Pytest フィッシュシェルのオートコンプリート
TL;DR https://github.com/ddoroshev/pytest.fish
コマンドを繰り返し入力したり、テスト名をコピーして貼り付けたりすると、貴重な時間が浪費される可能性があります。これを助けるために、pytest ワークフローを簡素化する Fish Shell プラグインである pytest.fish を作成しました。軽量でセットアップが簡単で、テストがより効率的になります。
使用方法
オートコンプリートのテストパス
「pytest」と入力して TAB キーを押し、テスト パスと関数の候補を表示します。
-k フィルターのサポート
-k でテストを絞り込み、名前の候補を取得します:
プラグインはプロジェクトを動的にスキャンするため、提案は最新の状態に保たれます。
インストール
Fisher でインストール:
fisher install ddoroshev/pytest.fish
または、ファイルをリポジトリから Fish 構成に手動でコピーします。
仕組み
プラグインは (まだ) pytest に直接依存していません。代わりに、現在のディレクトリをスキャンしてテスト ファイルを探し、その中にあるテスト関数を検索するため、プロセスが比較的高速かつ効率的になります。
他の貝殻は?
私は主にローカル開発環境で Fish を使用しているため、このシェル専用のプラグインを作成しました。ただし、Bash または Zsh を使用している場合は、自由に独自のものを作成するか、すでに Fish に切り替えてください。 ?
以上がPytest フィッシュシェルのオートコンプリートの詳細内容です。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。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
