赏金猎人小熊

2025年8月29日

摘要：查询最大时间或者排名最前的数据三种方法第一种 select * from t_company t RIGHT JOIN (select type, MAX(create_date) as "createDate" from t_company GROUP BY type) tmp on t.cr 阅读全文

posted @ 2025-08-29 18:10 赏金猎人小熊阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

FastAPI 模板渲染

摘要：在 FastAPI 中，可以通过集成模板引擎（如 Jinja2）实现网页渲染。以下是使用 Jinja2 渲染模板的步骤。安装依赖首先，确保安装了必要的依赖库： pip install jinja2 aiofiles jinja2：模板引擎，用于渲染 HTML。 aiofiles：支持异步文件操作阅读全文

posted @ 2025-08-29 17:51 赏金猎人小熊阅读(53) 评论(0) 推荐(0)

ON DUPLICATE KEY UPDATE 用法

摘要： ON DUPLICATE KEY UPDATE 用法地址 https://blog.csdn.net/qq_22771739/article/details/84668620 阅读全文

posted @ 2025-08-29 11:11 赏金猎人小熊阅读(5) 评论(0) 推荐(0)

allure 参考教程

摘要： allure 参考教程 https://blog.csdn.net/qq_64444051/article/details/127870637 https://blog.csdn.net/weixin_44904239/article/details/135647536 https://www.cn 阅读全文

posted @ 2025-08-29 11:08 赏金猎人小熊阅读(4) 评论(0) 推荐(0)

pytest+selenium+allure报告

摘要： pytest+selenium+allure报告测试步骤：打开百度搜索关键词搜索结果截图，保存到报告中退出浏览器 test_allure_baidu.py： import allure import pytest from selenium import webdriver import 阅读全文

posted @ 2025-08-29 10:08 赏金猎人小熊阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月28日

快速关键字测试demo

摘要：快速关键字测试demo地址 https://blog.csdn.net/m0_58026506/article/details/140400497 阅读全文

posted @ 2025-08-28 17:57 赏金猎人小熊阅读(6) 评论(0) 推荐(0)

Flask 使用 PyMySQL 连接数据库

摘要： Flask 使用 PyMySQL 连接数据库在 Flask 中使用 PyMySQL 库连接数据库可以实现高效的数据库操作。以下是具体步骤：安装必要的库在开始之前，需要安装 Flask 和 PyMySQL： pip install flask pymysql 2. 配置数据库连接在 Flask 阅读全文

posted @ 2025-08-28 16:06 赏金猎人小熊阅读(30) 评论(0) 推荐(0)

python flask 连接数据库教程

摘要： 1.在建新项目中导入PyMySQL模块,如上图所示 2、引用及config.py文件在config.py文件中导入pymysql模块，同时将对数据的增删改查操作封装成一个类 import pymysql DB_CONFIG = { "host": "127.0.0.1", "port": 3306 阅读全文

posted @ 2025-08-28 15:35 赏金猎人小熊阅读(23) 评论(0) 推荐(0)

财务自动对账

摘要：财务自动对账 https://docs.pingcode.com/ask/962162.html 阅读全文

posted @ 2025-08-28 15:13 赏金猎人小熊阅读(5) 评论(0) 推荐(0)

SQLAlchemy 使用

摘要： SQLAlchemy教程地址 https://geek-docs.com/python/python-ask-answer/768_python_sqlalchemy_insert_or_update_example.html https://liaoxuefeng.com/books/python 阅读全文

posted @ 2025-08-28 12:00 赏金猎人小熊阅读(6) 评论(0) 推荐(0)

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