TL;DR https://github.com/ddoshev/pytest.fish
반복적인 명령을 입력하거나 테스트 이름을 복사하여 붙여넣는 것은 귀중한 시간을 소모할 수 있습니다. 도움을 주기 위해 저는 pytest 작업 흐름을 단순화하는 Fish 쉘 플러그인인 pytest.fish를 만들었습니다. 가볍고 설정이 간단하며 테스트 효율성이 더욱 높습니다.
사용방법
자동 완성 테스트 경로
pytest를 입력하고 TAB을 눌러 테스트 경로 및 기능에 대한 제안을 받으세요.
-k 필터 지원
-k를 사용하여 테스트 범위를 좁히고 이름 제안 받기:
플러그인은 프로젝트를 동적으로 검색하므로 제안 사항이 최신 상태로 유지됩니다.
설치
Fisher로 설치:
fisher install ddoroshev/pytest.fish
또는 저장소의 파일을 Fish 구성으로 수동으로 복사하세요.
작동 방식
플러그인은 (아직) pytest에 직접 의존하지 않습니다. 대신 현재 디렉터리에서 테스트 파일을 검색하고 그 안에 있는 테스트 기능을 검색하므로 프로세스가 비교적 빠르고 효율적으로 이루어집니다.
다른 껍질?
저는 로컬 개발 환경에서 주로 Fish를 사용하기 때문에 이 셸용으로 특별히 플러그인을 만들었습니다. 그러나 Bash 또는 Zsh를 사용하는 경우 자유롭게 직접 만들거나 이미 Fish로 전환하세요. ?
위 내용은 Pytest Fish 쉘 자동 완성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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