1.【pytest官方文档】解读- 开发可pip安装的源码第三方插件
2.一文搞懂PythonUnittest测试方法执行顺序
3.python分多少方向(2023年最新解答)
4.零基础怎么学习软件测试
5.Python 中的 requirements.txt 与 setup.py
6.python就业岗位？

【pytest官方文档】解读- 开发可pip安装的第三方插件

       在之前的分享中，我们通过一个本地插件示例开始了插件的源码编写。今日，源码我们将继续依据官方文档来深入探索更多相关知识点。源码

       插件本质上包含了一个或多个钩子函数，源码pytest通过这些钩子函数的源码通达信长期强势信号源码组合，实现了配置、源码搜集、源码运行和报告等全方位的源码功能。

       pytest插件通常分为以下三类：

       第一个类别是源码内置插件，其路径位于/Lib/site-packages/_pytest。源码对此感兴趣的源码读者可以自行查看。

       第三个类别是源码conftest.py，这是源码大家都很熟悉的部分，我们之前在编写fixture函数以及本地hooks函数插件时，源码都是在conftest.py中完成的。

       第二个类别是外部插件，其中提到的setuptools是什么？实际上，这是pytest的一个特性库，它允许我们的插件代码通过pip安装并发布到PyPI。

       本章将介绍如何开发一个可以pip安装的第三方插件。

       一、cookiecutter-pytest-plugin

       在开发之前，先了解cookiecutter-pytest-plugin这个项目。这是官方文档中强烈推荐的，它能帮助我们快速生成一个规范标准的插件项目。

       项目地址：github.com/pytest-dev/c...

       按照项目介绍的文档一步步进行即可。

       首先安装该项目：

       然后，我们可以使用这个工具来创建我们自己的插件项目。

       按照出现的指令提示，输入对应的项目信息。

       创建的测试插件项目大致如下。

       二、开发第三方插件

       重新编写一个插件，可以通过命令行输出搜集到的测试用例信息并保存到csv文件中。

       我们可以在生成的插件项目模板中编写自己的代码。

       最后，有一个重要的文件setup.py，因为插件模板项目已经自动生成，其中包含了插件项目的相关信息和依赖。

       1. 插件主体代码

       主要任务是将搜集到的case的标题、描述和markers这三种信息写入csv文件。

       2. 测试插件代码

       插件主体代码编写完成后，我们需要对其进行自测。

       可以像之前那样，将插件代码写入本地conftest文件中作为本地代码直接调用测试。

       但是，pytest附带一个名为pytester的插件，它可以帮助我们为插件代码编写测试。这个插件默认是禁用的，所以在使用之前需要先启用。

       在test目录下的conftest文件中进行声明。

       接下来编写插件测试代码，并讲解相关用法：

       这里最重要的是pytester提供的方法，例如上面用到的：

       实际上，就是在对应的方法中，写下我们的原生代码，只需要用""" """包起来，作为字符串，然后pytest会自动解析我们的代码，在临时目录中创建对应的文件并运行。

       不仅如此，还可以创建其他文件，标准库sort源码如conftest。这是源码，有兴趣的可以深入查看。

       pytester.runpytest("--testplan=testplan.csv")这里可以添加要执行的命令行参数。

       运行测试

       直接运行测试代码，查看结果。

       注意，这里的文件也是生成在临时目录中的，打开控制台输出的路径就可以找到。

       打开csv文件验证结果，输出正确。

       3. 打包

       回到项目根目录，在命令行输入：

       完成后会生成dist目录，下面就有对应的包。

       4. 上传到PyPI

       如果没有账号，需要先注册并登录，记得要去对应填写的邮箱里点击激活认证。

       接着安装twine，可以使用这个工具来上传。

       安装完成后，执行上传命令：

       提示需要输入注册的账号和密码，最后完成上传。

       上传完成后，就可以在PyPI中打开自己的插件主页了，现在其他小伙伴也可以安装插件了。

一文搞懂PythonUnittest测试方法执行顺序

       Unittest

       unittest大家应该都不陌生。它作为一款博主在5-6年前最常用的单元测试框架，现在正被pytest，nose慢慢蚕食。

       渐渐地，看到大家更多的讨论的内容从unittest+HTMLTestRunner变为pytest+allure2等后起之秀。

       不禁感慨，终究是自己落伍了，跟不上时代的大潮了。

回到主题

       感慨完了，回到正文。虽然unittest正在慢慢被放弃，但是它仍然是一款很全面的测试框架。

       今天在群里看到番茄卷王的一番言论，激起了我的一番回忆。

       自己以前是知道unittest的执行顺序并不是按照编写test方法的顺序执行，而是按照字典序执行的。但遗憾的是我都是投机取巧去解决的问题（后面会讲）。

       下面我们就来探讨下unittest类的test方法的执行顺序问题。

源码初窥

       研究一下源码(unittest.TestLoader)可以发现，在加载一个class下面的test方法的时候，原生Loader进行了排序，并且根据functools.cmp_to_key方法对测试方法列表进行了排序。

