pycharm是不是爬虫

是的。

_缗莱媸且桓鲎远崛⊥车某绦颍阉饕娲油蛭舷略赝常撬阉饕娴闹匾槌伞4撑莱娲右桓龌蛉舾沙跏纪车_RL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

还存在。

1、首先在pycharm中安装pyinstaller插件：文件，设置，项目，python解释器里添加。

2、然后打开Terminal（Alt+F12），在其中输入pyinstaller。

3、注意最后为要打包为exe文件的路径，最好为全英文路径，最后生成的exe文件即在dist文件内。

pycharm+django怎么同步数据库

如果是同一种数据库的话，你同步的数据表结构是否相同，如果也相同的话，完全可以利用数据库的同步复制机制来解决；

(做主从) 如果表结构不相同的话，如果不在应用层处理的话，有两种方式参考：

1，A推数据给B；A有数据的时候，实时或非实时(采用event或trigger)将数据推到B中，B再做处理；

2，B从A拉数据，用一个event(mysql中的job)定时从A中拉数据然后进行处理；

另外可以选择在应用层来做，这个我就不多介绍了，根据业务逻辑coding就行了。

Python的IDE（Integrated Development Environment 集成开发环境）非常多，如：VS Code、Sublime、NotePad、Python自带编辑器IDLE、JuPyter、Eclipse PyDev等等，但是对于项目开发、管理、部署等稍微大一点的项目，猪哥觉得还是PyCharm最好用！

2019年12月2日，PyCharm迎来了20193版本，这也许会是2019年的最后一个大版本，那这个版本增加了哪些新功能呢？我们一起来看看吧！

一、Jupyter

PyCharm 在 2019年里连续发布了20191、20192、 20193三个大版本，对Jupyter进行改进，这让很多使用者感到欣慰，毕竟目前数据分析比较火，使用Jupyter Notebooks的开发者也越来越多。

注意此功能仅专业版才有！

1交互式控件

为了提供更多的交互性，Jupyter notebooks支持称为“交互式控件”的功能。这些控件支持将静态笔记本转变为交互式的面板，从而使其他用户在查看你的笔记本时，可以自定义视图。

在此次更新中，PyCharm添加了对交互式控件的支持。这意味着窗口小部件将随着输出一起呈现，并且可以像处理本机Jupyter notebooks一样用于 *** 作笔记。

2运行时代码补全

PyCharm 的优势之一是借助先进的静态代码分析算法，可以实现智能编码提示。但是，对于动态语言（例如Python）而言，静态代码分析还不足够。这就是为什么在此次更新中，我们利用Jupyter本身提供的运行时信息来对其进行扩展。在某些情况下，例如在字典索引或深层嵌套的表达式中，IDE无法使用静态分析来找出其类型，而此次更新将会使代码补全变得更为智能。

3在输出面板上放大和缩小

此次更新支持将预览的字体大小设置为与编辑器一致，或者在设置中进行自定义。编辑器提供了“使用Ctrl 鼠标滚轮更改字体大小（缩放）“选项。启用该选项后，你可以在按住Ctrl的同时，使用鼠标滚轮来放大或缩小预览。

二、Python

1文件路径联想

害怕在写文件名时打错字？特别是有较长文件名时，例如open('data/ survey_data_28112019_exportedcsv') ？现在，你可以在Python代码编辑器或控制台中获得文件路径建议。我们扩展了上下文感知的代码补全功能，因此上下文中与文件相关的字符串字面量可以为可能的文件路径提供建议。

2支持相对import

与绝对import相比，你更喜欢相对import吗？PyCharm现在支持在这些风格之间自动地转换。如果你已经使用相对导入方式导入了某个程序包，那么所有新的从该程序包的导入也将自动创建为相对导入。

3Python 38：TypedDicts

PyCharm 通过对TypedDict的支持，避免字典的错误赋值。为你的键值对结构提供更精确的展示，我们的代码编辑器能帮助你找到恰当的使用方法。

4Python 38：字面量类型注解

你是否有采用特定字符串字面量的方法，例如带文件模式“open”方法？你可以使用Python 38的Literal类型注解来检查类型，还可以检查特定的值。现在，当你调用的函数出现不支持的值时，PyCharm会出现告警。

5自动创建pytest测试

我们升级了用于自动创建测试的工具，现在也支持pytest。有了这个，PyCharm允许你通过在方法声明的菜单中，仅仅单击“Go To | Test”选项，就自动创建pytest测试。

6调试器：集合的大小信息

调试时的跟踪信息应尽可能清晰与详细。这就是我们调整变量视图的原因，现在它可以显示组织得更好且更全面的数据。有了这个，就可以期待新的排序、科学数组的更好的视觉表示、集合长度的显示以及重复细节的去除。

