest.org/en/stable/mark.html
    @pytest.mark.smoke

test_demo01.py:8
  D:\src\blog\tests\demo01\test_demo01.py:8: PytestUnknownMarkWarning: Unknown pytest.mark.smoke - is this a typo?  You can register custom marks to avoid this warning -
 for details, see https://docs.pytest.org/en/stable/mark.html
    @pytest.mark.smoke

test_demo01.py:9
  D:\src\blog\tests\demo01\test_demo01.py:9: PytestUnknownMarkWarning: Unknown pytest.mark.func - is this a typo?  You can register custom marks to avoid this warning -
for details, see https://docs.pytest.org/en/stable/mark.html
    @pytest.mark.func

test_demo01.py:15
  D:\src\blog\tests\demo01\test_demo01.py:15: PytestUnknownMarkWarning: Unknown pytest.mark.smoke - is this a typo?  You can register custom marks to avoid this warning
- for details, see https://docs.pytest.org/en/stable/mark.html
    @pytest.mark.smoke

test_demo01.py:20
  D:\src\blog\tests\demo01\test_demo01.py:20: PytestUnknownMarkWarning: Unknown pytest.mark.func - is this a typo?  You can register custom marks to avoid this warning -
 for details, see https://docs.pytest.org/en/stable/mark.html
    @pytest.mark.func

-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/warnings.html
============================================================= 1 passed, 5 deselected, 5 warnings in 0.02s ==============================================================

$

六、执行用例同时显示用例执行时间

test_demo.py内容如下：

import time
def test_demo01():
    time.sleep(0.1)
    assert 1==1

def test_demo02():
    time.sleep(0.2)
    assert 1==1

def test_demo03():
    time.sleep(0.3)
    assert 1==1

def test_demo04():
    time.sleep(0.4)
    assert 1==1

def test_demo05():
    time.sleep(0.5)
    assert 1==1

def test_demo06():
    time.sleep(0.6)
    assert 1==1

def test_demo07():
    time.sleep(0.7)
    assert 1==1

def test_demo08():
    time.sleep(0.8)
    assert 1==1

def test_demo09():
    time.sleep(0.9)
    assert 1==1

def test_demo10():
    time.sleep(1.0)
    assert 1==1

def test_demo11():
    assert 1==1

pytest --durations=n 显示执行时间最慢的n个用例及执行时间，如下显示执行最慢的5个用例

$ pytest --durations=5
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo02
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 11 items                                                                                                                                                      

test_demo01.py ...........                                                                                                                                        [100%]

========================================================================= slowest 5 durations ==========================================================================
1.00s call     test_demo01.py::test_demo10
0.92s call     test_demo01.py::test_demo09
0.81s call     test_demo01.py::test_demo08
0.71s call     test_demo01.py::test_demo07
0.60s call     test_demo01.py::test_demo06
========================================================================== 11 passed in 5.61s ==========================================================================

$

pytest --durations=0 显示所有用例的执行时间

$ pytest --durations=0
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo02
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 11 items                                                                                                                                                      

test_demo01.py ...........                                                                                                                                        [100%]

========================================================================== slowest durations ===========================================================================
1.01s call     test_demo01.py::test_demo10
0.92s call     test_demo01.py::test_demo09
0.80s call     test_demo01.py::test_demo08
0.71s call     test_demo01.py::test_demo07
0.60s call     test_demo01.py::test_demo06
0.51s call     test_demo01.py::test_demo05
0.40s call     test_demo01.py::test_demo04
0.31s call     test_demo01.py::test_demo03
0.20s call     test_demo01.py::test_demo02
0.12s call     test_demo01.py::test_demo01

(23 durations < 0.005s hidden.  Use -vv to show these durations.)
========================================================================== 11 passed in 5.63s ==========================================================================

$

细心的发现上面并没有显示所有的，test_demo11用例没有显示，这是因为pytest默认显示的耗时大于0.005秒的用例，小于0.005秒的用例默认是不显示的，如果要显示耗时小于0.005秒的用例，需要加上 -vv的参数，如下：