       我们知道，unittest是不需要我们指定对应的方法，说白了，它是从类里面自动获取到咱们的方法，并约定了以test开头的方法都会被视为测试方法。

       查询一下self.sortTestMethodsUsing（这个是一个排序的方式）。

       可以看到这个比较方法写的很明确了，如果x<y那么返回-1，x=y则返回0，x>y返回1。

       其实大家可能不知道Python里面的字符串也是可以比较的，在此必须说明一下字典序。我们来看看这个例子:

a="abc"b="abcd"c="abce"print(a>b)print(b>c)

       猜猜看执行结果，很显然，断线自动登录源码字典序的比较，是按A-Z的顺序来比较的，如果前缀一样但长度不一样，那么长度长的那个，字典序靠后。

       了解了字典序以后，我们就不难知道，在unittest里面它寻找case的过程可以这样简化:

       找到对应类下面以test开头的测试方法

       对他们进行字典序排序

       依次执行

       这样就不难解释为什么我们有时候写的case不按照自己想的顺序来。

回到问题的本质

       搞清楚为什么用例会乱，那就想到对应的解决方案。由于修改源码是不太合适的，那我们有2个策略去达成目的。

       比如我有多个test方法:

classTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_1(self):print("执行第一个")deftest_2(self):print("第二个")deftest_3(self):print("第三个")deftest_(self):print("第四个")deftest_(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:passif__name__=="__main__":unittest.main()

       执行起来，按照字典序，其实是的顺序。

1.以字典序的方式编写test方法

       我们可以手动修改test方法的名称，这也是我早前的处理方式。也就是说把想要先执行的case字典序排到前面:

classTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_0_1(self):print("执行第一个")deftest_0_2(self):print("第二个")deftest_0_3(self):print("第三个")deftest_1_0(self):print("第四个")deftest_1_1(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:pass

       我们可以把数字按位数拆开，个位数就把位补0，这样就能达到效果，如果会写个case，我们就需要补2个0，比如0_0_1，当然一个文件里面也不会有太多case。

       如果遇到test_login这种怎么办呢，不是数字结尾的方法。

       其实是一样的，可以写成test_数字_业务的模式。番货写了一个装饰器专门解决这样的问题，大家可以去参考下。

2.回归本质，从根本解决问题

       方案1用了番货的装饰器，好是好，但是改变了方法本身的名称，我们其实可以针对他的排序方式入手，按照我们编写case的顺序排序测试方法，就能达到想要的目的。

       说说思路:

       手写一个loader继承自TestLoader类，改写里面的排序方法

       在unittest运行的时候传入这个新的loader

       来看看完整代码，注释里面写的很完善了。

importunittestclassMyTestLoader(unittest.TestLoader):defgetTestCaseNames(self,testcase_class):#调用父类的获取“测试方法”函数test_names=super().getTestCaseNames(testcase_class)#拿到测试方法listtestcase_methods=list(testcase_class.__dict__.keys())#根据list的索引对testcase_methods进行排序test_names.sort(key=testcase_methods.index)#返回测试方法名称returntest_namesclassTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_1(self):print("执行第一个")deftest_2(self):print("第二个")deftest_3(self):print("第三个")deftest_(self):print("第四个")deftest_(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:passif__name__=="__main__":unittest.main(testLoader=MyTestLoader())

       执行了一下还是不对，是不是哪里出了什么问题呢？

       是因为pycharm有一种默认的unittest的调试方法，我们要改成普通的方法去执行。

       试试用控制台执行:

       作者：米洛

python分多少方向(年最新解答)

       导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python分多少方向的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

Python的就业方向有哪些

       1、人工智能：Python语言是人工智能时代的首选语言，人工智能的时代即将到来，也会带领大家进入一个全新的时代之中。在Python语言中，人工智能是非常主要的发展方向，也是非常具有潜力和发展前景的，薪资待遇也是非常高的，根据市场上的就业情况来说，Python人工智能的就业薪资普遍达到了K以上，即便是初级工程师薪资待遇也可以达到1w左右。

