Python打包分发工具setuptools:曾经Python的分发工具是distutils，但它无法定义包之间的依赖关系。setuptools则是它的增强版，能帮助我们更好的创建和分发Python包，尤其是具有复杂依赖关系的包。其通过添加一个基本的依赖系统以及许多相关功能，弥补了该缺陷。他还提供了自动包查询程序，用来自动获取包之间的依赖关系，并完成这些包的安装，大大降低了安装各种包的难度，使之更加方便,将程序打包以后可以可以安装到自己的虚拟环境中，也可以
系统 2019-09-27 17:50:39 2181
一、学好Python好就业：1、Linux运维。Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，Python可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力。用Python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、Web、Android、client端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用seleniumappium等框架。2、Python自动化测试。大家都知道，Python语言对测试的帮助是非常大的，掌握Python
系统 2019-09-27 17:49:55 2181
要了解NumericalPython软件包的第一件事情是，NumericalPython不会让您去做标准Python不能完成的任何工作。它只是让您以快得多的速度去完成标准Python能够完成的相同任务。实际上不仅仅如此；许多数组操作用Numeric或者Numarray来表达比起用标准Python数据类型和语法来表达要优雅得多。不过，惊人的速度才是吸引用户使用NumericalPython的主要原因。其实，NumericalPython只是实现了一个新的数据
系统 2019-09-27 17:49:51 2181
我们通过模拟随机漫步可以说明如何运用数组运算。通过内置的random模块以纯Python的方式实现1000步的随机漫步根据前100个随机漫步值生成的折线图，plt.plot(walk[:100])随机漫步中各步的累计和，可以用一个数组运算来实现。因此，我用np.random模块一次性随机产生1000个“掷硬币”结果（即两个数中任选一个），将其分别设置为1或－1，然后计算累计和我们就可以沿着漫步路径做一些统计工作了，比如求取最大值和最小值假设我们想要知道本次
系统 2019-09-27 17:49:14 2181
本文实例讲述了Python使用itchat模块实现群聊转发，自动回复功能。分享给大家供大家参考，具体如下：1.itchat自动把好友发来的消息，回复给他仅能实现自动回复原文给好友发来的文本消息、图片表情消息。#!/usr/bin/python#coding=utf-8importitchatfromitchat.contentimport*@itchat.msg_register([PICTURE,TEXT])defsimple_reply(msg):if
系统 2019-09-27 17:48:05 2181
文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性，仅供参考。1数据源知乎话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片2抓取工具Python3，并使用第三方库Requests、lxml、AipFace，代码共100+行3必要环境Mac/Linux/Windows（Linux没测过，理论上可以。Windows之前较多反应出现异常，后查是windows对本地文件名中的字符做了限制，已使用正则过滤）
系统 2019-09-27 17:46:38 2181
本文代码运行于Win10+Python3.6.8，需要先下载并安装软件ImageMagick-7.0.8-59-Q16-x64-dll.exe。阅读原文
系统 2019-09-27 17:46:25 2181
今天写Python程序上传图片需要用到PIL库，于是到http://www.pythonware.com/products/pil/#pil117下载了一个1.1.7版本的，我用的是CentOS64并且自行升级后的Python版本安装PIL库首先下载解压：复制代码代码如下:[root@lee~]#wgethttp://www.pythonware.com/products/pil/#pil117[root@lee~]#tar-xfImaging-1.1.7
系统 2019-09-27 17:46:19 2181
需求有一个抽奖应用，从所有参与的用户抽出K位中奖用户(K=奖品数量)，且要根据每位用户拥有的抽奖码数量作为权重。如假设有三个用户及他们的权重是:A(1),B(1),C(2)。希望抽到A的概率为25%，抽到B的概率为25%,抽到C的概率为50%。分析比较直观的做法是把两个C放到列表中抽选，如[A,B,C,C]，使用Python内置的函数random.choice[A,B,C,C],这样C抽到的概率即为50%。这个办法的问题是权重比较大的时候，浪费内存空间。更
系统 2019-09-27 17:45:25 2181
《黑盒测试的测试用例设计方法》等价类划分是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例.该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法.1)划分等价类:等价类是指某个输入域的子集合.在该子集合中,各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的.并合理地假定:测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试.因此,可以把全部输入数据合理划分为若干等价类,在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条
系统 2019-08-29 23:50:14 2181
