Python 3.0 于 2008 年 12 月 3 日发布，此版不完全兼容之前的 Python 源代码。：Python 2 已于 2020 年停止维护，推荐使用 Python 3.8+（截至 2025/04 年最新为Python 3.13.3）。Python 2.0 于 2000 年 10 月 16 日发布，增加了实现完整的垃圾回收，并且支持 Unicode。Python通过简洁的语法和强大的生

VS Code 的Python插件，对Python语言提供了丰富的支持（适用于该语言的所有受支持版本：>=3.7），包括IntelliSense（Pylance）、linting、调试、代码导航、代码格式化、重构、变量资源管理器、测试资源管理器等功能。

摘要： DevOps测试是确保敏捷开发高质量交付的关键环节，但其传统模式常因速度慢、维护难等问题成为瓶颈。持续测试（Continuous Testing）通过自动化、风险导向和全流程集成解决这些问题，实现快速反馈与质量保障。最佳实践包括优先自动化高风险功能、选择易用工具、保持测试独立性等。Tricentis等平台提供AI驱动的无代码测试方案，支持端到端协作与智能维护，助力团队平衡速度与质量。将测试

VS Code（Visual Studio Code）是一款由微软开发的轻量级的免费开源的源代码编辑器，它支持多种操作系统，包括Windows、macOS和Linux。以下是对VS Code的详细介绍：一、跨平台支持VS Code是一个真正的跨平台编辑器，可以在Windows、macOS和Linux上运行，满足了不同操作系统用户的需求。二、丰富的语言支持VS Code支持众多编程语言，包括但不限于

AI测试自动化：软件测试的智能革命 AI测试自动化利用人工智能技术（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉）优化软件测试全流程，实现更快、更准、更高效的测试目标。核心功能包括自动生成测试脚本、零代码测试、智能执行、缺陷预测、脚本自愈及视觉验证。其优势在于提升效率与精度、缩短上市时间、降低成本，并支持大规模测试覆盖。 关键挑战包括数据质量要求高、工具集成复杂及AI决策透明度问题。推荐工具如Tricen

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AI测试正颠覆传统软件测试模式，通过机器学习实现自动化生成/修复测试脚本、预测风险、24小时执行等能力，可将测试效率提升数十倍。五大核心价值包括解放人力、精准定位缺陷、自愈脚本、快速反馈和零人为失误。落地可分四步走：从高频场景试点、精准匹配工具、集成流水线到数据驱动迭代。需规避成本、数据、安全等陷阱，建议团队优先尝试低代码工具。实践表明，AI可接管70%重复工作，让测试人员转型为质量策略师。文末提

AI增强的软件测试工具通过人工智能技术实现全流程自动化，覆盖测试设计、脚本生成、执行优化、缺陷预测等全生命周期。核心能力包括智能生成测试用例、自适应脚本构建、测试套件优先级排序、深度结果分析和缺陷预警。这些工具显著提升测试覆盖率与效率，实现人机协同，减少人工干预。头部工具如Tricentis Testim（AI驱动的端到端测试）和BrowserStack（全生命周期AI代理）通过智能元素定位、自愈

TTSMaker是一款专业在线文本转语音工具，支持50+种语言及300+种语音风格，包括中文方言和多种发音特色。其核心优势在于提供商用级音频输出（MP3/WAV等格式）、每周3万字符免费额度及100%版权归属。用户可精细调节语速、音调并插入停顿，生成接近真人发音的音频。操作简单：输入文本→选择语音→转换下载，适用于教育、内容创作、企业商用等场景。基于神经网络技术，转换速度快且支持API批量处理。免

本文介绍了如何在Spring AI项目中集成智谱AI(ZhiPu AI)的语言模型服务，实现多语言会话助手功能。主要内容包括： 注册智谱AI平台并获取API Key； 配置Spring AI项目，通过application.properties或环境变量安全设置API Key； 添加Maven依赖启用自动配置； 详细说明了聊天属性配置，包括重试机制、连接参数和模型选项； 介绍了可配置的模型参数，如