三、性能提升

1更快的索引

PyCharm 先进的代码内视可以帮助你更快地完成工作。为此，我们需要索引你的代码和所有导入的包。当你使用已编译扩展的软件包时（如许多数据科学软件包），在对其进行索引之前，我们需要生成描述Python接口的Python骨架（存根文件）。我们对此过程进行了改进，预计整个索引过程至少快25％。当然，如果你在多个virtualenv中使用同一程序包，我们将重用已经创建的索引。

2冻结次数减少，并改进了冻结报告

不幸的是，有时候PyCharm的UI会冻结一段时间，然后才让你重新开始处理代码。我们意识到这是非常令人不快的事情，因此我们正在努力消除这些问题。我们已经修复了许多可能导致UI冻结的问题，现在，你可以直接从IDE中上报UI冻结，这使我们有可能调查其冻结的原因，并确保它不再发生。提前感谢你帮助我们摆脱PyCharm中的UI冻结问题！

3更多的改进

今年，我们在所有JetBrains IDE的启动性能方面进行了大量工作。我们的核心平台的启动时间在20193版本中得到了进一步改善，我们将继续努力使IDE更快地启动。

现在可以在不重启IDE的情况下更改主题。在选择预先安装的主题时或下载新主题后，都可以进行此 *** 作。

在PyCharm 20193中，各种对于处理事件和忽略文件的改进，使版本控制的状态更新得更快。

我们对编辑器的呈现方式进行了一些更改，现在滚动浏览一个长文件变得更加平滑。

四、数据库支持

注意此功能仅专业版才有！

1支持MongoDB

你要在MongoDB上构建应用程序吗？那么你将很高兴地得知现在可以在PyCharm中查看MongoDB集合。通过从数据库工具窗口（视图|工具窗口|数据库）添加数据源来连接数据库。PyCharm Professional Edition附带了 JetBrains DataGrip（JetBrains制造的专业SQL IDE）的所有数据库功能。

五、IDE功能

1参数化运行配置

在创建命令行应用程序时，通常可以方便地快速更改参数。尽管你可以进入“编辑配置”来进行更改，但是现在有一种更好的方法：使用新的运行配置宏（变量），每次启动应用程序时，PyCharm都会提示你输入值。

2在选定内容中搜索

是否想知道在文件的某部分中，某些文本出现的频率？现在，在你选定的内容中，find动作将自动查找。想要到处搜索？再次按Ctrl-F（在macOS上为Cmd-F），会将搜索范围扩展到文件的其余部分。

3更多的改进

如果应用程序的一部分是用JavaScript编写的，则很可能你在某处使用了Handlebars模板。如果安装了 Handlebars插件，则现在可以在任何Python字符串中启用Handlebars代码智能。只需在字符串中按Alt-Enter，选择“插入语言或参考”，然后键入“Handlebars”。

六、版本控制

1与当前分支的改进比较

你拥有的分支越多，就越难追踪它们之间的差异。在新版本的PyCharm中，分支比较功能看起来更好，并且可以使你快速了解哪些提交使两个分支之间产生了差异。

2改进了克隆代码仓的UI

无论你使用哪种代码仓，当你要拉取新项目时，我们现在都在同一个地方开始。

3更多的改进

拉取远程分支时，通常需要创建一个跟踪该远程分支的本地分支。在PyCharm 20193中，'checkout’ *** 作只有一个，可以确保你看到远程分支的当前状态，但是没有丢失任何本地提交的风险。

PyCharm始终能够 push 你当前已拉取的分支。有时，你可能要推送另一个分支，从现在开始，不再需要首先将其检出。

七、Web开发

注意此功能仅专业版才有！

1CDN中的CSS类

你是否要使用CDN中的样式表？现在，我们可以下载该样式表的一个版本，专门用于代码补全。

2查看调试JavaScript时方法返回的值

就像在Python调试器中一样，JavaScript调试器现在可以向你显示你正在调用的方法的返回值。要查看返回值，请单击调试器上的齿轮图标，然后启用“显示返回值”。

3更多的改进

设置CSS样式，以强制使用单引号或双引号。

无论你在CSS中使用单引号还是双引号，PyCharm现在都可以帮助你使引号保持一致。在 Other 选项卡中的 Settings | Editor | Code Style | Style Sheets | CSS 中进行配置。

你是否使用未为其定义propTypes的React组件？PyCharm现在能够推断 props，并且将为你提供未定义propTypes的组件的代码补全。

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本文转自：>

目录

pytest是Python的单元测试框架，同自带的unittest框架类似，但pytest框架使用起来更简洁，效率更高。

pytest特点

安装

测试

在测试之前要做的准备

我的演示脚本处于这样一个的目录中：

踩坑：你创建的pytest脚本名称中不允许含有 ，比如 1简单上手py ，这样会报错。当然，可以这么写 1-简单上手py

demo1py ：

上例中，当我们在执行（就像Python解释器执行普通的Python脚本一样）测试用例的时候， pytestmain(["-s", "demo1py"]) 中的传参需要是一个元组或者列表（我的pytest是522版本），之前的版本可能需要这么调用 pytestmain("-s demo1py") ，传的参数是str的形式，至于你使用哪种，取决于报不报错：

