点击上方“码农突围”，马上关注，每天早上8:50准时推送真爱，请置顶或星标摘要：分享个Python神工具。长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录，这些是很隐私的数据，里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过，我们自己可能会感兴趣，天天都在上网，想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。其次，了解下自己每天打开多少次网页、哪些网站上的最多、常搜哪些关键词，这些也很有趣。下面就来给大家介绍一款Python编写的神工具，可以一键分析你的上
系统 2019-09-27 17:51:41 1895
简介在实际自动化项目运行过程中，很多时候App可以会出现各种异常，为了更好的定位问题，除了捕捉日志我们还需要对运行时的设备状态来进行截屏。从而达到一种“有图有真相”的效果。截图方法方法1save_screenshot()该方法直接保存当前屏幕截图到当前脚本所在文件位置。driver.save_screenshot('login.png')查看方法1源码：方法2get_screenshot_as_file(self,filename)将截图保留到指定文件路径
系统 2019-09-27 17:51:40 1895
将test01.csv中的张三语文成绩替换成100，且不改变文件其他内容新建一个test02.csv的空文件代码实现如下：importoswithopen("./test01.csv",mode="r",encoding="utf-8")ast1,open("./test02.csv",mode="w",encoding="utf-8")ast2:forlineint1:#文件也是可以迭代的一行行拿出来替换写入新文件中，节省内存if"语文"inline:l
系统 2019-09-27 17:51:18 1895
Python自带的pdb库，发现用pdb来调试程序还是很方便的，当然了，什么远程调试，多线程之类，pdb是搞不定的。用pdb调试有多种方式可选：1.命令行启动目标程序，加上-m参数，这样调用myscript.py的话断点就是程序的执行第一行之前复制代码代码如下:python-mpdbmyscript.py2.在Python交互环境中启用调试复制代码代码如下:>>>importpdb>>>importmymodule>>>pdb.run(‘mymodule.
系统 2019-09-27 17:51:04 1895
还是那个题目（题目和流程见java版本），感觉光用java写一点新意也没有，恰巧刚学习了python，何不拿来一用，呵呵：服务器端：importSocketServer,timeclassMyServer(SocketServer.BaseRequestHandler):userInfo={'yangsq':'yangsq','hudeyong':'hudeyong','mudan':'mudan'}defhandle(self):print'Connec
系统 2019-09-27 17:50:40 1895
2.快速排序2.1算法思想快速排序是对冒泡排序的一种改进。通过一次排序（设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一次快速排序）将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序的
系统 2019-09-27 17:49:43 1895
问题背景:源于公司的原来的代码是python2开发的，后来改为python3开发，设计到的property的用法有点不一样直接上代码公司原来的python2的代码classLineItem:def__init__(self,description,weight,price):self.description=descriptionself.__weight=weightself.price=price@propertydefweight(self):ret
系统 2019-09-27 17:49:16 1895
1.创建一个边界值为1而内部都是0的数组，图例如下：[提示：]解此题可以先把所有值都设置为1，这是大正方形；其次，把边界除外小正方形全部设置为0。本题用到numpy的切片原理。多维数组同样遵循x[start:stop:step]的原理。[1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.][1.0.0.0.0.0.0.0.0.1.][1.0.0.0.0.0.0.0.0.1.][1.0.0.0.0.0.0.0.0.1.][1.0.0.0.0.0.0.0.0.1.][1
系统 2019-09-27 17:49:14 1895
代码来源：《Python神经网络编程》手写数据集下载地址:1.训练数据集2.测试数据集摘要本文代码主要讲解基于Python的简单神经网络构建用于识别手写数据集，类模块具有通用性，在分析清楚问题后可以加以改动，运用于其他方面。代码importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系统 2019-09-27 17:49:14 1895
今天给喜欢看电影的同学推荐一款Python制作的搜索电影片源的工具。经常在网上搜索片源的同学应该知道，各大片源网站广告不断，有些网站，点一下查询就弹出广告，关掉广告后再点查询，片源信息才显示正常。今天这款工具搜索是基于Python的GUI库PyQt5开发的。下载项目我们命令行下用git命令先把项目从github上克隆下来。gitclonehttps://github.com/lt94/MovieHeavens.git如果没有安装git的话也可以直接下载下来
系统 2019-09-27 17:48:39 1895
