足場作成プロジェクトのトラブルシューティングと解決エラー
HTTPrunnerを使用してテストプロジェクトを作成すると、 hrp startproject
コマンドが失敗することがあります。この記事では、一般的なエラーの原因とソリューションを分析します。
問題現象
hrp startproject demo1
を実行した後、以下と同様のエラーが発生する可能性があります。
<code>... 7:01pm err exec command failed error="exec: \"cmd.exe\": executable file not found in %path%" 7:01pm err create scaffold project failed error="pip install funppy==v0.5.0 failed: pip install package failed: exec: \"cmd.exe\": executable file not found in %PATH%": prepare python3 venv failed" error: pip install funppy==v0.5.0 failed: pip install package failed: exec: "cmd.exe": executable file not found in %PATH%: prepare python3 venv failed 7:01pm wrn hrp exit code=9</code>
HTTPrunnerが再インストールされたとしても、問題は持続します。
解決
システム環境変数の確認:エラーメッセージは
cmd.exe
が見つかりません。システム環境変数PATH
誤って構成されていることを示します。PATH
変数にC:\Windows\System32
パスが含まれているかどうかを確認してください。欠落している場合は、手動で追加してください。-
依存関係の手動インストール:エラーにより、
funppy
パッケージのインストールが失敗したことがプロンプトされます。手動でインストールしてみてください:- HTTPrunner仮想環境を有効にします。
-
pip install funppy==v0.5.0
コマンドを実行します。 - インストールが完了したら、
hrp startproject demo1
再度実行します。
仮想環境の再構築:仮想環境が破損する可能性があります。既存の仮想環境ディレクトリ(通常はユーザーディレクトリにあります。hrp
.hrp\venv
にあります)を削除し、HTTPrunnerが自動的に新しい仮想環境を作成して依存関係をインストールするように、hrp startproject demo1
を再実行します。HTTPrunnerバージョンの互換性を確認してください: HTTPrunnerバージョンがシステムと互換性があることを確認してください。 httprunner:
pip install --upgrade httprunner
またはpip install httprunner==<version></version>
アップグレードまたはダウングレードしてみてくださいpip install httprunner==<version></version>
(交換する<version></version>
必要なバージョンの場合)。管理者許可の実行:許可の問題により、コマンドの実行が失敗する可能性があります。コマンドラインツールを管理者として実行してから、
hrp startproject demo1
実行してください。
上記の方法が無効な場合は、公式のhttprunnerコミュニティまたはフォーラムを訪問することをお勧めします。
以上がHTTPrunnerのプロジェクトを作成するときに発生したエラー問題を解決する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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