最近 OpenAI 下的 ChatGPT 刷爆了朋友圈，需要注册用户才能使用（因为暂时不对中国区开放，所以注册会有点费劲），注册成功后，我马上问了”他”几个程序题，”他”写代码让我这个”老油条”也自愧不如，本文我再用 SmartIDE 来蹭一下热度。
首先需要把官网上的一些 解释 都录入进去，据说他只有2021年前的记录，那时 SmartIDE 还没有诞生（SmatIDE 是 2021年10月24日，程序员节官宣诞生的）。
然后开始追问”他”一些问题，回答的内容组织得还不错，据说”他”的智商还只有80+；回答的过程有时候会有点卡顿，”try again”就好；有时候还有回答不上来的情况，需要再补充点内容。
- SmartIDE 是什么？
- SmartIDE 与 传统的IDE 有什么不同？
- SmartIDE 的应用场景是什么？
- SmartIDE 给用户带来的价值是什么？
- SmartIDE 的主要概念是什么？
- SmartIDE 的技术架构是什么？
- SmartIDE 的优势是什么？
- SmartIDE 的不足是什么？
- SmartIDE 是否可以用来开发 SmartIDE？
- 如何使用SmartIDE？如何私有化部署 SmartIDE server？
SmartIDE 是什么？
SmartIDE 与 传统的IDE 有什么不同？
SmartIDE 的应用场景是什么？
SmartIDE 给用户带来的价值是什么？
SmartIDE 的主要概念是什么？
SmartIDE 的技术架构是什么？
SmartIDE 的优势是什么？
SmartIDE 的不足是什么？
SmartIDE 是否可以用来开发 SmartIDE？
这个问题从项目一开始就存在，这就引出了“先有鸡还是先有蛋”的哲学问题。
[En]
This problem has existed since the beginning of the project, which leads to the philosophical question of “chicken or egg first”.
如何使用SmartIDE？如何私有化部署 SmartIDE server？
这两个没有教会”他”，方法和现在的不太一样，不过思路还不错，有空大家也可以试试。
Original: https://www.cnblogs.com/smallidea/p/16968508.html
Author: 远方V3
Title: ChatGPT 大白话 SmartIDE
相关阅读
Title: pytest接口自动化如何设置yaml格式的环境变量
我们一般接口测试工具例如:PostMan、Jmeter都有设置环境变量文件那么在pytest接口自动化框架中如何设置
1、需要对yaml文件进行增、删、改、查需要导入模块`：
先导入模块
import yaml
from ruamel import yaml
2、比如新增&编辑（遇到相同key会进行覆盖）：
import yaml
from ruamel import yaml
def add_envoriment(key: str, value):
with open(Environment_YAML_PATH, 'r', encoding='utf-8') as file:
res = yaml.safe_load(file)
key_list = []
if res is None:
res1 = {key: value}
with open(Environment_YAML_PATH, 'a', encoding='utf-8') as file:
yaml.dump(res1, file, default_flow_style=False, encoding='utf-8', allow_unicode=True)
else:
for rv in res:
key_list.append(rv)
if key not in key_list:
res1 = {key: value}
with open(Environment_YAML_PATH, 'a', encoding='utf-8') as file:
yaml.dump(res1, file, default_flow_style=False, encoding='utf-8', allow_unicode=True)
else:
with open(Environment_YAML_PATH, encoding="utf-8") as f:
content = yaml.load(f, Loader=yaml.RoundTripLoader)
content[f'{key}'] = value
with open(Environment_YAML_PATH, 'w', encoding="utf-8") as nf:
yaml.dump(content, nf, Dumper=yaml.RoundTripDumper, allow_unicode=True)
2、读取对应环境变量的key值：
def read_envoriment(key: str):
with open(Environment_YAML_PATH, 'r', encoding='utf-8') as file:
res = yaml.safe_load(file)
return res[f'{key}']
3、删除对应环境变量的key值：
def del_envoriment(key):
with open(Environment_YAML_PATH, 'r', encoding='utf-8') as file:
res = yaml.safe_load(file)
if res is None:
pass
else:
rev = [item for item in res.keys()]
if key in rev:
del res[f'{key}']
if res is None:
pass
elif res == {}:
clear_envoriment()
else:
with open(Environment_YAML_PATH, 'w', encoding='utf-8') as file:
yaml.dump(res, file, default_flow_style=False, encoding='utf-8', allow_unicode=True)
else:
pass
4、清理yaml文件：
def clear_envoriment():
with open(Environment_YAML_PATH, 'r+', encoding='utf-8') as file:
file.truncate()
这样形成.py文件后我们在使用的过程中只需要导入响应文件和模块，例如现在要存储值：
num = 10
add_envoriment(“num”,num)
这样就能再对应的文件当中看到了
例如：想要读取刚才存入的环境变量key-num
read_envoriment(“num”)就可以了
Original: https://blog.csdn.net/weixin_52358204/article/details/124766449
Author: 勒布朗-孟
Title: pytest接口自动化如何设置yaml格式的环境变量
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/367273/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！
