动态链接库(Dynamic Link Library 或者 Dynamic-link Library，缩写为 DLL)
pytest_report_teststatus(report, config) 钩子函数返回结果类别，状态报告的短字母和详细单词。
钩子方法 pytest_runtest_makereport 可以清晰的了解用例的执行过程，并获取到每个用例的执行结果。
在日常开发中，我们经常通过各类 IDE 工具来自动修正代码风格，但由于部分 IDE 工具与 clang-format 配合不是特别完善，导致保存或者按下分号、冒号以后代码自动格式化导致错乱，或者格式化时间过长等问题。这在日常开发中是很难让人接受的。 那么我们有没有办法在开发过程中不去让 clang-format 自动格式化，而是在提交代码时检查一次就够了呢？答案是可以的。Git 天生提供了 pre-commit hooks 能力，允许我们预设一些检查脚本在提交前做一些检查。手动编写脚本是比较麻烦的，而且不同开发者的不同环境适配也是棘手的问题。其实早就有人想到了这些事情，pre-commit 工具就是为这个而生的。
好的 commit message 是至关重要的，如果随意编写 log，带来的后果可小可大，但是无论大小都影响了开发的效率和回朔的难度，所以有必要进行 log 规范化检查。
在用一些开源框架的时候，我们很多额外的功能拓展都很容易集成到框架里。为什么呢？其中关键的地方就是框架实现了Hooks的功能。
经过前面的一系列铺垫，现在要迎来我们的终极成果了——在运行我们自定义的函数过程中，如果要停止、暂停和再恢复python解释器，应该如何操作呢？
和其它版本控制系统一样，Git 能在特定的重要动作发生时触发自定义脚本。 有两组这样的钩子：客户端的和服务器端的。 客户端钩子由诸如提交和合并这样的操作所调用，而服务器端钩子作用于诸如接收被推送的提交这样的联网操作。 你可以随心所欲地运用这些钩子。
原文：https://sourcery.ai/blog/python-best-practices/
您是否听说过 行为驱动开发(behavior-driven development)（BDD），并好奇这是个什么东西？也许你发现了团队成员在谈论“嫩瓜”（LCTT 译注：“ 嫩瓜(gherkin)” 是一种简单的英语文本语言，工具 cucumber 通过解释它来执行测试脚本，见下文），而你却不知所云。或许你是一个 Python 人(Pythonista)，正在寻找更好的方法来测试你的代码。 无论在什么情况下，了解 BDD 都可以帮助您和您的团队实现更好的协作和测试自动化，而 Python 的 behave 框架是一个很好的起点。
操作步骤 导入框架，import unitest 测试类必须继承类：.class 类名(unittest.TestCase): 在类中所有定义testXXX（区分大小写）开头的函数都是可执行的测试用例 钩子方法setUp（每个测试用例前执行）、tearDown（每个测试用例后执行） 执行用例unitest.main() 断言 常用断言 方法 等价于 描述 assertEqual（a,b） a==b 值是否相等 aassertNotEqual（a,b） a!=b 值是否不相等 aasserIs（a,b） a
Flask的请求钩子通过装饰器实现，每个钩子可以注册任意多个处理函数，默认的五种请求钩子如下:
异想天开的想记录一下自己每天的键盘键位走向，于是就在网上搜索了一下相关的实现，然后就发现了一个第三方的库pyHook.封装的很好，我们只需要傻瓜式的调用里面的API就可以了。
和Java一样,python也提供了对于checked exception和unchecked exception. 对于checked exception,我们通常使用try except可以显示解决,对于unchecked 异常,其实也是提供回调或者是钩子来帮助我们处理的,我们可以在钩子里面记录崩溃栈追踪或者发送崩溃数据. 下面代码可以实现python unchecked exception回调,并输出日志信息.