遇到上述报错，就是参数需要一个列表或者元组的形式，而我们使用的是str形式。

上述代码正确的执行结果是这样的：

大致的信息就是告诉我们:

pytestmain(["-s", "demo1py"])参数说明

除了上述的函数这种写法，也可以有用例类的写法：

用法跟unittest差不多，类名要以 Test 开头，并且其中的用例方法也要以 test 开头，然后执行也一样。

执行结果：

那么，你这个时候可能会问，我记得unittest中有setup和teardown的方法，难道pytest中没有嘛？你怎么提都不提？稳住，答案是有的。

接下来，我们来研究一下pytest中的setup和teardown的用法。

我们知道，在unittest中，setup和teardown可以在每个用例前后执行，也可以在所有的用例集执行前后执行。那么在pytest中，有以下几种情况：

来一一看看各自的用法。

模块级别setup_module/teardown_module

执行结果：

类级别的setup_class/teardown_class

执行结果：

类中方法级别的setup_method/teardown_method

执行结果：

函数级别的setup_function/teardown_function

执行结果：

小结

该脚本有多种运行方式，如果处于PyCharm环境，可以使用右键或者点击运行按钮运行，也就是在pytest中的主函数中运行：

也可以在命令行中运行：

这种方式，跟使用Python解释器执行Python脚本没有什么两样。也可以如下面这么执行：

当然，还有一种是使用配置文件运行，来看看怎么用。

在项目的根目录下，我们可以建立一个 pytestini 文件，在这个文件中，我们可以实现相关的配置：

那这个配置文件中的各项都是什么意思呢？

首先， pytestini 文件必须位于项目的根目录，而且也必须叫做 pytestini 。

其他的参数：

OK，来个示例。

首先，（详细目录参考开头的目录结构）在 scripts/test_case_01py 中：

在 scripts/test_case_dir1/test_case02py 中：

那么，在不同的目录或者文件中，共有5个用例将被执行，而结果则是两个失败三个成功。来执行验证一下，因为有了配置文件，我们在终端中（前提是在项目的根目录），直接输入 pytest 即可。

由执行结果可以发现， 2 failed, 3 passed ，跟我们的预期一致。

后续执行相关配置都来自配置文件，如果更改，会有相应说明，终端都是直接使用 pytest 执行。

我们知道在unittest中，跳过用例可以用 skip ，那么这同样是适用于pytest。

来看怎么使用：

跳过用例，我们使用 @pytestmarkskipif(condition, reason) ：

然后将它装饰在需要被跳过用例的的函数上面。

效果如下：

上例执行结果相对详细，因为我们在配置文件中为 addopts 增加了 -v ，之前的示例结果中，没有加！

另外，此时，在输出的控制台中， 还无法打印出 reason 信息，如果需要打印，则可以在配置文件中的 addopts 参数的 -s 变为 -rs ：

如果我们事先知道测试函数会执行失败，但又不想直接跳过，而是希望显示的提示。

Pytest 使用 pytestmarkxfail 实现预见错误功能：：

需要掌握的必传参数的是：

那么关于预期失败的几种情况需要了解一下：

结果如下：

pytest 使用 x 表示预见的失败（XFAIL）。

如果预见的是失败，但实际运行测试却成功通过，pytest 使用 X 进行标记（XPASS）。

而在预期失败的两种情况中，我们不希望出现预期失败，结果却执行成功了的情况出现，因为跟我们想的不一样嘛，我预期这条用例失败，那这条用例就应该执行失败才对，你虽然执行成功了，但跟我想的不一样，你照样是失败的！

所以，我们需要将预期失败，结果却执行成功了的用例标记为执行失败，可以在 pytestini 文件中，加入：

这样就就把上述的情况标记为执行失败了。

pytest身为强大的单元测试框架，那么同样支持DDT数据驱动测试的概念。也就是当对一个测试函数进行测试时，通常会给函数传递多组参数。比如测试账号登陆，我们需要模拟各种千奇百怪的账号密码。

当然，我们可以把这些参数写在测试函数内部进行遍历。不过虽然参数众多，但仍然是一个测试，当某组参数导致断言失败，测试也就终止了。

通过异常捕获，我们可以保证程所有参数完整执行，但要分析测试结果就需要做不少额外的工作。

在 pytest 中，我们有更好的解决方法，就是参数化测试，即每组参数都独立执行一次测试。使用的工具就是 pytestmarkparametrize(argnames, argvalues) 。

