0x00前言eval是Python用于执行python表达式的一个内置函数，使用eval，可以很方便的将字符串动态执行。比如下列代码：>>>eval("1+2")>>>eval("[xforxinrange(10)]")[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]当内存中的内置模块含有os的话，eval同样可以做到命令执行：>>>importos>>>eval("os.system('whoami')")win-20140812chj\administrat
系统 2019-09-27 17:53:02 2102
如果直接从生成验证码的页面把验证码下载到本地后识别，再构造表单数据发送的话，会有一个验证码同步的问题，即请求了两次验证码，而识别出来的验证码并不是实际需要发送的验证码。有如下几种方法解决。法1:用session：mysession=requests.Session()login_url='http://xxx.com'checkcode_url='http://yyy.com'html=mysession.get(login_url,timeout=60*
系统 2019-09-27 17:52:42 2102
3.4.5断言断言(assertions)的使用方式类似于if语句，只是在不满足条件时，会直接抛出异常。类似于下面的if语句(伪代码)ifnotcondition:#如果不满足条件，会直接抛出异常，程序会中断crashprogram那么究竟为什么需要这样的代码呢？主要原因为需要检测程序在某个地方是否满足条件，如果不满足条件，应该及时通知开发人员，而不是将这些bug隐藏起来，知道关键的时候在崩溃。其实在TDD中经常使用断言，TDD会在程序发现异常时执行断言，
系统 2019-09-27 17:52:20 2102
前言一般情况下，在函数中可以使用一个装饰器，但是有时也会有两个或两个以上的装饰器。多个装饰器装饰的顺序是从里到外(就近原则)，而调用的顺序是从外到里（就远原则）。原代码执行结果装饰顺序:就近原则被装饰的函数，组装装饰器时，是从下往上装饰执行顺序:就远原则装饰器调用时是从上往下调用为了更好的理解，找到这段话：被装饰的函数是一个妹子，装饰器是衣服。“办事情”的时候得依次把外套、衬衣、内衣脱掉，事情办完了还要依次把内衣、衬衣、外套穿上。距离“妹子”越近的装饰器代
系统 2019-09-27 17:51:26 2102
Python这门解释性语言也有专门的线程模型，Python虚拟机使用GIL（GlobalInterpreterLock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，但暂时无法利用多处理器的优势。在Python中我们主要是通过thread和threading这两个模块来实现的，其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，所以我们使用threading模块实现多线程编程。这篇文章我们主要来看看Python对多线程
系统 2019-09-27 17:51:00 2102
第1题：python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式？python多线程有个全局解释器锁（globalinterpreterlock），简称GIL，这个GIL并不是python的特性，他是只在Cpython解释器里引入的一个概念，而在其他的语言编写的解释器里就没有这个GIL例如：Jython。这个锁的意思是任一时间只能有一个线程运用解释器，跟单cpu跑多个程序一个意思，我们都是轮着用的，这叫“并发”，不是“并行”。为什么会有GIL？多核CPU的出现
系统 2019-09-27 17:50:37 2102
在深度学习过程中想做手势识别相关应用，需要大量采集手势图片进行训练，作为一个懒人当然希望飞快的连续采集图片并且采集到的图片就已经被处理成统一格式的啦。。于是使用python+openCV调用摄像头，在采集图片的同时顺便处理成想要的格式。详细代码如下：importcv2importosprint("=============================================")print("=热键(请在摄像头的窗口使用)：=")print("=
系统 2019-09-27 17:50:14 2102
原文链接：https://my.oschina.net/xiaocon/blog/199423Python当中的继承有点类似于JAVA。感觉特别像～可能学过JAVA以后对这个比较好理解吧。不过Python更加清晰一点，比起Perl面对对象，PYTHON看起来舒服，并且让人感觉一看就懂～下面这个实例是简明教程里面的，我初步理解了一下，一会再自己写个练习，熟练下。。。#!/usr/bin/python#coding=gbk#创建父类，该类会被下面的子类所继承c
系统 2019-09-27 17:49:21 2102
对我当前工程进行全部测试需要花费不少时间。既然有26GB空闲内存，为何不让其发挥余热呢?tmpfs可以通过把文件系统保存在大内存中来加速测试的执行效率。但优点也是缺点，tmpfs只把结果保存在内存中，所以你必须自己编写脚本来把结果回写到磁盘上进行保留。而且这些脚本必须良好书写和执行，否则就要失去部分或全部的工作成果了。一种常见的方法是直接在tmpfs文件夹中工作，然后把工作成果备份到磁盘上的一个文件夹中。当您的机器启动时你从那个备份文件夹恢复tmpfs文件
系统 2019-09-27 17:49:11 2102
1.遍历一个文件夹apks='C:\\xxx'filenames=os.listdir(apks)forfilenameinfilesnames:#此处遍历出来的非完整路径，只是文件名字do_something(apks+"\\"+filename)#绝对路径需要拼接处理2.判断一个文件或文件夹是否存在importosos.path.exists(test_file.txt)3.string转dict,dict转string#string转dict，使用e
系统 2019-09-27 17:48:45 2102
