在Linux下使用python找到除了git子目录所有的python文件

可以使用以下命令在Linux下找到除了git子目录所有的python文件：

find /path/to/directory -not -path '*/\.*' -not -path '*/git/*' -name "*.py"

其中，`/path/to/directory`是要搜索的目录路径。这个命令将在该目录下找到所有不是隐藏目录下的python文件，但是不包括`git/`子目录中的文件。

相关问题

linux下编译安装opencvpython

以下是在Linux下编译安装OpenCV-Python的步骤：

1. 安装依赖项

在终端中输入以下命令安装OpenCV-Python所需的所有依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \
    libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev \
    libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran openexr libatlas-base-dev \
    python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev

2. 下载OpenCV源代码

从OpenCV的官方网站（https://opencv.org/releases/）下载最新版本的源代码，并将其解压缩到您的系统中：

wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/master.zip
unzip opencv.zip

3. 下载OpenCV-contrib源代码

从OpenCV的官方网站（https://opencv.org/releases/）下载最新版本的OpenCV-contrib源代码，并将其解压缩到您的系统中：

wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/master.zip
unzip opencv_contrib.zip

4. 编译OpenCV

在终端中进入OpenCV源代码目录并创建一个新的构建目录：

cd opencv-master
mkdir build
cd build

使用cmake配置OpenCV的构建选项：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-master/modules \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

请注意，上面的命令中的OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH参数指定了OpenCV-contrib源代码目录中的modules子目录。

接下来，使用以下命令编译OpenCV：

make -j4

请注意，上面的命令中的-j参数指定了使用多少个CPU核心进行编译。

最后，使用以下命令安装OpenCV：

sudo make install

5. 安装OpenCV-Python

在终端中输入以下命令安装OpenCV-Python：

sudo apt-get install python3-opencv

6. 测试OpenCV-Python

打开Python解释器并导入OpenCV模块：

import cv2

如果没有任何错误消息，则说明OpenCV-Python已成功安装。

使用python+pytest+allure+git+jenkins+docker搭建一个接口自动化测试框架

搭建一个接口自动化测试框架可以使用以下工具和技术：

1. Python：作为主要开发语言，可以使用Python来编写测试脚本和测试用例。

2. Pytest：一款功能强大的Python测试框架，可以用于编写和运行测试用例，并提供丰富的断言和报告功能。

3. Allure：一个开源的测试报告生成工具，可以生成美观且易于理解的测试报告，支持多种语言和框架。

4. Git：版本控制工具，用于管理和同步测试代码。

5. Jenkins：一个持续集成和持续交付工具，可以自动化运行测试用例并生成测试报告。

6. Docker：容器化平台，可以用于创建和管理测试环境，提供一致的运行环境。

下面是搭建接口自动化测试框架的步骤：

Step 1: 创建项目结构
在本地创建一个目录作为项目根目录，然后在根目录下创建以下子目录：
- `tests`：存放测试脚本和测试用例；
- `reports`：存放测试报告；
- `config`：存放配置文件；
- `utils`：存放一些工具类和函数。

Step 2: 编写测试用例
在`tests`目录下编写测试脚本和测试用例。可以使用Pytest来组织和执行测试用例，使用断言来验证测试结果。

Step 3: 配置Allure报告
在`config`目录下创建一个`pytest.ini`文件，配置Allure报告的相关参数，例如报告保存路径、报告标题等。

Step 4: 运行测试用例
使用Pytest运行测试用例，并生成Allure报告。可以使用命令行或者集成到Jenkins中进行自动化执行。

Step 5: 集成Git和Jenkins
将项目代码托管到Git仓库中，并在Jenkins中配置相关任务，使其在代码提交后自动触发测试用例的运行和报告的生成。

Step 6: 创建Docker镜像（可选）
使用Docker将测试环境打包成镜像，方便部署和维护。

一些可能出现的问题和解决方法：

1. 安装依赖：在搭建过程中，可能会遇到安装依赖包的问题。可以使用pip来安装所需的Python包，并注意版本兼容性。

2. 配置问题：在配置Allure和Jenkins时，可能会遇到配置不正确或缺少必要参数的问题。可以参考官方文档或者搜索解决方案来解决这些问题。

3. 报告生成失败：如果生成Allure报告失败，可以检查相关依赖是否安装正确，以及路径和权限是否设置正确。

4. 测试环境问题：如果测试用例在不同环境中运行时出现问题，可以考虑使用Docker来创建一致的测试环境，或者在测试用例中添加环境适配代码。

相关问题：
1. 除了Allure，还有哪些常用的测试报告生成工具？
2. 如何在Pytest中使用断言来验证测试结果？
3. 如何在Jenkins中配置任务来触发自动化测试？
4. 除了接口自动化测试，还有哪些类型的自动化测试可以使用Python实现？