$ pytest --durations=0 -vv
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:\Python39\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: D:\src\blog\tests\demo02
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 11 items                                                                                                                                                      

test_demo01.py::test_demo01 PASSED                                                                                                                                [  9%]
test_demo01.py::test_demo02 PASSED                                                                                                                                [ 18%]
test_demo01.py::test_demo03 PASSED                                                                                                                                [ 27%]
test_demo01.py::test_demo04 PASSED                                                                                                                                [ 36%]
test_demo01.py::test_demo05 PASSED                                                                                                                                [ 45%]
test_demo01.py::test_demo06 PASSED                                                                                                                                [ 54%]
test_demo01.py::test_demo07 PASSED                                                                                                                                [ 63%]
test_demo01.py::test_demo08 PASSED                                                                                                                                [ 72%]
test_demo01.py::test_demo09 PASSED                                                                                                                                [ 81%]
test_demo01.py::test_demo10 PASSED                                                                                                                                [ 90%]
test_demo01.py::test_demo11 PASSED                                                                                                                                [100%]

========================================================================== slowest durations ===========================================================================
1.01s call     test_demo01.py::test_demo10
0.91s call     test_demo01.py::test_demo09
0.81s call     test_demo01.py::test_demo08
0.71s call     test_demo01.py::test_demo07
0.60s call     test_demo01.py::test_demo06
0.51s call     test_demo01.py::test_demo05
0.40s call     test_demo01.py::test_demo04
0.30s call     test_demo01.py::test_demo03
0.21s call     test_demo01.py::test_demo02
0.11s call     test_demo01.py::test_demo01
0.00s setup    test_demo01.py::test_demo01
0.00s setup    test_demo01.py::test_demo06
0.00s setup    test_demo01.py::test_demo08
0.00s setup    test_demo01.py::test_demo10
0.00s teardown test_demo01.py::test_demo01
0.00s teardown test_demo01.py::test_demo11
0.00s setup    test_demo01.py::test_demo04
0.00s teardown test_demo01.py::test_demo02
0.00s teardown test_demo01.py::test_demo07
0.00s teardown test_demo01.py::test_demo10
0.00s teardown test_demo01.py::test_demo03
0.00s teardown test_demo01.py::test_demo04
0.00s teardown test_demo01.py::test_demo08
0.00s teardown test_demo01.py::test_demo06
0.00s setup    test_demo01.py::test_demo09
0.00s setup    test_demo01.py::test_demo02
0.00s teardown test_demo01.py::test_demo09
0.00s setup    test_demo01.py::test_demo05
0.00s setup    test_demo01.py::test_demo03
0.00s setup    test_demo01.py::test_demo07
0.00s setup    test_demo01.py::test_demo11
0.00s teardown test_demo01.py::test_demo05
0.00s call     test_demo01.py::test_demo11
========================================================================== 11 passed in 5.63s ==========================================================================
$

通过 --durations-min=t 参数可以设置显示耗时时间大于t的用例，如下为显示耗时大于0.5秒的用例

$ pytest --durations=0 --durations-min=0.5
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo02
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 11 items                                                                                                                                                      

test_demo01.py ...........                                                                                                                                        [100%]

========================================================================== slowest durations ===========================================================================
1.01s call     test_demo01.py::test_demo10
0.91s call     test_demo01.py::test_demo09
0.81s call     test_demo01.py::test_demo08
0.71s call     test_demo01.py::test_demo07
0.61s call     test_demo01.py::test_demo06
0.51s call     test_demo01.py::test_demo05

(27 durations < 0.5s hidden.  Use -vv to show these durations.)
========================================================================== 11 passed in 5.63s ==========================================================================
$

七、执行已安装包中的测试用例

在某一些场景下，比如需要执行发布包中的测试用例或者自己开发了一个包发布安装之后想再执行已安装包的测试用例（当然发布包的时候需要将测试文件夹一起打包，否则找不到用例），此时在任意位置使用 --pyargs参数指定即可，比如如下指定执行numpy包的tests用例执行

