Python中的条件语句与我之前学过的C，C++很相像，在Python里用and代替了&&(与运算符)，用or代替了||(或运算符)，而其他比较运算符如>，<，=，>=，<=，==，!=的用法和意义与C一致。在使用Python的if语句时，要注意冒号和缩进。最简单的if语句为if条件测试:要执行的内容如：a=5ifa>3:print("aislargerthan3")ifelse语句与此类似，如a=5ifa>3:print("aislargerthan3"
系统 2019-09-27 17:55:15 2124
目录1.Python简介2.第一个Python程序3.知识点梳理序言：未来是数据的世界，而python是一门可以高效简洁处理数据的语言，博主打算花45天左右完成python学习的从0到1。以此相关系列博客作为一个记录。1.Python简介Python的发音与拼写Python的意思是蟒蛇，源于作者喜欢的一部电视剧Python的作者是GuidovanRossum（龟叔）Python是龟叔在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而用C编写的一个编程语言Pyt
系统 2019-09-27 17:55:04 2124
Mac中python多版本切换管理step1.$sudovi~/.bashrcstep2.命令行中输入aliaspython2=’/…/Versions/2.x/bin/python2.x’aliaspython3=’/…/Versions/3.x/bin/python3.x’Step3.刷新$source~/.bashrcStep4、验证在终端输入python2即代表是Python2.x版本，输入python3即代表是Python3.x版本。Mac设置默
系统 2019-09-27 17:55:04 2124
网上很多的滚动条办法,可能是系统间的差异,或者浏览器的差役,导致结果可能不尽人意我的经常使用的环境是,ubuntu+chrome+chromedirver+selenium+python3.5.2以下笔记,是给基于上环境的滚动到指定位置tagelement=driver..find_elements_by_xpath("//div[@class='_3-kxx']")#目标元素的定位筛选driver.execute_script("returnargume
系统 2019-09-27 17:54:55 2124
前言前面几篇文章基本上已经了解了pytest命令使用，收集用例，finxture使用及作用范围，今天简单介绍一下conftest.py文件的作用和实际项目中如是使用此文件！实例场景首先们思考这样一个问题：如果我们在编写测试用的时候，每一个测试文件里面的用例都需要先登录后才能完成后面的操作，那么们该如何实现呢？这就需要我们掌握conftest.py文件的使用了。实例代码创建如下一个目录ConftestFile|conftest.py|test_file_01
系统 2019-09-27 17:54:45 2124
python包含子目录中的模块方法比较简单，关键是能够在sys.path里面找到通向模块文件的路径。下面将具体介绍几种常用情况：（1）主程序与模块程序在同一目录下：如下面程序结构:`--src|--mod1.py`--test1.py若在程序test1.py中导入模块mod1,则直接使用importmod1或frommod1import*;（2）主程序所在目录是模块所在目录的父(或祖辈)目录如下面程序结构:`--src|--mod1.py|--mod2|`
系统 2019-09-27 17:54:32 2124
感觉全世界营销文都在推Python，但是找不到工作的话，又有哪个机构会站出来给我推荐工作？笔者冷静分析多方数据，想跟大家说：关于超越老牌霸主Java，过去几年间Python一直都被寄予厚望。但是事实是虽然上升趋势，但是国内环境下，一时间是无法马上就超越Java的，也可以换句话说：超越Java只是时间问题罢。超越Java，或许只是时间问题有企业的大量需求，Python才有可能超越Java，但实际上，中型公司还是以PHP和Java为主，而只有大厂和小型创业公司
系统 2019-09-27 17:53:48 2124
Scrapy是一个开源的Python数据抓取框架，速度快，强大，而且使用简单。来看一个官网主页上的简单并完整的爬虫：虽然只有10行左右的代码，但是它的确是一个完整的爬虫服务：当执行scrapyrunspiderxxx.py命令的时候，Scrapy在项目里查找Spider(蜘蛛️)并通过爬虫引擎来执行它。首先从定义在start_urls里的URL开始发起请求，然后通过parse()方法处理响应。response参数就是返回的响应对象。在parse()方法中，
系统 2019-09-27 17:53:38 2124
OpenAIgym是强化学习最为流行的实验环境。某种程度上，其接口已经成为了标准。一方面，很多算法实现都是基于gym开发；另一方面，新的场景也会封装成gym接口。经过这样一层抽象，算法与实验环境充分解耦隔离，可以方便地自由组合。但gym是python的接口，如果想用C++实现强化学习算法，则无法直接与gym相接。一种方案是跨进程：一个进程运行python环境，另一个进程运行强化学习算法，与环境交互数据经过序列化和反序列化通过IPC进行通信。另一种是单进程方
系统 2019-09-27 17:53:18 2124
#使用StandardScaler进行数据预处理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#导入Sta
系统 2019-09-27 17:52:41 2124
