我的小工具有两个版本:https://pypi.python.org/pypi/tbzuploader/2017.11.0https://pypi.python.org/pypi/tbzuploader/2017.12.0错误:pypi页面看起来很难看。在上一次更新中，README.rst中的一个更改是一个警告:user@host>rst2html.pyREADME.rst>/tmp/foo.htmlREADME.rst:18:(WARNING/2)Inlineemphasisstart-stringwithoutend-string.README.rst:18:(WARNING/2)
我正在使用TravisCI构建我的Python项目。我想针对不同版本的Python测试我的项目，但是有一个脚本只有在所有版本都成功时才运行。例如，这个travis.yml不能完成这项工作，因为after_success部分在每个Python构建之后运行:language:pythonpython:-'2.7'-'3.2'script:-pythonsetup.pytestafter_success:-#thisrunsbothon2.7and3.2有什么办法吗？ 最佳答案 我们正在研究类似的东西，但不幸的是，现在无法直接从Travi
文章目录纯手工搭建GitaLab与Gitlab-CI/CD---干货1、准备工作1.1服务器准备1.2软件准备2、Gitlab的安装2.1安装gitlab相关命令2.2设置管理员帐户密码3、Gitlab-Runner安装3.1先安装必要软件3.2安装Gitlab-Runner3.2.1安装gitlab-runner3.2.2注册runner3.2.3gitlab-runner的命令4、实践-自动化部署javaSpringBoot项目4.1配置一个gitlab-runner4.2编辑.gitlab-ci.yml4.2.1方案一：基于gitlab-runner本机部署项目示例--基础版流程图示意（
我有带有setup.py的Python包。它具有在install_requires中声明的常规依赖项和在tests_require中声明的开发依赖项，例如flake8.我认为pipinstall-e.或运行pythonsetup.pytest也会安装我的开发依赖项，它们将可用。然而，显然它们不是，我很难正确设置我的TravisCI构建。install:-"pipinstall-e."script:-"pythonsetup.pytest"-"flake8"如上配置的构建将失败，因为flake8将不会被发现为有效命令。我还尝试从pythonsetup.pytest命令内部调用flake8
我有3个python包proj1、proj12和proj13。proj12和proj13依赖于proj1(使用fromproj1.xxximportyyy)。这3个项目都在一个私有(private)的gitlab实例上，每个都有自己的.gitlab-ci。在proj1http://gitlab.me.com/group/proj1/.gitlab-ci.yml我们运行unittest并创建一个作为工件暴露的轮子::#http://gitlab.me.com/group/proj1/.gitlab-ci.ymlimage:python:2mytest:artifacts:paths:-d
我试图让我的TravisCI将测试覆盖率数据发送到CodeClimate服务，但有关CodeClimate和TravisCI的文档没有详细描述如何使用Python执行此操作。根据CodeClimate和Travis文档，它仍然支持其功能。我试图在没有运气的情况下找到任何与此相关的工作示例，但我自己无法让它工作。代码气候文档:SettingUpTestCoverage,Readme:codeclimate-test-reporterTravisCI文档:UsingCodeClimatewithTravisCI我已按照此答案中所述在TravisCI中设置CODECLIMATE_REPO_T
当谈到现代软件开发流程时，持续集成（ContinuousIntegration，简称CI）和持续交付（ContinuousDelivery，简称CD）是两个关键的实践。它们旨在加速开发流程、提高软件质量，并使软件发布更加可预测和可靠。以下是关于CI/CD的详细背景和解决方案的说明：背景：在传统的软件开发中，开发人员通常会在一段时间内（例如几周或几个月）积累大量的代码更改，然后在一个大规模的集成周期内将这些更改合并到主要代码库中。这种方式可能会导致以下问题：集成问题：大规模的代码合并可能导致冲突和错误，难以及时解决。质量问题：由于集成周期较长，问题可能在代码中滞留很长时间，导致软件质量下
本文介绍如何在 GitLab 上配置CI流水线。我在前面的文章中介绍了 基于CMake和VSCodium的构建系统 和 基于GoogleTest和CTest的单元测试。本文将在此基础上进一步配置CI流水线。我会先演示如何布设和运行CI流水线，然后再介绍如何配置它。CI是指提交到代码仓库的代码变更会被自动构建和测试。在开源领域，GitLab是一个流行的CI流水线平台。除了作为中心Git仓库外，GitLab还提供CI/CD流水线、问题跟踪issuetracking 和 容器注册表containerregistry功能。相关术语在进入正题之前，我先介绍在本文和 GitLab文档 中会遇到的常见术语。
特拉维斯documentation关于缓存没有具体提到如何缓存从pipenv的Pipfile安装的python依赖项，而不是从pip通常的requirements.txt。无论如何，我尝试为每个文档设置pip缓存，但构建时间根本没有改善，而且我看到pipenv在每次运行时都安装了它的deps。这是我目前使用的语法-正确的语法是什么？(或者它是否受支持？)language:pythonpython:-"3.6"cache:pipcache:directories:-proj/static/node_modules-$HOME/.cache/pip 最佳答案
我想从Windows控制我的显示器(简单的东西，例如更改输入源)，但找不到从Python发送DDC/CI命令的方法...关于库或方法的任何线索都可以在这里提供帮助吗？ 最佳答案 使用windowsmonitorAPI很容易做到这一点.我认为那里没有任何Python绑定(bind)，pywin32也不包含这些函数。但是，使用ctypes给他们打电话并不难。这是一个将监视器切换为软关闭然后再打开的示例；让它适应更改输入源等应该很容易。毕竟唯一复杂的部分是获取物理监视器的句柄:fromctypesimportwindll,byref,St