$ pytest --pyargs numpy.tests
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: D:\src\blog\tests\demo02
plugins: allure-pytest-2.9.43, caterpillar-pytest-0.0.2, hypothesis-6.31.6, forked-1.3.0, rerunfailures-10.1, xdist-2.3.0
collected 49 items                                                                                                                                                      

test_ctypeslib.py .......................                                                                                                                         [ 46%]
test_matlib.py ........                                                                                                                                           [ 63%]
test_numpy_version.py ..                                                                                                                                          [ 67%]
test_public_api.py ..........                                                                                                                                     [ 87%]
test_reloading.py ...                                                                                                                                             [ 93%]
test_scripts.py X.                                                                                                                                                [ 97%]
test_warnings.py .                                                                                                                                                [100%]

=========================================================================== warnings summary ===========================================================================
..\..\..\..\Python39\lib\site-packages\numpy\tests\test_matlib.py:2
  D:\Python39\lib\site-packages\numpy\tests\test_matlib.py:2: PendingDeprecationWarning: Importing from numpy.matlib is deprecated since 1.19.0. The matrix subclass is n
ot the recommended way to represent matrices or deal with linear algebra (see https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/numpy-for-matlab-users.html). Please adjust your code
 to use regular ndarray.
    import numpy.matlib

test_matlib.py::test_ones
  D:\Python39\lib\site-packages\numpy\tests\test_matlib.py:12: PendingDeprecationWarning: the matrix subclass is not the recommended way to represent matrices or deal wi
th linear algebra (see https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/numpy-for-matlab-users.html). Please adjust your code to use regular ndarray.
    np.matrix([[ 1.,  1.,  1.],

test_matlib.py::test_ones
  D:\Python39\lib\site-packages\numpy\tests\test_matlib.py:15: PendingDeprecationWarning: the matrix subclass is not the recommended way to represent matrices or deal wi
th linear algebra (see https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/numpy-for-matlab-users.html). Please adjust your code to use regular ndarray.
    assert_array_equal(numpy.matlib.ones(2), np.matrix([[ 1.,  1.]]))

test_matlib.py::test_zeros
  D:\Python39\lib\site-packages\numpy\tests\test_matlib.py:19: PendingDeprecationWarning: the matrix subclass is not the recommended way to represent matrices or deal wi
th linear algebra (see https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/numpy-for-matlab-users.html). Please adjust your code to use regular ndarray.
    np.matrix([[ 0.,  0.,  0.],

test_matlib.py::test_zeros
  D:\Python39\lib\site-packages\numpy\tests\test_matlib.py:22: PendingDeprecationWarning: the matrix subclass is not the recommended way to represent matrices or deal wi
th linear algebra (see https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/numpy-for-matlab-users.html). Please adjust your code to use regular ndarray.
    assert_array_equal(numpy.matlib.zeros(2), np.matrix([[ 0.,  0.]]))

test_matlib.py::test_identity
  D:\Python39\lib\site-packages\numpy\tests\test_matlib.py:26: PendingDeprecationWarning: the matrix subclass is not the recommended way to represent matrices or deal wi
th linear algebra (see https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/numpy-for-matlab-users.html). Please adjust your code to use regular ndarray.
    assert_array_equal(x, np.matrix([[1, 0], [0, 1]]))

test_matlib.py::test_eye
test_matlib.py::test_eye
test_matlib.py::test_rand
test_matlib.py::test_randn
  D:\Python39\lib\site-packages\numpy\matrixlib\defmatrix.py:69: PendingDeprecationWarning: the matrix subclass is not the recommended way to represent matrices or deal
with linear algebra (see https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/numpy-for-matlab-users.html). Please adjust your code to use regular ndarray.
    return matrix(data, dtype=dtype, copy=False)

test_matlib.py::test_eye
  D:\Python39\lib\site-packages\numpy\tests\test_matlib.py:30: PendingDeprecationWarning: the matrix subclass is not the recommended way to represent matrices or deal wi
th linear algebra (see https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/numpy-for-matlab-users.html). Please adjust your code to use regular ndarray.
    assert_array_equal(xc, np.matrix([[ 0,  1,  0],

test_matlib.py::test_eye
  D:\Python39\lib\site-packages\numpy\tests\test_matlib.py:37: PendingDeprecationWarning: the matrix subclass is not the recommended way to represent matrices or deal wi
th linear algebra (see https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/numpy-for-matlab-users.html). Please adjust your code to use regular ndarray.
    assert_array_equal(xf, np.matrix([[ 1,  0,  0,  0],