       2、大数据：数据已经成为了我们生活中非常重要的一部分，大数据技术已经融入到我们的日常生活之中，虽然还没有完全的完美运营版源码应用，但是在多个行业都已经开始崭露头角了，Python语言在数据分析上相对于是非常具有优势的，非常的具有效率，虽然学习起来比较难一些，但是可以与Python进行有效的对接。在市场数据分析工程师就业薪资水平也是非常高的，一直都处于不断上升的趋势之中。

       3、爬虫工程师：爬虫在我们的生活中一直都是应用非常广泛的，网络爬虫是数据采集的关键，作用是非常明显的。Python因为具有独特的优势所在，可以很快提升对数据抓取程度，目前爬虫工程师的薪资待遇也是非常高的，可以达到k左右。

       4、web开发：基于web开发的框架不是很多，比如说Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django应用范围是非常广泛的，开发速度也是非常快速的，学习门槛很低，可以帮助我们提供工作的效率。

       5、数据分析：在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

学习Python就业有哪些方向？

       Python的就业方向主要分为五大块，分别是：

       发展方向一：Linux运维

       发展方向二：PythonWeb网站工程师

       发展方向三：Python自动化测试

       发展方向四：数据分析

       发展方向五：人工智能

       Python具体会涉及到的职业岗位主要有：

       0、WEB开发

       Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Pythonweb框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

       1.桌面软件

       Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

       2.网络编程

       网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

       3.爬虫开发

       在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，2019最新转转源码从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

       4.云计算开发

       Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

       5.人工智能

       MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

       6.自动化运维

       Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

       7.金融分析

       金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“DualThrust交易策略”等。

       8.科学运算

       Python是一门很适合做科学计算的编程语言，年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

       9.游戏开发

       在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于LuaorC++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在万行代码以内。

       学会python可以有哪些就业方向？天津python培训

       学会python可以做游戏开发。如需学习python，推荐选择达内教育。

       学会python就业方向具体如下：

       1、Python爬虫：爬虫被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值。

       2、Web应用开发：服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，如Django和TurboGears，迅速完成一个网站的开发和Web服务。

       3、人工智能：Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到了广泛的支持和应用。

       4、数据分析：在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

       想了解更多有关python的相关信息，推荐咨询达内教育。作为国内IT培训的领导品牌，达内的每一名员工都以“帮助每一个学员成就梦想”为己任，也正因为达内人的执着与努力，达内已成功为社会输送了众多合格人才，为广大学子提供更多IT行业高薪机会，同时也为中国IT行业的发展做出了巨大的贡献。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

python有哪些就业方向

       1、Web开发(Python后端)

       Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django等，依靠这些框架可以快速帮助我们搭建一个网站，当需要新功能时，Python只需要添加几行代码即可。

       比如知乎、豆瓣、小米这样的大厂，早期网站也都是用Python所搭建的，国外更多，如YouTube、Quora、Reddit等顶级流量的网站，也都是依靠Python所搭建的。

       2、Python爬虫工程师

       顾名思义，就是做爬虫的工程师，用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们学习Python的第一动力，比如一些靠人力一星期才能完成的工作，使用Python爬虫可能半天不到就完事了，实用性非常高，学会Python爬虫后，就算不做程序员的工作，也能加分不少。

       3、Python数据分析师

       现如今数据非常宝贝，比如现在火的公司：今日头条、抖音、快手等，产品也都是建立在用户分析上的，更不用说淘宝、京东这些“定制化推荐”了。

       可以说所有的商业公司，都需要这样一名工程师，也导致Python数据分析师成了目前最火的职业之一。

       Python是目前数据分析业务中，最常用的语言，学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。

       4、AI工程师

       人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇也是非常的高，从招聘网站上就可以看出，当然这些职位的要求也比较高，Python是人工智能时代的第一语言，不管是机器学习还是深度学习，最常用的工具和框架都需要用Python调用，如Numpy、Scipy、Pandas等，因此Python是人工智能工程师的必备技能之一。

       5、自动化运维工程师

       运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况，使用Python可以自动化批量管理服务器，自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

       6、自动化测试工程师

       测试的工作室枯燥乏味的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且非常容易出错，Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也越来越流行。

       7、Python游戏开发

       Python游戏开发集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python分多少方向的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python分多少方向的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

