使用 Python 语言 从 0 到 1 搭建完整 Web UI自动化测试学习系列 51--CI/CD 4--推送本地代码到Git远程仓库

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测试学习记录,仅供参考!

注册账号

自行选择,一般使用 1 个邮箱即可(若多个账号烦请自行切换使用);

1、GitHub(软件项目托管平台--国外服务器--科学上网):github官网地址github登录注册;

2、GitLab(代码托管与协作平台--极狐--企业级):gitlab官网地址gitlab登录gitlab注册

3、Gitee(代码托管服务平台--码云--国内服务器):gitee官网地址gitee登录gitee注册

4、GitCode、CodeArts 等等;

将本地的 Web UI 自动化测试代码推送到Gitee远程仓库中

一、新建仓库

1、登录 → 创建仓库;

2、新建仓库(需绑定验证手机号)→ 自定义仓库名称,单击“创建”按钮;

3、自行查看(可复制 HTTPS 和 SSH);

4、打开测试项目文件,右键菜单选择“Open Git Bash here”,打开 Git Bash 命令窗口;

        可自行设置用户名、Email

git config --global user.name "xxxxxx" git config --global user.email "xxxxxx"

二、初始化本地仓库

5、因为目前本地的测试脚本代码还没有被 Git 版本控制,所以需要先在本地初始化 Git 仓库;

git init

6、在测试项目文件中会生成一个“.git”文件(自行查看--说明已经成功创建一个本地仓库);

7、若是查看不到新生成的“.git”文件(在 查看 中勾选“隐藏的项目”,显示隐藏的文件和文件夹);

三、提交代码

git add . git commit -m "首次提交" git remote add origin HTTPS git push origin master

1、第一步,使用 git add .命令把测试项目中所有的文件提交到 Git 仓库的暂存区;

2、第二步,使用 git commit -m "首次提交"命令提交暂存区到工作区;

git commit -m "首次提交"

3、若之前没有设置用户名、Email,则需要在此设置;

 git config --global user.email "[email protected]" git config --global user.name "Your Name"

4、第三步、关联远程账户,需要把本地仓库和远程仓库关联上;

git remote add origin HTTPS

5、最后一步;将本地的提交推送到远程仓库里面;弹窗需要输入注册的 gitee 账户(邮箱)密码;

git push origin master

6、若用户名或密码不正确,会导致身份验证失败;

7、推送提交成功后刷新 gitee 页面,能够发现本地的测试项目代码已经成功推送到远程仓库中;

8、 这些步骤均是手动去提交推送测试脚本代码;

在本地初始化一个仓库 → 将文件提交到暂存区 → 提交暂存区中的文件 → 关联本地和远程仓库 → 推送到远程仓库

四、使用 PyCharm 工具提交推送代码

1、 可使用 PyCharm 工具实现提交、上传、拉取代码操作等等;测试代码有修改可直接提交;

2、提交并推送;

3、 输入用户名密码;

4、提交推送成功;

5、 刷新远程仓库查看;

化解本地仓库与远程仓库所产生的合并代码冲突

或是有其他协作者提交了代码,或是你之前在远程上直接做了处理。这部分有两个处理方法,一是直接强覆盖,二是先把远程的变化拉取下来,解决冲突后,再一并提交。

强覆盖 git push -f origin master 拉取再提交 git pull –-rebase origin maste git push origin master

未完待续。。。

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目录 引言:AIGC 掀起生活变革 AIGC 在内容创作领域的应用 写作辅助 图像生成 AIGC 在智能设备中的应用 智能语音助手 智能拍照与图像处理 AIGC 在生活服务中的应用 智能客服 旅行规划 AIGC 应用面临的挑战与思考 内容质量与可靠性 隐私与安全 对就业的影响 总结与展望 引言:AIGC 掀起生活变革 在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,AIGC(人工智能生成内容,Artificial Intelligence Generated Content)如同一颗璀璨的新星,照亮了我们生活的每一个角落。它是继 PGC(专业生产内容)、UGC(用户生产内容)之后的又一内容生产新范式,借助机器学习、深度学习等人工智能技术,AIGC 能够自动生成文本、图像、音频、视频等多样化的内容 ,正逐渐渗透到我们生活的方方面面,从日常的信息获取、创意激发,

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你想了解在LangChain4j中如何集成主流的国产大模型(通义千问、文心一言、智谱AI),并希望得到面向高级面试的详细解答。这是LangChain4j落地国内场景的核心考点,既考察对框架扩展能力的理解,也考察对国产模型生态的熟悉度。 一、核心原理:国产模型集成的通用逻辑 LangChain4j对国产大模型的集成,核心遵循「统一接口 + 专属适配器」的设计: 1. 所有模型均实现LangChain4j的ChatLanguageModel/EmbeddingModel核心接口,保证调用方式一致; 2. 每个国产模型有专属的集成依赖(如langchain4j-dashscope对应通义千问); 3. 配置上需适配国产模型的专属参数(如阿里云AccessKey、百度API Key/Secret Key)。 二、完整集成实现(通义千问 + 文心一言 + 智谱AI) 以下是可直接运行的生产级代码,覆盖三大主流国产模型的集成,包含基础调用、参数配置、异常处理等核心要点。 1. 前置依赖(Maven) 首先引入各模型的专属集成依赖(按需选择): <dependencies><!

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