-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/warnings.html
============================================================= 48 passed, 1 xpassed, 12 warnings in 12.58s ==============================================================

$

八、在执行脚本之前加载自定义插件

通过 -p 参数在执行脚本之前加载自定义插件，命令如下，这里因为涉及自定义插件的看法，暂时不详细演示，待后续开发自定义插件后再继续讨论使用

pytest -p mypluginmodule

通过 -p 命令和在插件名称钱加no手动禁止默认插件加载,如下表示禁止doctest插件加载

pytest -p no:doctest

九、在IDE中通过右键执行当前文件的方式执行用例

test_case01.py文件内容如下，比如在pycharm中，按照如下编写，直接右键执行即可执行测试用例

import pytest


def test_func1():
    print("\nin test_case01.test_func1......")
    assert 1 == 1


def test_func2():
    print("\nin test_case01.test_func2......")
    assert 1 == 1


if __name__ == "__main__":
    pytest.main()

若指定pytest的参数，如下：

import pytest


def test_func1():
    print("\nin test_case01.test_func1......")
    assert 1 == 1


def test_func2():
    print("\nin test_case01.test_func2......")
    assert 1 == 1


if __name__ == "__main__":
    pytest.main(['-s','test_case01.py'])

可以在测试文件中调用自定义插件，具体使用格式如下，这里插件待后续进行插件开发时再行讨论

import sys
import pytest


def test_func1():
    print("\nin test_case01.test_func1......")
    assert 1 == 1


def test_func2():
    print("\nin test_case01.test_func2......")
    assert 1 == 1



class MyPlugin:
    def pytest_sessionfinish(self):
        print("*** test run reporting finishing")


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(pytest.main(["-s"], plugins=[MyPlugin()]))