零基础怎么学习软件测试

       零基础学习软件测试无非有两种方式：自学和培训。

       关于自学，无需多言，如果你自律性强，具备学习能力、有专研问题的好奇心、以及解决问题的能力，那么自学是完全ok的。蜗牛学院这里也给大家整理了一份软件测试的学习路线，希望可以帮助大家少走弯路。

       如果你选择培训，那么就分线上课程培训以及线下面授培训。

       线上课程可以在网上找，也可以报一些培训班的课，这种学习效率一般会高于纯自学，因为老师会有一些项目演练，不至于让你只学习理论知识。当然，你学完后能不能融会贯通、合理运用又是另一回事了。

       线下面授班因为场地、师资、以及各种硬件设施等成本，学习费用一般高于网教课程，面授班最大优势在于有问题可与老师面对面直接解决，学习效率最高，并且有一个技术学习环境。

       总结来看，在线课程更适合有行业基础经验的工作者，他们利用自己下班后或周末的碎片时间给自己充充电，以此来提升技术能力。对于零基础转行者而言，还是线下面授班的学习效率更高一些，花最少的时间学更多的知识，但要考虑下自己的经济情况。

Python 中的 requirements.txt 与 setup.py

       Python 中的 requirements.txt、setup.py 和 setup.cfg 的用途

       对于新手来说，管理 Python 项目中的依赖项非常具有挑战性，这一问题由历史原因引起，并且一直受到吐槽。

       本文将探讨如何正确管理 Python 项目的依赖关系。具体来说，将讨论 requirements.txt 文件的用途，以及如何使用 setuptools 来分发自定义的 Python 包，并让其他用户进一步使用和开发它。此外，还将讨论设置文件（即 setup.cfg 和 setup.py）的用途，以及如何将它们与需求文件一起使用，从而使包开发和重新分发的过程变得更容易。

       Python 项目的依赖关系是什么

       让我们从包依赖开始，介绍它们到底是什么，以及如何正确管理它们，因为这样可以使 Python 项目变得更容易维护。

       简单来说，依赖项是我们 Python 项目所依赖的外部其他 Python 包，例如在 AI 方向，最常用的包是 Numpy 和 Pandas。在 Python 中，这些依赖通常可以在 Python 包索引（PyPI）或其他管理工具中找到（例如 Nexus），以下以 PyPI 为例介绍，因为它是最常用且大家都在用的包管理工具。

       现在，我们的 Python 项目可能需要引用某个特定版本的第三方包有依赖。这种情况可能会导致依赖冲突的出现，因为我们所有的依赖中（至少）有两个依赖项可能依赖同一个包，但每个依赖项都需要该外部包的特定版本（比如一个需要 1.0，而一个需要 2.0）。在这种情况下，我们需要告诉 pip 如何处理依赖关系，以及我们需要哪些特定版本。

       一般情况下，我们需要 requirements.txt 来指定项目的依赖包和版本，因此先看看 requirements.txt 的格式。

       requirements.txt 文件

       requirements.txt 是一个文件，列出了 Python 项目的所有依赖项。如前所述，它还可能包含依赖项的依赖项。除了列出依赖包名称外，还可以指定特定的版本（使用 ==）、>= 或 <=，甚至两者都指定。

       示例 requirements.txt 文件

       matplotlib >= 2.2 numpy >= 1..0, < 1..0 pandas pytest == 4.0.1

       然后可以使用以下命令通过 pip 安装这些依赖项（通常在虚拟环境中）：

       pip install -r requirements.txt

       在上面的示例中，我们指定了一些依赖项。例如，对于没有关联版本的 pandas 包，pip 将正常安装最新版本，除非其他依赖项之一与它有任何冲突（如果有冲突，pip 将安装满足其余依赖项指定条件的最新 pandas 版本）。对于 pytest，包管理器将安装特定版本（即 4.0.1），而对于 matplotlib，将安装至少大于或等于 2.2 的最新版本（这还取决于是否有其他依赖项具体要求，如果没有则会安装符合条件的最新版）。对于 numpy 包，pip 将尝试安装 1..0（包含）和 1..0（不包含）之间的最新版本。

       在安装所有依赖项后，可以通过运行 pip freeze 来查看虚拟环境中安装的每个依赖项的确切版本。此命令将列出所有包及其特定版本（即 ==）。

       requirements.txt 非常有用，但它仅针对我们项目的开发和发布（例如线上部署等）。如果我们想将我们的代码发布到 PyPI 供其他人使用，那么需要的不仅仅是这个文件。

