vim,python,svn,fiddler一些技巧

本文介绍如何在Windows环境下配置SVN命令行客户端,并解决Django中AutoField自增字段初始值问题。此外还分享了Python中获取类的方法和属性列表、Vim中的简单计算技巧及使用Fiddler模拟POST请求的方法。

转载:http://blogread.cn/it/article/2226?f=footerrecommend

这篇文章的东西可能比较杂,因为每个特性都不那么大,所以就揉在一起,倒是显得庞大了许多。

一.svn命令行在windows下面的安装使用 
一直以来都使用svn管理源码,但是在windows下一直使用TortoiseSVN的界面进行管理,但是对于我这种键盘控(vim后遗症)来说,简直是无法忍受的! 
搜啊搜啊搜啊,终于发现了-----CollabNetSubversion 
下载页面:http://www.collab.net/downloads/subversion/ 
如果象我一样只需要命令行的话,下载CollabNet Subversion Command-Line Client v1.6.12 (for Windows)即可,网站需要先注册一下。 
基本上安装完了,svn up、svn add就可以用了,但是svn ci的时候,你会发现如下提示:

svn: Commit failed (details follow): 
svn: Could not use external editor to fetch log message; consider setting the $S 
VN_EDITOR environment variable or using the --message (-m) or --file (-F) option 

svn: None of the environment variables SVN_EDITOR, VISUAL or EDITOR are set, and 
no 'editor-cmd' run-time configuration option was found

所以还需要在环境变量里设置一下:

SVN_EDITOR 
C:\Vim\vim72\vim.exe

因为机器上本来就有vim,所以直接这样设置了,对于别的编辑器可不可以就不知道啦,截图如下:

1

二.django中autofield无法设置自增字段初始值的问题 
众所周知,在mysql中,创建自增字段并设置初始值是采用如下的方法:

AUTO_INCREMENT=初始值

但是django的autofield字段是不支持设置初始值的,解决方案无非3种: 
1.在创建库表之后,手动alert table 表明 AUTO_INCREMENT=初始值 
2.在创建库表之后,手动插入一条记录,该记录的ID是你想要其实的最小ID 
3.重写Model的save方法,设置起始ID

第二种应该是最差劲的,第一种会让部署时出现多余的步骤,还是第三种最为简单,实现代码如下:

class MManDevMedia(models.Model): 
    def save(self, force_insert=False, force_update=False, using=None): 
        if not MManDevMedia.objects.all(): 
            self.id = 500000000 
        super(MManDevMedia,self).save(force_insert,force_update,using)

 

三.python中获取类的所有方法和字段列表 
代码如下:

def GetProperties(obj): 
    propList = [prop for prop in dir(obj) if (not prop.startswith('_') and not callable(getattr(obj, prop))) ] 
    return propList 
def GetMethods(obj):   
    methodList = [method for method in dir(obj) if (not method.startswith('_') and callable(getattr(obj, method))) ] 
    return methodList

对应getattr的函数还有hasattr和setattr,都是动态设置字段值的重要函数。

 

四.Vim中的CTRL+R = 
其实是个简单的小功能,就是实现简单的数值计算,不过却可以省去你离开Vim去打开计算器的时间。 
操作方式如下: 
插入模式下输入ctrl+r,然后输入=,输入任意算数式,比如333*2,回车,即可看到结果。

 

五.fiddler模拟post请求 
在公司经常有测试CGI(在遇到python之前写CGI测试代码那叫一个痛苦),但是post方法不像get方法那样可以直接在浏览器里面输入就行,所以有时候还是挺痛苦的,还好我们有fiddler(据说fiddler刚出的时候,可是引起一群前台开发的欢呼呢。。) 
方法如下,直接上图: 
以自测的一个url为例:http://172.16.56.103/cgi-bin/xyoapp/xyoapp_get_userinfo.cgi?openid=0000000000000000000000000039811C 
1.打开fiddler,在浏览器中输入你的url,会看到fiddler抓包如下,注意有个Request Builder标签页.

 2   

2.打开那个Request Builder标签页,把选中的那个url拖到框里去,注意红框的部分:3

3.把红框的部分改成如下,并填写对应的post参数,执行Excute:4

4.左边多了一个请求,成功:

5

OK,就这样吧~~


下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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