至此，基本完成pytest的执行方式的总结了，其他更高级话题待后续继续补充

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还记得小时候那些天马行空的白日梦吗？也许只要按下键盘上的某个神奇组合，电脑就会发出滴滴的声响，一个隐藏的世界突然在你眼前展开，让你获得超凡的能力，摆脱平凡的生活。这听起来像是玩过太多电子游戏的幻想，但实际上，间隔重复系统给人的感觉惊人地相似。在最佳状态下，这些系统就像魔法一样神奇。本文将以一个看似平凡的鸡肉高汤食谱为例，深入浅出地探讨如何编写有效的间隔重复提示，让你像掌握烹饪技巧一样轻松地掌握记忆
使用Faiss进行高效相似度搜索 llzwxh888 faiss python
在现代AI应用中，快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索，并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss？Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库，主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
python是什么意思中文-在python中%是什么意思编程大乐趣
Python中%有两种：1、数值运算：%代表取模，返回除法的余数。如：>>>7%212、%操作符（字符串格式化，stringformatting），说明如下：%[(name)][flags][width].[precision]typecode(name)为命名flags可以有+，-，''或0。+表示右对齐。-表示左对齐。''为一个空格，表示在正数的左侧填充一个空格，从而与负数对齐。0表示使用0填
深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库 python
深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
Day1笔记-Python简介&标识符和关键字&输入输出 ~在杰难逃~ Python python 开发语言大数据数据分析数据挖掘
大家好，从今天开始呢，杰哥开展一个新的专栏，当然，数据分析部分也会不定时更新的，这个新的专栏主要是讲解一些Python的基础语法和知识，帮助0基础的小伙伴入门和学习Python，感兴趣的小伙伴可以开始认真学习啦！一、Python简介【了解】1.计算机工作原理编程语言就是用来定义计算机程序的形式语言。我们通过编程语言来编写程序代码，再通过语言处理程序执行向计算机发送指令，让计算机完成对应的工作，编程
读书||陶新华《教育中的积极心理学》1—28 流水淙淙2022
读一本好书，尤如和一位高尚者对话，亦能对人的精神进行洗礼。但是若不能和实践结合起来，也只能落到空读书的状态。读书摘要与感想1、塞利格曼在《持续的幸福》一书中提出了幸福2.0理论，提出幸福由5个元素决定——积极情绪、投入的工作和生活、目标和意义、和谐的人际关系、成就感。2、人的大脑皮层在进行智力活动时，都伴有皮下中枢活动，对这些活动进行体验请假，并由此产生了情感解读。人的情绪情感体验总是优先于大脑的
python八股文面试题分享及解析(1) Shawn________ python
#1.'''a=1b=2不用中间变量交换a和b'''#1.a=1b=2a,b=b,aprint(a)print(b)结果：21#2.ll=[]foriinrange(3):ll.append({'num':i})print(11)结果:#[{'num':0},{'num':1},{'num':2}]#3.kk=[]a={'num':0}foriinrange(3):#0,12#可变类型，不仅仅改变
每日算法&面试题，大厂特训二十八天——第二十天（树）肥学 ⚡算法题⚡面试题每日精进 java 算法数据结构
目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！特别介绍小白练手专栏，适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
Python快速入门 —— 第三节：类与对象孤华暗香 Python快速入门 python 开发语言
第三节：类与对象目标：了解面向对象编程的基础概念，并学会如何定义类和创建对象。内容：类与对象：定义类：class关键字。类的构造函数：__init__()。类的属性和方法。对象的创建与使用。示例：classStudent:def__init__(self,name,age,major):self.name&#
pyecharts——绘制柱形图折线图 2224070247 信息可视化 python java 数据可视化
一、pyecharts概述自2013年6月百度EFE(ExcellentFrontEnd）数据可视化团队研发的ECharts1.0发布到GitHub网站以来，ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评，成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具，被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python作为数据分析领域最受欢迎的语言，也加入ECharts的使用行列，并研发出方便Python开发者使用的数据
Python 实现图片裁剪（附代码） | Python工具剑客阿良_ALiang
前言本文提供将图片按照自定义尺寸进行裁剪的工具方法，一如既往的实用主义。环境依赖ffmpeg环境安装，可以参考我的另一篇文章：windowsffmpeg安装部署_阿良的博客-CSDN博客本文主要使用到的不是ffmpeg，而是ffprobe也在上面这篇文章中的zip包中。ffmpy安装：pipinstallffmpy-ihttps://pypi.douban.com/simple代码不废话了，上代码
【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（4) 算法大师华为od 面试 python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选**1.Python中的`with`**用途和功能自动资源管理示例：文件操作上下文管理协议示例代码工作流程解析优点2.\_\_new\_\_和**\_\_init\_\_**区别__new____init__区别总结3.**切片（Slicing）操作**基本切片语法
python os 环境变量 CV矿工 python 开发语言 numpy
环境变量：环境变量是程序和操作系统之间的通信方式。有些字符不宜明文写进代码里，比如数据库密码，个人账户密码，如果写进自己本机的环境变量里，程序用的时候通过os.environ.get（）取出来就行了。os.environ是一个环境变量的字典。环境变量的相关操作importos"""设置/修改环境变量：os.environ[‘环境变量名称’]=‘环境变量值’#其中key和value均为string类
自我意识徐立华
----读帕克.帕尔默《教学勇气》（P18----19）5.铸造我们的学科帕克.帕尔默说学科知识对我们的自身认同和外部世界有启发意义。学科会铸造我们。“在我们与学科的命题概念和学科的生活框架相遇之前，自我意识知识处于潜伏状态，通过回想学科是怎样唤醒自我意识，我们就可以找回教学心灵。”《教学勇气》（P18）我们的自我意识像冰山表面下无限延伸的冰层，常常处于潜伏状态。但是在我们对所教授的学科进行深入思
Python爬虫解析工具之xpath使用详解 eqa11 python 爬虫开发语言
文章目录Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言二、环境准备1、插件安装2、依赖库安装三、xpath语法详解1、路径表达式2、通配符3、谓语4、常用函数四、xpath在Python代码中的使用1、文档树的创建2、使用xpath表达式3、获取元素内容和属性五、总结Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言在Python爬虫开发中，数据提取是一个至关重要的环节。xpath作为一门
【华为OD技术面试真题精选 - 非技术题】 -HR面，综合面_华为od hr面一个射手座的程序媛程序员华为od 面试职场和发展