上篇文章我们聊了gdb的底层调试机制，明白了gdb是利用操作系统提供的系统信号来调试目标程序的。很多朋友私下留言了，看到能帮助到大家，我心里还是很开心的，其实这也是我继续输出文章的最大动力！后面我会继续把自己在项目开发中的实战经验进行总结。
PDM 在最近发布了 2.0.0 版本，新特性已基本完成。本文将介绍这次更新的内容。详细改动日志在这里可以看到。
对于很多人而言，Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让很多爱不释手。
如同 flask 框架的请求钩子一样，git 也有钩子 (hook) 的概念，下面就让我们一起来看看吧。
通常的模板方法模式中会设计一个abstract的抽象方法，交给它的子类实现，这个方法称为模板方法。而钩子方法，是对于抽象方法或者接口中定义的方法的一个空实现，也是模板方法模式的一种实现方式。
Python2.7: 使用Pyhook模块监听鼠标键盘事件-获取坐标。因该模块对Python3 有兼容性问题，故采用python2.7解释器。
python中的import操作有点类似于C语言中的#include，但又有很大的不同。在c语言中，#include是编译前将另一个文件包含进当前文件中。在python中导入并非只把一个文件文本插入另一个文件而已。
NimPackt是一款基于Nim命令式编程语言开发的强大工具，该工具同时具备汇编程序封装功能以及Shellcode加载功能。
用Python编代码体验极佳，并随着新版本的发布越来越好！对于我而言，Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让我沉迷其中无法自拔。然而，数据科学家特别容易使自己的Jupyter notebook变得庞大而杂乱，或者写出一些难以理解的python文件。此外，当一个项目依赖于同一函数库的不同版本时，常常发生版本冲突。修复以上问题消耗大量时间，还经常导致其他项目出现问题。必须找到避免这类问题的解决方式，为编写代码提供便利。
我们使用序列化类Serializer，我们来看下源码结构，这里推荐使用pycharm左边导航栏的Structure，可以清晰的看到一个文件的结构，如下图
借助 GitHub 的网络钩子webhook，开发者可以创建很多有用的服务。从触发一个 Jenkins 实例上的 CI（持续集成） 任务到配置云中的机器，几乎有着无限的可能性。这篇教程将展示如何使用 Python 和 Flask 框架来搭建一个简单的持续部署（CD）服务。
相信很多小伙伴和我目前的现状是一样的，公司的前端部署测试和上线都是通过人工去操作，当我们本地开发完成之后，在本地进行打包，然后将打包后的 dist 文件上传到服务器，这样会造成人工成本的浪费，如果项目变多，人员变多的话，就会导致很浪费时间，而且还容易出错，这个时候前端的自动化构建及部署就必不可少了。
Argo Workflows v3.3 发布，支持插件、调试模式、多租户，修改默认执行器，引入新 Python SDK
CSRF(Cross Site Request Forgery)跨站域请求伪造是一种网络攻击方式。
答：is是同一性运算符，是判断两个对象的id地址是否相同，是否指向同一块区域；==是比较操作符，用来判断两个对象的数据类型和值是否相同。
Talisman是一款功能强大的敏感数据检测工具，可以通过在目标代码库中设置钩子，来确保代码库中没有开发人员遗留的潜在凭证数据或敏感信息。
先来一段紧箍咒：nvm、fvm、gvm、sdkman、fnm、n、g、rvm、jenv、phpbrew、rustup、swiftenv、pyenv、rbenv...
这篇文章主要介绍了Flask框架中request、请求钩子、上下文用法,结合实例形式分析了flask框架中request、请求钩子及上下文的功能、用法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下
此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
寄语：虽然现在很多项目都使用GIT进行版本管理，但是SVN还有使用的，这篇文档压箱底了好久，思虑再三，还是发出来吧，说不定能帮助到别人。
使用 GitHub Actions 构建有效的 CI/CD 管道以测试您的 Apache Airflow DAG 并将其部署到 Amazon MWAA
和其它版本控制系统一样，Git 能在特定的重要动作发生时触发自定义脚本。有两组这样的钩子：客户端钩子和服务器钩子。客户端钩子由诸如提交和合并这样的操作所调用，而服务器端钩子作用于诸如接收被推送的提交这样的联网操作。
目前接触以及听说过的压测工具/框架繁多，如jmeter/k6/locust/loadrunner/qload等，每个压测工具都有自己特性和不足，如何选择适合自己的压测工具，简单高效的完成自己的压测目标，是我们应该思考的问题，本文旨在对locust的特性以及实现进行梳理，方便并对qload以及jmeter进行一个简单的横向对比。
原文:https://www.escapelife.site/posts/f6ffe82b.html
因为换了一个公司，发现在这里有太多东西学了，而且技术大牛特别多，仿佛从原始时代进入了工业时代，所以一直在埋头学习，就好久没有更新文章了。
前段时间在做代码审计，发现很多项目都存在安全隐患，大多数是来自于参数未过滤所造成的；为了解决这个问题，我将Web安全开发规范手册V1.0进行了培训，但是效果并不是太理想，原因是培训后开发者的关注点主要在功能完成度上，安全编码对于他们来说并不是核心指标；
经常会听到钩子函数(hook function)这个概念，最近在看目标检测开源框架mmdetection，里面也出现大量Hook的编程方式，那到底什么是hook？hook的作用是什么？
pytest 提供了一个收集用例的钩子，在用例收集阶段，默认会查找test_.py 文件或者 _test.py文件。 如果我们想运行一个非python的文件，比如用yaml 文件写用例，那么就需要改变用例的收集规则。 以最新版pytest 7.2.0版本为例
详细参考官网文档：https://github.com/pytest-dev/pytest-html
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
