一、开发接口的作用1、mock接口：模拟一些接口。有一些有关联的接口，在别的接口没有开发好的时候，需要用这个接口，就可以写一个假接口，返回想要的结果来模拟这个接口。2、知道服务端的开发逻辑，有助于测试；3、比如不想让其他人看很多数据库中的数据，可以通过接口只返回一部分数据。二、开发一个接口1、flask是一个轻量级的开发框架__name__：代表当前这个python文件server=flask.Flask(__name__)：把当前这个python文件，当
系统 2019-09-27 17:52:45 2373
解决Python3控制台输出InsecureRequestWarning的问题问题：使用Python3requests发送HTTPS请求，已经关闭认证（verify=False）情况下，控制台会输出以下错误：InsecureRequestWarning:UnverifiedHTTPSrequestisbeingmade.Addingcertificateverificationisstronglyadvised.See:https://urllib3.re
系统 2019-09-27 17:52:19 2373
Python语言的初学者,特别是"惊奇者"(也就是那种第一眼就被毫无意义的某些特性吸引,之后持续说服自己的人)认为Python不需要C语言的for语句,因为他们能用优雅的Pythonfor来代替类C的for.Cpy的循环方式:复制代码代码如下:for(i=s;i}Python的循环方式:复制代码代码如下:foriinrange(num)[s:e:step]:最近,我写了一个循环100000000遍的代码,不幸的是(也正是所预计的),Python把机器内存吃
系统 2019-09-27 17:51:24 2373
前言在JavaWeb开发中，一般使用Zxing来生成和识别二维码，但是，Zxing的识别有点差强人意，不少相对模糊的二维码识别率很低。不过就最新版本的测试来说，识别率有了现显著提高。对比在没接触Python之前，曾使用Zbar的客户端进行识别，测了大概几百张相对模糊的图片，Zbar的识别速度要快很多，识别率也比Zxing稍微准确那边一丢丢，但是，稍微模糊一点就无法识别。相比之下，微信和支付宝的识别效果就逆天了。代码案例#-*-coding:utf-8-*-
系统 2019-09-27 17:50:56 2373
阅读更多Python调用hanlp的方法此前有分享过，本篇文章分享自“逍遥自在017”的博客，个别处有修改，阅读时请注意！1.首先安装jpype首先各种坑，jdk和python版本位数必须一致，我用的是JPype1-py3版本号0.5.5.2、1.6jdk和Python3.5，win764位下亲测没问题。否则死翘翘，有可能虚拟机都无法启动：出错调试，原因已说；测试成功会有输出。下面启动虚拟机跑hanlp2.下载各种安装包使用自定义的HanLP——HanLP
系统 2019-09-27 17:50:20 2373
本文实例讲述了Pythonflask框架post接口调用。分享给大家供大家参考，具体如下：fromflaskimportFlask,render_template,requestapp=Flask(__name__)@app.route("/login",methods=['POST','GET'])deflogin():ifrequest.method=="POST":username=request.form.get('username')passwo
系统 2019-09-27 17:50:02 2373
聊聊Python的单元测试框架（一）：unittest作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言说到Python的单元测试框架，想必接触过Python的朋友脑袋里第一个想到的就是unittest。的确，作为Python的标准库，它很优秀，并被广泛用于各个项目。但你知道吗？其实在Python众多项目中，主流的
系统 2019-09-27 17:47:56 2373
min()方法返回它的参数最小值：最接近负无穷大的值。语法以下是min()方法的语法：min(x,y,z,....)参数x--这是一个数值表达式。y--这也是一个数值表达式。z--这也是一个数值表达式。返回值此方法返回最小的它的参数。例子下面的例子显示了min()方法的使用。#!/usr/bin/pythonprint"min(80,100,1000):",min(80,100,1000)print"min(-20,100,400):",min(-20,1
系统 2019-09-27 17:47:39 2373
对于pandas的dataframe，绘制直方图方法如下：//pdf是pandas的dataframe,delta_time是其中一列//xlim是x轴的范围，bins是分桶个数pdf.delta_time.plot(kind='hist',xlim=(-50,300),bins=500)对于pandas的dataframe，绘制概率密度图方法如下：//pdf是pandas的dataframe,delta_time是其中一列pdf.delta_time.d
系统 2019-09-27 17:45:41 2373
Celery（芹菜）是基于Python开发的分布式任务队列。它支持使用任务队列的方式在分布的机器／进程／线程上执行任务调度。架构设计Celery的架构由三部分组成，消息中间件（messagebroker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（taskresultstore）组成。1.消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ,Redis,MongoDB(experimental)
系统 2019-09-27 17:38:45 2373
