1.Django中的CBV模式在这里插入图片描述2.Flask中的CBV和FBVdefauth(func):definner(*args,**kwargs):result=func(*args,**kwargs)returnresultreturninnerclassIndexView(views.MethodView):#methods=['POST']#只允许POST请求访问decorators=[auth,]#如果想给所有的get,post请求加装饰
系统 2019-09-27 17:49:31 2269
原文链接：https://www.jb51.net/article/106744.htm起因漏洞产生的原因最常见的就是字符串拼接了，当然，sql注入并不只是拼接一种情况，还有像宽字节注入，特殊字符转义等等很多种，这里就说说最常见的字符串拼接，这也是初级程序员最容易犯的错误。首先咱们定义一个类来处理mysql的操作classDatabase:url='127.0.0.1'user='root'password='root'db='testdb'charset
系统 2019-09-27 17:48:55 2269
掷骰子骰子类#die.py骰子类模块fromrandomimportrandintclassDie():"""骰子类"""def__init__(self,num_sides=6):"""默认六面的骰子"""self.num_sides=num_sidesdefroll(self):"""掷骰子的方法"""returnrandint(1,self.num_sides)折线图掷骰子#die_visual_plot.py使用plot可视化骰子importmat
系统 2019-09-27 17:48:44 2269
最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作！该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用，这仅仅只是冰山一角，希望大家可以踊跃的去尝试和探索！一、安装环境：1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块
系统 2019-09-27 17:48:40 2269
PID算法实现importtimeclassPID:def__init__(self,P=0.2,I=0.0,D=0.0):self.Kp=Pself.Ki=Iself.Kd=Dself.sample_time=0.00self.current_time=time.time()self.last_time=self.current_timeself.clear()defclear(self):self.SetPoint=0.0self.PTerm=0.0s
系统 2019-09-27 17:48:24 2269
K线数据提取依据原有数据集格式，按要求生成新表:1、每分钟的close数据的第一条、最后一条、最大值及最小值，2、每分钟vol数据的增长量（每分钟vol的最后一条数据减第一条数据）3、汇总这些信息生成一个新表（字段名：[‘time',‘open',‘close',‘high',‘low',‘vol']）importpandasaspdimporttimestart=time.time()df=pd.read_csv('data.csv')df=df.dro
系统 2019-09-27 17:47:55 2269
一、说明类似json将xml解析为python对象，可以使用第三方库untangle或xmltodict实现。将以下内容保存为xml2obj.xml，后我我们就使用该文件。1.第一行的是xml文件的声明，它定义了xml的版本(1.0)和所使用编码为UTF-8。2.接下来就是xml文件的内容了，这些内容按一个树状结构进行组织摆放，形式如下：section1contentsection2content其中，每一个.叫做一个节点，也叫一个元素，节点可以嵌套放置，
系统 2019-09-27 17:46:25 2269
前言ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binaryclassifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍AUC(AreaUnderCurve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也
系统 2019-09-27 17:45:41 2269
本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1.标准化（StandardizationorMeanRemovalandVarianceScaling)变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。sklearn.preprocessing.scale(X)一般会把train和test集放在一起做标准化，或者在tr
系统 2019-09-27 17:38:06 2269
在python用import或者from...import来导入相应的模块。模块其实就是一些函数和类的集合文件，它能实现一些相应的功能，当我们需要使用这些功能的时候，直接把相应的模块导入到我们的程序中，我们就可以使用了。这类似于C语言中的include头文件，Python中我们用import导入我们需要的模块。eg:复制代码代码如下:importsysprint('================Pythonimportmode==============
系统 2019-09-27 17:37:55 2269