使用就是以装饰器的形式使用。

只有一个参数的测试用例

来看（重要部分）结果：：

可以看到，列表内的每个手机号，都是一条测试用例。

多个参数的测试用例

（重要部分）结果：

可以看到，每一个手机号与每一个验证码都组合一起执行了，这样就执行了4次。那么如果有很多个组合的话，用例数将会更多。我们希望手机号与验证码一一对应组合，也就是只执行两次，怎么搞呢？

在多参数情况下，多个参数名是以 , 分割的字符串。参数值是列表嵌套的形式组成的。

固件（Fixture）是一些函数，pytest 会在执行测试函数之前（或之后）加载运行它们，也称测试夹具。

我们可以利用固件做任何事情，其中最常见的可能就是数据库的初始连接和最后关闭 *** 作。

Pytest 使用 pytestfixture() 定义固件，下面是最简单的固件，访问主页前必须先登录：

结果：

在之前的示例中，你可能会觉得，这跟之前的setup和teardown的功能也类似呀，但是，fixture相对于setup和teardown来说更灵活。pytest通过 scope 参数来控制固件的使用范围，也就是作用域。

比如之前的login固件，可以指定它的作用域：

很多时候需要在测试前进行预处理（如新建数据库连接），并在测试完成进行清理（关闭数据库连接）。

当有大量重复的这类 *** 作，最佳实践是使用固件来自动化所有预处理和后处理。

Pytest 使用 yield 关键词将固件分为两部分， yield 之前的代码属于预处理，会在测试前执行； yield 之后的代码属于后处理，将在测试完成后执行。

以下测试模拟数据库查询，使用固件来模拟数据库的连接关闭：

结果：

可以看到在两个测试用例执行前后都有预处理和后处理。

pytest中还有非常多的插件供我们使用，我们来介绍几个常用的。

先来看一个重要的，那就是生成测试用例报告。

想要生成测试报告，首先要有下载，才能使用。

下载

如果下载失败，可以使用PyCharm下载，怎么用PyCharm下载这里无需多言了吧。

使用

在配置文件中，添加参数：

效果很不错吧！

没完，看我大招

Allure框架是一个灵活的轻量级多语言测试报告工具，它不仅以web的方式展示了简洁的测试结果，而且允许参与开发过程的每个人从日常执行的测试中最大限度的提取有用信息。

从开发人员（dev，developer）和质量保证人员（QA，Quality Assurance）的角度来看，Allure报告简化了常见缺陷的统计：失败的测试可以分为bug和被中断的测试，还可以配置日志、步骤、fixture、附件、计时、执行 历史 以及与TMS和BUG管理系统集成，所以，通过以上配置，所有负责的开发人员和测试人员可以尽可能的掌握测试信息。

从管理者的角度来看，Allure提供了一个清晰的“大图”，其中包括已覆盖的特性、缺陷聚集的位置、执行时间轴的外观以及许多其他方便的事情。allure的模块化和可扩展性保证了我们总是能够对某些东西进行微调。

少扯点，来看看怎么使用。

Python的pytest中allure下载

但由于这个 allure-pytest 插件生成的测试报告不是 html 类型的，我们还需要使用allure工具再“加工”一下。所以说，我们还需要下载这个allure工具。

allure工具下载

在现在allure工具之前，它依赖Java环境，我们还需要先配置Java环境。

注意，如果你的电脑已经有了Java环境，就无需重新配置了。

配置完了Java环境，我们再来下载allure工具，我这里直接给出了百度云盘链接，你也可以去其他链接中自行下载：

下载并解压好了allure工具包之后，还需要将allure包内的 bin 目录添加到系统的环境变量中。

完事后打开你的终端测试：

返回了版本号说明安装成功。

使用

一般使用allure要经历几个步骤：

来看配置 pytestini ：

就是 --alluredir /report/result 参数。

在终端中输入 pytest 正常执行测试用例即可：

执行完毕后，在项目的根目下，会自动生成一个 report 目录，这个目录下有：

接下来需要使用allure工具来生成HTML报告。

此时我们在终端（如果是windows平台，就是cmd），路径是项目的根目录，执行下面的命令。

PS：我在pycharm中的terminal输入allure提示'allure' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。但windows的终端没有问题。

命令的意思是，根据 reportresult 目录中的数据（这些数据是运行pytest后产生的）。在 report 目录下新建一个 allure_html 目录，而这个目录内有 indexhtml 才是最终的allure版本的HTML报告；如果你是重复执行的话，使用 --clean 清除之前的报告。

结果很漂亮：

allure open

默认的，allure报告需要>

答案很简单，四步：

新建项目 (Project)：新建一个新的爬虫项目

明确目标（Items）：明确你想要抓取的目标

制作爬虫（Spider）：制作爬虫开始爬取网页

存储内容（Pipeline）：设计管道存储爬取内容

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