       Python 中的 setuptools

       setuptools 是构建在 distutils 之上的包，它可以帮助开发人员快速发布 Python 包。此外，它还提供了使依赖管理更容易的功能。

       当想要发布一个包时，通常需要填写一些元数据，例如包名、版本、依赖项、入口点等。setuptools 就提供了简化这些操作的功能。

       项目的元数据等信息需要在 setup.py 文件中定义，例如下面的 demo：

       我们所填写的信息都是纯声明性的，因此一个更好的方法是在名为 setup.cfg 的文件中定义这些元数据和信息，然后只需在 setup.py 文件中调用 setup() 即可。setup.cfg 文件如下所示：

       这样在我们的 setup.py 文件中只需要保留最少的代码：

       上面 install_requires 参数与 requirements.txt 类似，可以使用运算符 <、>、<=、>=、== 或！=，后跟版本标识符。当项目安装时会根据该配置来下载和安装依赖。

       我们需要 requirements.txt 和 setup.py/setup.cfg 文件吗？

       这就需要分情况对待了。首先，requirements.txt 与 setup.py 之间的通常用于实现不同的需求：

       另外，如果同时使用两者，setup.py（setup.cfg）文件应包含抽象依赖项列表，而 requirements.txt 文件必须包含具有每个包版本的特定引脚的具体依赖项（使用 == 指定特定版本）。

       以下是 Python 文档中官方的定义：

       install_requires（即 setup.py）定义了单个项目的依赖关系，而 requirements.txt 通常用于定义完整的 Python 环境。

       尽管 install_requires 要求很少，但 requirements.txt 通常包含详尽的固定版本列表，以实现完整环境的可重复安装。

       来自： packaging.python.org/en...

       总结

       本文讨论了在开发 Python 项目和应用程序时适当的依赖管理的重要性。并且介绍了 requirements.txt 文件的用途以及如何将它与 setuptools 的配置文件（即 setup.py 和 setup.cfg）一起使用，这样可以保证其他开发人员可以安装、运行、开发甚至测试源代码 Python 包的代码。

       setuptools 不能完全替代 requirements.txt 文件。在大多数情况下，可能需要这两个文件同时存在，这样才能够正确管理包依赖和进行包的发布。

python就业岗位？

       å­¦ä¹ Python就业有哪些方向？

       Python的就业方向主要分为五大块，分别是：

       å‘展方向一：Linux运维

       å‘展方向二：PythonWeb网站工程师

       å‘展方向三：Python自动化测试

       å‘展方向四：数据分析

       å‘展方向五：人工智能

       Python具体会涉及到的职业岗位主要有：

       0、WEB开发

       Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Pythonweb框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

       1.桌面软件

       Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

       2.网络编程

       ç½‘络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

       3.爬虫开发

       åœ¨çˆ¬è™«é¢†åŸŸï¼ŒPython几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

       4.云计算开发

       Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

       5.人工智能

       MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

       6.自动化运维

       Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

       7.金融分析

       é‡‘融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“DualThrust交易策略”等。

       8.科学运算

       Python是一门很适合做科学计算的编程语言，年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

       9.游戏开发

       åœ¨ç½‘络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于LuaorC++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在万行代码以内。

       Python的就业方向有哪些？

       Python的就业方向有很多，但是只有选择适合自己的才能支撑自己走得更远。

       1、常规软件开发

       Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

       2、爬虫

       é¡¾åæ€ä¹‰ï¼Œå°±æ˜¯ç”¨Python收集和爬取互联网的信息，也是很多小伙伴们学习Python的第一驱动力，总觉得Python就是天然为爬虫而生，简单快速，可能靠人力一周才能完成的工作，你泡着咖啡、跑分钟爬虫即可，真的非常有成就感。无论营销、运营还是产品经理，高效获取有效数据已成为职场必备技能。

       3、Python数据分析

       å¦‚今公司的产品都建立在对用户的分析之上，也就是所有的商业公司都需要这样一个角色，学会了爬虫，便有了数据来源，运用这些数据以及相应的爬虫库和excel表格，就可以进行简单的数据分析。

       4、PythonWeb网站工程师

       Web一直都是不可忽视的存在，利用Python的框架做一些页面精美的网站，Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。

       5、人工智能

       Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习（MachineLearning）还是深度学习（DeepLearning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，Python是人工智能工程师的必备技能之一。

       6、自动化运维工程师

       è¿ç»´æ˜¯å¿…须而且一定要掌握Python语言，使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶个人的效果。它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

       7、Python自动化测试工程师

       Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。

       8、游戏开发

       æ¸¸æˆæœåŠ¡å™¨é¢†åŸŸï¼Œä¸»è¦è´Ÿè´£ç½‘络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。

