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崩坏3自动化每日任务脚本

pytest Quick Start Guide pdf 来源：[pytest Quick Start Guide - 2018.pdf](https://itbooks.ctfile.com/fs/18113597-314070249) Learn the pytest way to write simple tests which can also be used to write complex tests Key Features Become proficient with pytest from day one by solving real-world testing problems Use pytest to write tests more efficiently Scale from simple to complex and functional testing Book Description Python's standard unittest module is based on the xUnit family of frameworks, which has its origins in Smalltalk and Java, and tends to be verbose to use and not easily extensible.The pytest framework on the other hand is very simple to get started, but powerful enough to cover complex testing integration scenarios, being considered by many the true Pythonic approach to testing in Python. In this book, you will learn how to get started right away and get the most out of pytest in your daily work?ow, exploring powerful mechanisms and plugins to facilitate many common testing tasks. You will also see how to use pytest in existing unittest-based test suites and will learn some tricks to make the jump to a pytest-style test suite quickly and easily. What you will learn Write and run simple and complex tests Organize tests in fles and directories Find out how to be more productive on the command line Markers and how to skip, xfail and parametrize tests Explore fxtures and techniques to use them effectively, such as tmpdir, pytestconfg, and monkeypatch Convert unittest suites to pytest using little-known techniques Use third-party plugins Who this book is for This book is for Python programmers that want to learn more about testing. This book is also for QA testers, and those who already benefit from programming with tests daily but want to improve their existing testing tools.

使用方法： 1. 把下载的工具放到和需要转换word文件的相同目录下面（支持子目录自动查找） 2. 双击执行，稍等片刻，即可看到转换后的pdf文件 3. pdf文件和word文件生成在同一目录下面 提示： 转换成功的前提是系统已经安装Office软件，比如微软Word或者金山WPS

Android自动化测试应用:uiautomatorviewer工具的安装与使用-附件资源

自动化机器学习为非机器学习专家提供了机器学习的方法和过程，以提高机器学习的效率和加速机器学习的研究。 机器学习(ML)近年来取得了相当大的成功，越来越多的学科依赖于它。然而，这一成功关键依赖于人类机器学习专家执行以下任务: 对数据进行预处理和清理。 选择并构建适当的特性 选择一个合适的模型族。 hyperparameters优化模型。 设计神经网络的拓扑结构(如果使用深度学习)。 后处理机器学习模型。 严格分析得到的结果。 由于这些任务的复杂性往往超出了非ml专家的能力，机器学习应用程序的快速增长创造了对现成的机器学习方法的需求，这些方法可以轻松使用，不需要专家知识。我们将这一以渐进机器学习自动化为目标的研究领域称为AutoML

这一系列文章，主要是讲自动化埋点又叫无痕埋点，或者字节码插桩技术，写这个系列文章的目的是 偶然间发现，网上关于这方面的博客很少，所以我根据自己的一些实战经验，整理了这个系列的文章。 整个系列不会讲的太深入，以免造成初学者不知所云，通过一个Demo，让大家了解 java 字节码插桩的基本实现原理，为后续更深入的学习指引方向。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「小强冲冲冲」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_15328623/article/details/126533417

终于等到十一，有时间写博客了，准备利用十一这几天的假期把这个系列的博客写完 该系列文章本人准备写三篇博客 第一篇：介绍python自动化测试框架unittest 第二篇：介绍django框架+request库实现接口测试 第三篇：介绍利用Jenkins实现持续集成 今天进入第一篇，unittest框架介绍 一、unittest简述 unittest是python语言的单元测试框架，在python的官方文档中，对unittest单元测试框架进行了详细的介绍，感兴趣的读者可以到https://www.python.org/doc 网站去了解；本篇博客重点介绍unittest单元测试框架在自动化测

本地centos虚拟机中部署jenkins+gitlab服务。可实现通过git推送代码到gitlab触发jenkins的自动构建。可以通过windows访问centos虚拟机中的jenkins和gitlab服务。还包括windows环境下的java，maven环境搭建，centos虚拟机静态IP配置等内容。写的比较细碎，但内容还算完整。适合初步学习自动化环境搭建的朋友们学习使用。之后可能会添加自动化部署的内容，将环境搭载到tomcat服务器上。如果有问题可以随时沟通。