CodeSmith是一款优秀的代码生成工具.在ORM中,它能帮助我们生成实体类.XML配置文件,从而简化了我们一部分的开发工作.下面简要说说它的基本用法. 1.  打开CodeSmith,创建一个模板 File->New->CSharp Template .创建的模板内容如下图 模板中SampleStringProperty 和 SampleBooleanProperty都是声明的变量,在下边代码中都可以用到该变量,我们可以把该模板看做是一个HTML页面,没有用标签圈起来的代码和用<%=

用Sphinx自动生成python代码注释文档 pip install -U sphinx 安装好了之后,对Python代码的文档,一般使用sphinx-apidoc来自动生成:查看帮助mac-abeen:doc_logic abeen$ sphinx-apidoc --helpUsage: sphinx-apidoc [options] -o <output_path> <module_path> [exclude_path, ...] Look recursively in &

其实CodeSmith挺好的,帮我们主动生成不少代码,并且代码质量不错,下面就来介绍一下利用CodeSmith生成抽象工厂步骤 打开codesmith模板的buildall 注意path的设置,因为后面要用到反射 生成各个层的代码文件后,生成数据库存储过程, 新建一个web项目,同时创建相应的类库,将相应的源代码复制到相应的类库中, 各个层之间的引用关系如图: 因为DataAccessLayer.DataAccessLayerFactory要操作数据库,要引入:System.Configurat

使用CodeSmith 生成代码 CodeSmith是一款优秀的代码生成工具.在ORM中,它能帮助我们生成实体类.XML配置文件,从而简化了我们一部分的开发工作.下面简要说说它的基本用法. 1.  打开CodeSmith,创建一个模板 File->New->CSharp Template .创建的模板内容如下图 模板中SampleStringProperty 和 SampleBooleanProperty都是声明的变量,在下边代码中都可以用到该变量,我们可以把该模板看做是一个HTML页面,没有

参考: 查找python项目依赖并生成requirements.txt Ubuntu 下生成 python 环境安装文件 requirements.txt 首先通过 pip 安装pyreqs模块: pip install pipreqs 然后进入 python 源码所在的目录下,执行: pipreqs ./ 该命令在当前目录下生成 requirements.txt. 如果需要在一个新的环境下重新安装源码需要的依赖包,只需执行: pip install -r requirements.txt 20

C#生成sql视图的实体类 using System;using System.Text;using CodeSmith.Engine;using SchemaExplorer;using System.ComponentModel;using System.Data; namespace Common.Data{ /// <summary> /// CodeSmith生成SQL Server视图的实体类脚本 /// </summary> public class ViewUtil

根据yaml文件自动生成python文件 utp框架: bin目录:存放执行文件(run.py) cases目录:存放生成的用例的python文件(该目录下的文件为根据data目录下的测试用例生成的python文件:logoin.py.query.py.reg.py) conf目录:存放配置文件(case_template(需回顾查看该文件的文件类型).setting.py) data目录:存放yaml格式的用例文件(login.yaml.query.yaml.reg.yaml) lib目录:存

一  简单介绍 不管是开源还是闭源,文档都是很重要的.当然理论上说,最好的文档就是代码本身,但是要让所有人都能读懂你的代码这太难了.所以我们要写文档.大部分情况,我们不希望维护一份代码再加上一份文档,这样做很容易造成文档和代码的不一致,程序员最讨厌更新文档了.所以最佳实践就是在程序员代码中加注释,然后通过构建脚本自通生成文档,包括html,latex,pdf等. 对应于Pyhon,有很多可供选择的工具: sphinx中文版介绍 Sphinx使用 reStructuredText作为标记语言(类似

今天生成的时候的时候找不到类型转换的文件JavaAlias 后台发现我装完codesmith后,没有把类型转换类放入对应的文件 把System-JavaTableNameComments.csmap和System-JavaAlias.csmap放在 C:\Documents and Settings\icd\My Documents\CodeSmith\Maps里,连接数据库就可以运行了. win7 是C:\Users\Administrator\Documents\CodeSmith Gene

首先.我得向咱们博客园提个意见,能不能我写的东西就给预保存下呢?刚才我写半天,只因为这个不给力的IE浏览器死了,导致我白写了,如果这要是那个大神直接在这上面写的非常有技术含量的贴着会因此而丢失实在是有点随损失了是吧!! 其次.正题来了,前几天我应领导的要求,需要给维护的项目添加功能,突然发现生成实体的CodeSmith模板丢了(项目好长时间没维护了,也可能当时就没有签到项目管理上),在这种恐怖的情况下,我只有自己整模板了,于是乎我就自己生实体改项目,前期一切都如我所愿.什么事都有个异常,刚发到线

