掌握钉钉Coding机器人:自定义项目监控与自动化通知

需积分: 20 0 下载量 156 浏览量 更新于2024-11-15 收藏 66KB ZIP 举报
资源摘要信息:"coding_robot:钉钉的 Coding 机器人" 知识点一:Git克隆与使用 Git是一种分布式版本控制工具,通常用于代码的版本管理和协作开发。在本资源中,使用Git命令"git clone"克隆了coding_robot的仓库。克隆后需要切换到相应的目录,即执行"cd ./coding_robot"命令。克隆和切换目录是进行软件开发之前的基础操作,这是每一个需要进行代码协作和版本控制的开发者必须掌握的基本技能。 知识点二:环境配置 在coding_robot的使用过程中,首先需要对配置文件进行相应的修改,以便于机器人正常工作。这里涉及到了配置文件的复制,命令行操作等知识。具体操作为"cp ./config.example.js ./config.js"和"cp ./messages.example.md ./messages.md",分别复制了配置样本文件和消息模板文件,然后对config.js进行必要的编辑,包括设置钉钉机器人的webhook地址、Coding的Cookie、Coding的企业版域名和需要添加机器人的项目名。这些操作涉及到对配置文件的理解和编辑器的使用。 知识点三:Node.js应用的运行 在完成配置后,通过命令"node app.js"来运行coding_robot。这表明coding_robot是一个Node.js应用程序,Node.js是一种基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境,使用事件驱动,非阻塞I/O模型,使得JavaScript的应用不再限于浏览器端,同样也能运行在服务器端。因此,了解和掌握Node.js的基本使用也是使用coding_robot的一个前提。 知识点四:项目与任务管理 在coding_robot的使用描述中提到,"到对应的项目发个任务或者 MR 即可"。MR指Merge Request(合并请求),在一些版本控制系统如GitLab中,MR是合并分支的请求,用于代码审查和协作。这涉及到版本控制系统中关于代码合并、分支管理以及项目协作的知识点。Coding 是一个敏捷研发平台,支持DevOps全流程,包括项目管理、代码托管、持续集成、制品仓库、自动化测试、发布管理等服务。使用coding_robot可以将Coding平台与钉钉即时通讯服务连接起来,实现开发过程中的实时消息通知和任务提醒。 知识点五:JavaScript编程 标签中提到的"JavaScript"是此资源的关键词之一。JavaScript是一种广泛用于网页前端开发的脚本语言,它还可以运行在服务器端,也就是Node.js。在coding_robot的开发中,无论是编写后台逻辑还是处理前端消息交互,都极有可能使用到了JavaScript编程技能。掌握JavaScript是实现本资源功能的重要技术基础。 知识点六:软件工程和DevOps实践 coding_robot的创建和使用背后,是现代软件工程和DevOps实践的体现。它旨在提供一种更紧密、更高效的项目协作方式,将开发过程中的事件自动推送到团队的即时通讯工具中,从而提高沟通效率,减少项目管理中可能出现的延误。在开发团队中推广使用类似coding_robot这样的工具,是推动团队向DevOps转型的一部分,这种转型强调了开发(Development)与运维(Operations)的整合,注重软件交付的速度和质量。
2023-07-17 上传
2023-07-16 上传

将#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)合并成一个代码

2023-07-14 上传