pip

阿里云部署项目 1, 购买阿里云ECS云服务器（可免费试用1个月） 2, 阿里云实例更换为Ubuntu 3, 安全组配置 4, xshell远程连接 5, 创建虚拟环境： 5.1 linux基本命令 cd ls, ls -a pwd df -h python python3 apt update ​ 5.2 安装pip(如果存在则不需要安装) pip -V pip3 -V 安装pip3: apt install python3-pip 【安装pip2: apt install python-pip】 5.3 更新pip 更新pip3: pip3 install --upgrade pip 更新pip: pip install --upgrade pip 5.4 更新后如出现以下错误（这是pip 10.0.0版本的BUG）： Traceback (most recent call last): File “/usr/bin/pip3”, line 9, in from pip import main 解决方法： 修改 /usr/bin/pip3 文件， 使用: sudo vim /usr/bin/pip3 将： from pip import main if __name__ == '__main__': sys.exit(main()) 改成： from pip import _

前言 装完python3后发现库里面既有pip也有pip3，不知道它们的区别，因此特意去了解了一下。 解释 先搜索了一下看到了如下的解释， 安装了python3之后，库里面既会有pip3也会有pip 1. 使用pip install XXX 新安装的库会放在这个目录下面 python2.7/site-packages 2. 使用pip3 install XXX 新安装的库会放在这个目录下面 python3.6/site-packages 如果使用python3执行程序，那么就不能import python2.7/site-packages中的库 那么问题来了，我没有py2.7啊 经过实践发现应该是这样的，应该是将包安装在路径里面第一个检索到的pip系列软件在的地方。 由图可以看到，我再一个没有pip的地方pip3了selenium包，所以，它自动检索，将包安装在了pip3第一次出现的地方。 c:\users\challenger\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages 而且你用pip show是看不到相关信息的，只有pip3 show才行。 而在使用 pip 安装后 大家可以看到，安装位置已经变成：Location: d:\program\anaconda\envs\python36fordrl\lib

Ubuntu16.04默认安装了Python2.7和3.5 安装Python2+： sudo apt- get install python 请注意，系统自带的python千万不能卸载！ 输入命令 python 按Ctrl+D退出python命令行 输入命令 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 按Enter确认 输入命令 sudo apt-get update 我使用sudo apt-get update之后，更新失败，遇到如下错误。 W: Failed to fetch http://ppa.launchpad.net/jonathonf/python-3.6/ubuntu/dists/precise/main/source/Sources 404 Not Found W: Failed to fetch http://ppa.launchpad.net/jonathonf/python-3.6/ubuntu/dists/precise/main/binary-i386/Packages 404 Not Found 最终发现如下的解决方案！（PPA仓库破损而且陈旧的问题） 问题：我试着通过运行apt-get update命令来再次同步包索引文件，但是却出现了“404 无法找到”的错误

超强下一代 Jupyter Notebook ：JupyterLab 3.0 已经发布了，新版本为用户带来了许多新特性，并对扩展系统进行了实质性的改进。 JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境，可用于 notebook、代码或数据，因此它的扩展性非常强。用户可以使用它编写 notebook、操作终端、编辑 markdown 文本、打开交互模式、查看 csv 文件及图片等。除此以外，JupyterLab 还具有灵活而强大的用户界面。就在近日，这款好用的工具发布了新版本 JupyterLab 3.0。 JupyterLab3.0 在以下几个方面进行了改进： 可视化调试器； 支持多种显示语言； notebook 目录； 扩展系统。 JupyterLab相关参考： Databook-数据之书 将Jupyter/JupyterHub/JupyterLab运行为系统服务 运用Jupyter Notebook进行系统管理 JupyterLab的本地安装和使用（Ubuntu 18.04） JupyterHub on Kubernetes部署与应用指南 JupyterHub on Kubernetes--定制用户环境 JupyterHub on Kubernetes绘图支持软件 JupyterLab安装地图插件 使用SuperMap

RobotFramework_1.简介与安装 RobotFramework简介和安装 RobotFramework简介 简介 Robot Framework是一个基于Python的，可扩展的关键字驱动的测试自动化框架，用于端到端验收测试和验收测试驱动开发（ATDD）。它可用于测试分布式异构应用程序，其中验证需要涉及多种技术和接口。 为什么选择Robotframework 启用易于使用的表格语法，以统一的方式创建测试用例 提供从现有关键字创建可重复使用的更高级别关键字的功能 提供易于阅读的结果报告和HTML格式的日志 支持创建基于数据驱动的测试用例 RobotFramework的结构 Robot Framework是一个通用的，应用程序和技术独立的框架。它具有高度模块化的架构 RobotFramework安装 安装Python https://www.python.org/ftp/python 注意安装完成之后将C:\python27;C:\python27\Scripts这两个路径加入环境变量 注意如果本机已安装python3，python27的环境变量要放在前面 安装WxPython wxPython是一个Python包装wxWidgets（这是用 C++ 编写），一个流行的跨平台GUI工具包 安装Robotframework 在命令行模式下先升级pip： python -m

