TeamCity Plugin 安装 -- Static UI

最新推荐文章于 2025-04-08 23:29:12 发布
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分类专栏： Java 文章标签： ui
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本文介绍了如何使用团队城市插件将HTML、JS或CSS添加到UI页面，并详细说明了插件的配置、下载、安装步骤及使用方法。插件允许在指定页面上服务静态文件，提供灵活的UI定制选项。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


1.   简介

With the help of this plugin you can add any HTML, JS or CSS to various pages of TeamCity UI.

Plugin configuration files are located under .BuildServer/config/_static_ui_extensions.

Use static-ui-extensions.xml to change the settings, see static-ui-extensions.xml.dist for template settings.

Since build 58 (0.3.58.5), there is ability to serve static files: the files located under _static_ui_extensions/pages/<relative path> are available via URLs http://<teamcity_url>/app/static_content/<relative path>.

The files are available to any (including unauthenticated) users.

2.   下载插件

https://confluence.jetbrains.com/display/TW/StaticUIExtensions

 



 

 

 

3.   安装插件

上传刚刚下载的zip并重启teamcity，这时插件就会出现在External plugins一栏



 

 

 

 

4.   Shakeout

放置一个静态页面到pages目录下

 



 

访问页面就ok了http://<teamcity>/app/static_content/test.html

 

 

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### 配置和使用 Miniconda 环境 #### 创建并激活 Miniconda 虚拟环境 为了在 PyCharm 中使用 Miniconda 环境，首先需要通过命令行工具创建所需的虚拟环境。这可以通过 `conda` 命令完成： ```bash conda create -n myenv python=3.7 ``` 上述命令会创建一个名为 `myenv` 的新环境，并指定 Python 版本为 3.7[^1]。 接着，需激活该环境以便后续安装必要的库文件： ```bash conda activate myenv ``` 对于特定需求如机器学习框架 PyTorch 的安装，则可以执行如下指令来获取 CPU 或 GPU 支持版本的 PyTorch 及其依赖项： ```bash conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch ``` 考虑到网络因素可能影响下载效率，建议配置国内镜像源加速过程，例如清华大学开源软件镜像站提供的资源。 #### 在 PyCharm 中选择合适的解释器 一旦完成了 Miniconda 环境的准备工作，在 PyCharm 内部就需要指明要使用的具体 Python 解释器位置。通常情况下，默认会选择位于 Miniconda 安装目录下 base 环境外的一个独立副本作为项目的工作空间。然而，当存在多个自定义环境时，应当手动挑选对应于目标开发任务的那个特殊实例。 启动 PyCharm 后，按照以下路径访问设置界面：“File -> Settings (Ctrl+Alt+S)”（适用于 Windows/Linux），或 “PyCharm -> Preferences...” （针对 macOS 用户）。导航至 "Project: <project_name> -> Python Interpreter" 来更改当前项目的解释器选项。点击右侧齿轮图标旁边的加号 (+)，浏览至 Miniconda 安装路径中的某个子文件夹内寻找形似 `python.exe` 的可执行程序链接——即代表不同环境的具体入口点之一。选取之前构建好的那个环境对应的解释器即可实现无缝对接[^2]。 另外一种方法是在首次创建工程项目之时便直接设定好所需的基础运行条件。此时可在弹窗提示处勾选“New environment using”，随后填入期望的名字以及所基于的 Python 发行版信息，从而快速建立起适配度更高的工作区[^5]。 #### 使用 pip 工具扩展功能集 除了利用 Conda 自带的功能外，还可以借助 Pip 实现更广泛的第三方模块引入。只需确保处于正确的环境中再发出类似下面这样的请求语句就能轻松达成目的： ```bash pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn tensorflow keras jupyter notebook ipython -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` 此操作同样受益于预先安排妥当的本地代理服务器或是优化过的远端仓库地址，进而保障整个流程顺畅无阻。
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