       Python没有非常强势的问题，但是它简单的语言结构应用非常广泛，无论上述你选择哪个方向，都是不会错的。

学python就业都有哪些方向

       5个超级吃香的Python就业岗位：

       1、Web开发

       ç›®å‰è±†ç“£ã€çŸ¥ä¹Žã€æ‹‰å‹¾ç½‘等都是用的Python做开发，由此可见Web开发在国内的发展还是很不错的。

       å› ä¸ºPython的web开发框架是最大的一个优势，如果你用Python搭建一个网站，只需要几行的代码，可谓是十分简洁。

       2、网络爬虫

       çŽ°åœ¨å­¦ä¹ Python的人员中，大部分都是在学习爬虫，这也是Python的一大优势之一，最早用Python做网络爬虫的就是谷歌。

       ä¸ºä»€ä¹ˆç”¨python写爬虫?

       a.跨平台，对Linux和Windows都有不错的支持;

       b.科学计算，数值拟合：Numpy、Scipt;

       c.可视化：2d：Matplotlib(做图很漂亮)，3d：Mayavi2;

       d.复杂网络：Networkx;

       e.统计：与R语言接口：Rpy;

       f.交互式终端;

       3、人工智能

       å‘展潜力和钱途不用多说，这都是大家所知道的，但目前的话，人工智能方面的工作还是比较少的，而且都是高学历人士，以后的话肯定是最具有发展潜力的方向了。

       4、服务器运维

       è¿ç»´ä¹Ÿä¸é™Œç”Ÿï¼Œæœ€å¼€å§‹ä¸€æ‰¹å­¦ä¹ Python的人，就是运维和测试的在职人员，因为Python对于他们的工作起到很大的作用，因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

       5、数据分析

       Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理，比如，"大数据"分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，都可以通过Python中的十分成熟的模块完成。

pytest系列——fixture之yield关键字实现teardown用例后置操作

       pytest之fixture函数使用（pytest测试框架测试固件 文中讲到，fixture函数是通过scope参数来控制setup级别；）

       既然有setup函数作为用例之前的操作，测试用例执行完成之后那肯定也有teardown操作。

       但是fixture的teardown操作并不是独立的函数，用yield关键字唤醒teardown操作。依然存在于fixture方法中

       yield实现teardown后置操作实例1

       运行结果：注意：return和yield两个关键字都可以返回值；yield关键字返回值后，后面的代码还会继续运行；由于实例1中fixture函数login需要返回token，而且还需要继续执行teardown后置操作：所以选择yield关键字所以后面代码还会继续运行

       return关键字返回值后，后面的代码不会继续运行；

       实例2

       运行结果：

       实例3

       运行结果：

       yield遇到异常1、如果其中一个用例在执行时出现异常，不影响yield后面的teardown执行，运行结果互不影响，并且全部用例执行完之后，yield唤起teardown操作。

       运行结果：

       2、但是fixture函数如果在setup执行期间发生异常，那么pytest是不会去执行yield后面的teardown内容。

       yield关键字+with上下文管理器的结合使用

       yield 关键字 也可以配合 with 上下文管理器 语句使用。使得代码更加精简

       示例：

       request.addfinalizer()将定义的函数注册为终结函数

       除了yield可以实现teardown，我们也可以通过request.addfinalizer() 的方式去注册终结函数来实现 teardown 用例的后置操作。

       示例：增加一个函数 fin，并且注册成终结函数。

       代码如下：

       运行结果：

       yield 与 addfinalizer 用法的区别：① addfinalizer 可以注册多个终结函数。当注册多个终结函数时，用例的后置操作同时会执行完所有的终结函数。注意终结函数（用例后置操作函数）的执行顺序与其在fixture函数中注册的顺序相反（即先注册的终结函数后执行，后注册的终结函数先执行）

       示例：

       运行结果：

       ②当执行测试用例时setup前置操作函数的代码执行错误或者发生异常时，addfinalizer 注册的终结函数依旧会执行。

       ③ yield 关键字可以返回setup前置操作函数中生成的测试数据，且 yield 关键字返回测试数据之后后续的代码依然可以运行。且后续执行的代码充当teardown后置操作函数。

       ④ addfinalizer 函数可以将一个或者多个函数注册为终结函数（一个或多个函数必须在fixture函数中定义），此时的终结函数为teardown后置操作函数；且最后可以使用 return 关键字返回setup前置操作函数生成的测试数据。

       学习思路和方法

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