# 目录 * 一、前提准备 * 二、虚拟环境 * 1.virtualenv的安装和应用 * 2.pipenv的安装和使用 * 3.导出虚拟环境为requirements.txt文件 * 4.pipenv的相关使用命令 * 5.需要在虚拟环境中起项目 * 三、Python代码规范 * 四、工程结构化 `测试平台是做什么的？` 测试开发研发的测试平台**是给点点点的人用的**，可以帮助我们做自动化测试、用例管理、报表生成等，提高测试工作效率。 例如用市面上的postman做的一些测试，不符合公司项目的实际。但是自动化测试平台可以根据公司实际项目需求做定制化开发。 ## 一、前提准备 Python环境：python3.7是python3里面目前最稳定的一个版本，3以上的版本都没有问题。 电脑：Windows10家庭版 ## 二、虚拟环境 Python虚拟环境的主要目的是：为了给不同的工程创建互相独立的运行环境。在虚拟环境下，每一个包，而与其它的工程无关。 不同的虚拟环境中同一个包可以有不同的版本。并且，虚拟环境的数量没有限制，我们可以轻松地用virtualenv或pipenv等工具来创建多个虚拟环境。 ![图片来自网络](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/25205170-16d89bb0999f06b5.image

目录 安装动机 Modin库简介 安装流程 1. 在Windows设置中调整设置 2. 在Windows应用商店中下载Ubuntu 3. 配置Ubuntu 4. 安装Modin库 先说说我的安装方法 接下来说说官方的方案： Modin库性能测试 read_csv 测试 fill_na 测试 总结 鸣谢 安装动机 最近在用Pandas处理一些大数据集时明显感受到了Pandas的缺陷：只能使用CPU的一个核心来计算，对于我新买的8核16线程的机子来说，有大量资源都被浪费了。 本着加速Pandas运行的动机，上网搜索了很多能充分利用本地CPU资源的措施，但是看了一些诸如 threading , multiprocessing 之类的库，还是感觉环境的部署有些难以理解，其中的运用也有一些限制（比如自定义函数必须有返回值），对于像我这样非CS专业背景的人来说还是不够友好。最终发现了这个号称能够实现一行代码加速Pandas运行的 Modin 库（事实上也确实如此），鼓捣了一整天之后终于成功实现了Pandas的充分并行加速。 虽然使用起来非常方便，但在安装过程中走了不少弯路，网上也没有非常明确的信息指导安装，因此写下这篇文章，以免后来者再重蹈覆辙。 Modin库简介 Modin 是加州大学伯克利分校 RISELab 的一个早期项目，旨在促进分布式计算在数据科学领域的应用。它是一个多进程的数据帧

现在大家都在用python3了，利用这个机会正好把自己的练习重新整理一遍，本篇记录用python3.6重新搭建关键字驱动环境 目录 1、安装python3.6 2、安装 wxPython 3、安装 robotframework 4、安装 robotframework-ride 5、安装 robotframework-selenium2library 6、启动ride 由于使用了python3，所以其他文件都使用在线安装的方式，不会像python2.7在线安装一样出现各种版本不兼容问题 1、安装python3.6 下载 链接：https://pan.baidu.com/s/179012JHJ9rfYBhs31vb9-Q 提取码：x4c4 同python2.7一样，下载exe文件，双击完成安装即可 2、安装 wxPython 使用在线安装： pip install robotframework -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 3、安装 robotframework 使用在线安装： pip install robotframework -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host

简介 宏哥之前在做接口自动化的时候，用的测试报告是HTMLTestRunner，虽说自定义模板后能满足基本诉求，但是仍显得不够档次，高端，大气，遂想用其他优秀的report框架替换之。一次偶然的机会，在一个QQ群里看到Allure的测试报告，真的是一见钟情，特别的喜欢。但是由于时间的原因就没有自己实践一下，乘着国庆假期，自己特抽时间做了一番探索。 Allure介绍 Allure是一种灵活的轻量级多语言测试报告工具，它不仅可以以简洁的Web报告形式非常简洁地显示已测试的内容，而且还允许参与开发过程的每个人从日常执行中提取最大程度的有用信息。 从开发/质量保证的角度来看，Allure报告可以缩短常见缺陷的生命周期：可以将测试失败划分为bug和残破的测试，还可以配置日志，步骤，固定装置，附件，时间，历史记录以及与TMS的集成以及Bug跟踪系统，因此负责任的开发人员和测试人员将掌握所有信息。 从管理者的角度来看，Allure提供了一个清晰的“全局”，涵盖了所涵盖的功能，缺陷聚集的位置，执行时间表的外观以及许多其他方便的事情。 魅力的模块化和可扩展性确保您始终可以微调某些东西，以使魅力更适合您。 一睹Allure风采 在展开Allure详述前，先上一份测试报告，报告主要包含总览、类别、测试套件、图表、时间刻度、功能、包等7大部分，支持自定义诸多信息，包括附件添加、缺陷链接、案例链接、测试步骤