最后的话最近很多小伙伴找我要Linux学习资料，于是我翻箱倒柜，整理了一些优质资源，涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家！资料预览给大家整理的视频资料：给大家整理的电子书资料：如果本文对你有帮助，欢迎点赞、收藏、转发给朋友，让我有持续创作的动力！网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获
【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）算法大师华为od 面试 python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
nosql数据库技术与应用知识点皆过客，揽星河 NoSQL nosql 数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
《Python数据分析实战终极指南》 xjt921122 python 数据分析开发语言
对于分析师来说，大家在学习Python数据分析的路上，多多少少都遇到过很多大坑**，有关于技能和思维的**：Excel已经没办法处理现有的数据量了，应该学Python吗？找了一大堆Python和Pandas的资料来学习，为什么自己动手就懵了？跟着比赛类公开数据分析案例练了很久，为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路？学了对比、细分、聚类分析，也会用PEST、波特五力这类分析法，为啥
4招写出高价值文章 zhiliner
文章写得泛泛是因为思考得不够深，思考得越深文章会越有价值。拿到一个主题一定要去深入挖掘事件背后的东西，比如人物困境以及趋势性的东西。写作过程中有几个深度思考的方法一、解剖，让旧素材焕发新意作为一个写作者，我们能够做的最大贡献，就是给出自己看世界的角度。解剖其实就是把这个话题相关的信息都列出来，详细的列出来，看清楚它的内部。我们看到一个老话题或者一段旧素材的时候，不要只看这个素材或者话题本身，一定要
Python中深拷贝与浅拷贝的区别 yuxiaoyu.
转自：http://blog.csdn.net/u014745194/article/details/70271868定义：在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复
Python开发常用的三方模块如下：换个网名有点难 python 开发语言
Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
[黑洞与暗粒子]没有光的世界 comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界.... 那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的 &nbs
jQuery Lazy Load 图片延迟加载 aijuans jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件，在用户滚动页面到图片之后才进行加载。对于有较多的图片的网页，使用图片延迟加载，能有效的提高页面加载速度。版本： jQuery v1.4.4+ jQuery Lazy Load v1.7.2 注意事项：需要真正实现图片延迟加载，必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
使用Jodd的优点 Kai_Ge jodd
1. 简化和统一 controller ，抛弃 extends SimpleFormController ，统一使用 implements Controller 的方式。 2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。 3. 对 bean 没有任何要求，可以使用任意的 bean 做为 formBean。使用方法简介
jpa Query转hibernate Query 120153216 Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql, Map map) { org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql); if (null != map) { for (String parameter : map.keySet()) { jp
Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持 2002wmj mariaDB
现状首先，[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话，会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ，而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案首先据MySQL文档[3]说，自从MySQL
在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL 357029540 SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。 select top 50 (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads, (total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes, (tot
spring UnChecked 异常官方定义！ 7454103 spring
如果你接触过spring的事物管理！那么你必须明白 spring的非捕获异常！即 unchecked 异常！因为 spring 默认这类异常事物自动回滚！！ public static boolean isCheckedException(Throwable ex) { return !(ex instanceof RuntimeExcep
mongoDB 入门指南、示例 adminjun java mongodb 操作
一、准备工作 1、下载mongoDB 下载地址：http://www.mongodb.org/downloads 选择合适你的版本相关文档：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial 2、安装mongoDB A、不解压模式：将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开，找到bin目录，运行mongod.exe就可以启动服务，默
CUDA 5 Release Candidate Now Available aijuans CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
Essential Studio for WinRT网格控件测评 Axiba JavaScript html5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件，如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时，该控件还包含了一组独特的库，用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。网格控件功能 1、
java 获取windows系统安装的证书或证书链 bewithme windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链，比如说你要通过证书来创建java的密钥库。有关证书链的解释可以查看此处。 public static void main(String[] args) { SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI(); S
NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
4.sets类型 Set是集合，它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的，添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。 sadd：向名称为key的set中添加元