仍然使用之前的XML文件,然后设置生成参数如下: 生成调整后的页面如下: 生成的代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71

先前有家供应商与我们合作开发自动化工程,采用的py unittest作为脚本运行框架.我发现他们出的脚本都是挨个手写的,格式上也是参差不齐.所以有了根据用例表批量生成脚本的一段小代码 对一个测试脚本必须存在哪些内容,我认为若满足以下三点要求,就算一个合格的测试脚本了. 1.测试用例的描述,包含测试目的,测试详细步骤,预期结果等 2.简洁,易于阅读和维护的代码结构 3.详细的运行LOG记录与测试报告 所以很明显以上脚本结构上是不够完整的,测试执行人员可能都不知道这个脚本测的什么内容.改之 根据用例

​ 在使用airflow的过程中需要大量的dag脚本进行性能测试,如果一个个去编写dag脚本未免太过麻烦,于是想到用python的jinja2模板引擎实现批量脚本生成. 先通过pip命令安装jinja2模块: $ pip install jinja2 然后创建模板文件(模板可以是任何形式的文本格式,没有特定扩展名,甚至可以不要扩展名): dag_template from datetime import timedelta, datetime import pytz from airflow.o

背景:用的python3.8 方法一:用cmd 输入[pip3 install pyinstaller] 上一条指令报错 事实上,在python3.8版本时,输入pip也会显示是无法支持的语句,需要用“pip3” 下一条指令显示如下图,因为我之前下载成功了 (之前下载成功用的命令是 python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.douban.com/simple 转载自链接https://www.cnblogs.com/karrya/p/

第一步:找到生成模板,如下图 第二步:配置数据库连接(如下图),然后右击第一步找到的模板,点击Excute 第三步:执行操做(如下图) 第四步: 找到之前配置生成的文件夹,找到如下文件(图中标记的文件): 右击该文件,会有gernate outputs

首先下载CodeSmith工具:在百度云中,在CodeSmith文件夹中. 安装,使用激活工具激活. 然后下载NHibernate模板,也是在百度云中,在CodeSmith文件夹中. 之后直接点击NHibernate中的模板文件. 之后的教程:http://www.2cto.com/database/201408/322382.html

1.新建一个模板,将以下代码复制进去,在属性工具栏里设置 SourceTtable和NameSpace , 点击生成即可 <%@ CodeTemplate Language="C#" TargetLanguage="C#" ResponseEncoding="UTF-8" Debug="False" Description="生成数据库实体" %> <%@ Property Name=&q

四则运算题目生成-基于控制台 项目托管在码云:飞机票 需求分析 根据控制台提示信息,输入题目生成相关配置参数 题目生成数量 数字范围 式子中是否有分数 .... 程序支持 10000 题目生成 题目与答案的本地化存储 对生成的题目进行查重处理 api接口生成 统计对错情况 .... 功能实现 由于此项目是针对面向对象课程所开发,所以代码结构力求做到清晰明了. 结构图如下: 此项目主要完成3个主要部分 表达式生成 generator.py 题目查重 binary_tree.py 计算答案 answ

  令狐冲慢慢走近,那汉子全身发抖,双膝一屈,跪倒在雪地之中.令狐冲怒道:“你辱我师妹,须饶你不得.”长剑指在他咽喉之上,心念一动,走近一步,低声问道:“写在雪人上的,是些什么字?”   那汉子颤声道:“是……是……‘海枯……海枯……石烂,两……情……情不……不渝’.”自从世上有了“海枯石烂,两情不渝”这八个字以来,说得如此胆战心惊.丧魂落魄的,只怕这是破题儿第一遭了.   令狐冲一呆,道:“嗯,是海枯石烂,两情不渝.”心头酸楚,长剑送出,刺入他咽喉. ——<笑傲江湖> 语义分析较困难的根本原

给出 n 代表生成括号的对数,请你写出一个函数,使其能够生成所有可能的并且有效的括号组合. 例如,给出 n = 3,生成结果为: class Solution: def generateParenthesis(self, n: int) -> List[str]: res=[] def helper(left,right,tmp): if left==n and right==n: res.append(tmp) return if left < n: helper(left+1,right,