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搜索 Python ，共找到 539 条记录
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生成生产级Pytest单元测试

pytest-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
291
本技能用于生成生产级别的Python单元和集成测试。它覆盖了Pytest框架的高级模式，包括：使用fixture管理资源和生命周期、参数化测试、自定义标记、Mock外部依赖、以及最佳实践等。适用于需要编写高质量、健壮的Pytest测试代码场景。
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自动化Selenium测试脚本生成

selenium-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
352
本技能指导用户生成生产级别的Selenium WebDriver自动化脚本和端到端测试。支持Java、Python、JavaScript等多种语言，并能处理本地运行和TestMu AI云端的跨浏览器测试需求。作为高级QA架构师，它强调应用最佳实践，如使用显式等待（Explicit Waits）和页面对象模型（POM），确保测试代码稳定可靠。
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Django测试驱动开发全指南

django-tdd
affaan-m/ECC
356
本指南全面介绍了使用pytest、factory_boy和Django REST Framework进行测试驱动开发（TDD）的最佳实践。内容涵盖了从项目配置到模型、视图和API测试的完整流程，帮助开发者构建高质量、可维护的Django应用。
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跨语言健壮错误处理模式

error-handling
affaan-m/ECC
356
本指南提供了适用于TypeScript、Python等现代开发语言的全面错误处理模式。它涵盖了类型化自定义错误、Result模式、API错误处理器和错误边界等关键概念。旨在帮助开发者学习如何实现“快速失败”机制，区分用户可见信息和开发日志，确保系统在高压和异常情况下的健壮性。
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跨平台开发环境管理

flox-environments
affaan-m/ECC
55
Flox是一个基于Nix的宣言式环境管理器，用于创建高度可复现的开发环境。它能够管理系统级依赖（如编译器、数据库和原生库），确保跨越多种语言（如Python、Node.js、Go等）的工具链在macOS和Linux上保持一致。特别适用于解决'在我机器上可以运行'的问题，并实现快速、标准化的新员工入职。
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商业级Python安装包生成

generating-python-installer
affaan-m/ECC
180
该技能专注于生成用于商业产品的、高度优化且启动速度极快的Windows Python安装程序。核心流程结合了Nuitka极限编译、DLL瘦身分析和Inno Setup专业打包，旨在去除所有不必要的依赖，提供最小体积、最干净的部署包，适用于需要专业级分发的桌面应用。
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Python开发最佳实践模式

python-patterns
affaan-m/ECC
181
本指南系统介绍了Python开发的最佳实践，旨在帮助构建健壮、高效和可维护的Python应用。内容涵盖代码可读性、显式编程、EAFP错误处理原则、类型提示（Type Hints）、上下文管理器和异常链式处理等进阶知识。
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Python测试框架与高级技巧

python-testing
affaan-m/ECC
277
本指南教授使用pytest框架进行专业的Python测试实践。内容涵盖了测试驱动开发（TDD）方法论、高级特性如fixture（支持不同作用域）、参数化、断言技巧以及代码覆盖率的实现，帮助开发者构建健壮且可维护的软件测试套件。
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RuView感知系统快速入门指南

ruview-quickstart
ruvnet/RuView
171
本指南提供RuView（WiFi-DensePose）的完整上手流程。它涵盖了三个部署层级：基于Docker的模拟演示（快速测试和UI探索）、源代码本地构建验证，以及使用ESP32硬件进行的实时感知部署。适合初学者快速搭建环境进行功能测试。
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GitHub Actions运行时升级规范

github-actions-runtime-upgrade-conventions
github/awesome-copilot
93
当GitHub Actions工作流报告运行时弃用警告时使用此指南。它提供了安全升级工作流和依赖项的最佳实践，包括一次只升级一个动作，并使用不可变的SHA锁定版本。核心目标是在现代化依赖的同时，确保工作流的行为和输出完全不变，并指导验证流程。
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Biopython：生物计算工具箱

biopython
sickn33/antigravity-awesome-skills
425
Biopython是一个全面的Python库，专为计算分子生物学而设计。它提供了处理生物序列（DNA、RNA、蛋白质）、结构分析（PDB）、序列比对、系统发育树构建以及与NCBI等主要公共数据库交互的强大功能。适用于进行高级生物信息学分析的研究人员。
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Python符号数学计算库

sympy
sickn33/antigravity-awesome-skills
222
SymPy是一个强大的Python符号数学库。它能够使用数学符号进行精确计算，而非简单的数值近似。该库的功能涵盖了从微积分、代数运算到线性代数、方程组求解、物理力学等多个高级数学领域。支持代码生成（如C/Fortran），是进行科学研究和复杂数学建模的理想工具。
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