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Numpy 库准备放弃支持 Python 2

Numpy 是 Python 的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,一般与 Scipy、matplotlib 一起使用。今天 Numpy 的 GitHub 主页上发文称,Numpy 库准备从 2019 年 1 月 1 日起,放弃支持 Python 2。 Python 内核团队将于 2020 年停止支持 Python 2。NumPy 项目从 2010 年同时支持 Python 2 和 Python 3,我们发现自己有限资源无力再支持 Python 2 了。因此,我们也计划放弃支持 Python 2。 相应时间如下: 2018 年 12 月 31 日之前,所有 NumPy 发布版均同时支持Python 2 和 Python 3。 从 2019 年 1 月 1 日起,NumPy 的新特性只支持 Python 3。 NumPy 的最后一个 Python 2 的版本,将被指定为一个长期支持版(LTS),意味着我们会长期持续合并 Bug 修复和制作 Bug 补丁。LTS 版将会支持到 2019 年 12 月 31 日。 从 2020 年 1 月 1 日起,NumPy 社区对 Python 2 ...

2017 热门开源自动化测试框架优缺点对比

时间一晃已来到2017 年的最后一个季度,TestProject对比了在今年比较热门的 7 款开源自动化测试框架的优缺点,以帮助你选择适合自己的测试框架。 1. Robot Framework Robot Framework(RF)是用于验收测试和验收测试驱动开发(ATDD)的自动化测试框架。 基于 Python 编写,但也可以在 Jython(Java)和 IronPython(.NET) 上运行,提供跨平台支持(Windows、Linux 或 MacOS )。 优点: 通过使用关键字驱动测试(KDT)方法简化了自动化测试过程,方便测试人员创建易读的测试。 测试数据语法简单易用。 生态系统丰富。由各种通用测试库和工具组成,这些工具都是作为独立项目开发的。 具有高度可扩展性。 可通过pabot或Selenium Grid执行并行测试。 缺点: 自定义 HTML 报告较为麻烦。 如果是针对大范围的库和扩展的 KDT 自动化测试,建议使用此跨平台框架。如果想要添加新的关键字(通过RF 测试库 API),需要具备 Java / Python / C 语言的基础知识。 2. JUnit JU...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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