异常捕获何时用Exception，何时用Throwable bingyingao
用Exception的情况 try { //可能发生空指针、数组溢出等异常 } catch (Exception e) {
【Kafka四】Kakfa伪分布式安装 bit1129 kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中，实现了单Kafka服务器的安装，在Kafka中，每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下，在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤 Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样，不过比Zookeeper稍微简单些(不
Project Euler bookjovi haskell
Project Euler是个数学问题求解网站，网站设计的很有意思，有很多problem，在未提交正确答案前不能查看problem的overview，也不能查看关于problem的discussion thread，只能看到现在problem已经被多少人解决了，人数越多往往代表问题越容易。看看problem 1吧： Add all the natural num
Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque BrokenDreams Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构，前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用，当然由于实现方式的不同，操作的效率也会不同。这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.Fi
Maven学习(一) chenyu19891124 Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间，5月底6月初自己学习了一些工具，maven+Hudson+nexus的搭建，对于maven以前只是听说，顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境，但是完全不了解maven这一强大的构建工具，还有ant也是一个构建工具，但ant就没有maven那么的简单方便，其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建，测试，打包，发布一系列功
[原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充 comsci 算法工作 PHP 搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案，请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来，请大家多指点节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法) 需要解决的问题：已知分支
Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期 daizj linux shell 上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年 # 获取昨天 date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day' # 获取明天 date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day' # 获取上个月 date -d 'last month' #
我所理解的云计算 dongwei_6688 云计算
在刚开始接触到一个概念时，人们往往都会去探寻这个概念的含义，以达到对其有一个感性的认知，在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的，它说： Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
YII CMenu配置 dcj3sjt126com yii
Adding id and class names to CMenu We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch. //in your view $this->widget('zii.widgets.CMenu', array( 'id'=>'myMenu', 'items'=>$this-&g
设计模式之静态代理与动态代理 come_for_dream 设计模式
静态代理与动态代理代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式，其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题，真实主题执行具体的业务操作，而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆，我们可以删除看成主业务，而把检验用户是否登陆看成其相关业务
【转】理解Javascript 系列 gcc2ge JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念，那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程，了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时，第一步是创建其执行环境，在创建执行环境的过程中，会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
Subsets II hcx2013 set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets. Note: Elements in a subset must be in non-descending order. The solution set must not conta
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 jinnianshilongnian spring4
目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
shell嵌套expect执行命令 liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧. 系统:centos 5.x 1.先安装expect yum -y install expect 2.脚本内容: cat auto_svn.sh #!/bin/bash
Linux实用命令整理 pda158 linux
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独立开发人员通向成功的29个小贴士 shoothao 独立开发
概述：本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。明白你从事独立开发的原因和目的。保持坚持制定计划的好习惯。万事开头难，第一份订单是关键。培养多元化业务技能。提供卓越的服务和品质。谨小慎微。营销是必备技能。学会组织，有条理的工作才是最有效率的。 “独立
JAVA中堆栈和内存分配原理 uule java
1、栈、堆 1.寄存器：最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈：存放基本类型的变量数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆（new 出来的对象）或者常量池中（字符串常量对象存放在常量池中。）3. 堆：存放所有new出来的对象。4. 静态域：存放静态成员（static定义的）5. 常量池：存放字符串常量和基本类型常量（public static f