Python装饰器1、简介本质：Python的装饰器就是一个闭包。目的：简化代码操作2、使用装饰器的原则：不改变被装饰函数的属性等性质使用中间人g对象帮助传递参数使用内层装饰器@functools.wraps(view_func)回复被装饰函数的属性等性质（举例2）3、举例1：定义验证登录状态的装饰器#使用中间人g对象作为装饰器和被装饰函数中的参数传递者fromflaskimportsession,jsonify,gfrommyihome.utils.re
系统 2019-09-27 17:55:26 2566
看到类似C:\>是在Windows提供的命令行模式，看到>>>是在Python交互式环境下。在命令行模式下，可以执行python进入Python交互式环境，也可以执行pythonhello.py运行一个.py文件，但是在Python交互式环境下，只能输入Python代码执行。Python的交互模式和直接运行.py文件有什么区别呢？直接输入python进入交互模式，相当于启动了Python解释器，但是等待你一行一行地输入源代码，每输入一行就执行一行。直接运行
系统 2019-09-27 17:53:17 2566
selenium+python自动化测试环境搭建2013-05-2918:21虫师阅读(...)评论(...)编辑收藏http://www.testclass.net/测试教程网，专业的selenium学习网站。selenium是一个web的自动化测试工具，不少学习功能自动化的同学开始首选selenium，相因为它相比QTP有诸多有点：*免费，也不用再为破解QTP而大伤脑筋*小巧，对于不同的语言它只是一个包而已，而QTP需要下载安装1个多G的程序。*这也是
系统 2019-09-27 17:48:46 2566
一.描述colorlog.ColoredFormatter是一个Pythonlogging模块的格式化，用于在终端输出日志的颜色二.安装pipinstallcolorlog三.用法importcolorloghandler=colorlog.StreamHandler()handler.setFormatter(colorlog.ColoredFormatter('%(log_color)s%(levelname)s:%(name)s:%(message)
系统 2019-09-27 17:47:37 2566
center()方法返回集中在长度宽度的字符串。填充是通过使用specifiedfillchar。默认填充字符是一个空格。语法以下是center()方法的语法：str.center(width[,fillchar])参数width--这是字符串的总宽度。fillchar--这是填充符。返回值此方法返回集中在长度宽度的字符串。例子下面的示例演示center()方法的使用。#!/usr/bin/pythonstr="thisisstringexample...
系统 2019-09-27 17:47:23 2566
前言:随着技术的越来越进步，自动化框架也越来越丰富，比如nose，unittest，robotframework。彼此的区别可以看下以下的例子https://www.cnblogs.com/bonelee/p/11122758.html总结:可以很明确的告诉大家，现在大厂很多都用了pytest这个测试框架，因为效率高，数据驱动模式非常人性化，可持续集成也非常方便，最主要是非常简单，团队实习生都看一下模板都可以上手，团队从unittest转为nose，再最终
系统 2019-09-27 17:56:19 2565
文章目录一、通过遍历替换二、通过矩阵操作加快替换三、结果对比四、程序解释五、完整的测试程序最近的对图像数据进行处理的时候需要将图像中的某个颜色替换为另一个颜色，但是网络上找到的方法都是通过对图像的遍历进行替换，实在是太费时了！刚开始使用时觉得CPU很快了，一张图片应该用不了多久，但是实际使用中耗时确实难以接受的！于是自己写了一个替换程序加快速度，比遍历快很多，但我觉得不是最快的，应该有通过矩阵索引更快的处理方式，只是我自己暂时并不知道该如何实现，如果以后能
系统 2019-09-27 17:55:16 2565
Python通过Pandas解析逻辑分析仪导出的CSV数据脚本要解决的问题Python代码备注:脚本要解决的问题为方便分析逻辑分析仪导出的csv数据,简单做了个转换工具。。。逻辑分析仪导出的csv数据是根据时间戳逐行排序，很难分析一个完整的帧数据，例如下图：下图逻辑分析仪工具导出的csv数据有3w多行，没办法直接通过该文件对数据帧进行分析，而且重点是。。。看时间长了太费眼！所以通过Pandas简单对数据做些行列变换，好方便查看与分析数据、Python代码P
系统 2019-09-27 17:55:08 2565
先来说一下我们学校的网站：http://jwxt.sdu.edu.cn:7777/zhxt_bks/zhxt_bks.html查询成绩需要登录，然后显示各学科成绩，但是只显示成绩而没有绩点，也就是加权平均分。显然这样手动计算绩点是一件非常麻烦的事情。所以我们可以用python做一个爬虫来解决这个问题。1.决战前夜先来准备一下工具：HttpFox插件。这是一款http协议分析插件，分析页面请求和响应的时间、内容、以及浏览器用到的COOKIE等。以我为例，安装
系统 2019-09-27 17:54:45 2565
实现思路：1，将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和（卷积和取绝对值）2，用新的矩阵（与原图一样大小）去接收每次的卷积和的值3，卷积图片所有的像素点后，把新的矩阵数据类型转化为uint8注意：必须对求得的卷积和的值求绝对值；矩阵数据类型进行转化。完整代码：importcv2importnumpyasnp#robert算子[[-1,-1],[1,1]]defrobert_suanzi(img):r,c=img.shaper_sunnzi=[[-1,-1],[1
系统 2019-09-27 17:51:03 2565
1.论文基本信息论文标题：LearningMulti-DomainConvolutionalNeuralNetworksforVisualTracking论文作者：HyeonseobNam（Dept.ofComputerScienceandEngineering,POSTECH,Korea）等人论文出处：CVPR2016在线阅读：https://arxiv.org/pdf/1510.07945v2.pdf源码链接1：https://github.com/H
系统 2019-09-27 17:50:16 2565
上一篇我们讲了关联分析的几个概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集。Python--深入浅出Apriori关联分析算法（一）这次呢，我们会在上次的基础上，讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果，以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码。一.基础知识上次我们介绍了几个关联分析的概念，支持度，置信度，提升度。这次我们重点回顾一下置信度和提升度：置信度（Confidence）：置信度是指
系统 2019-09-27 17:50:15 2565
使用Python写文件的时候，或者将网络数据流写入到本地文件的时候，大部分情况下会遇到：UnicodeEncodeError:'gbk'codeccan'tencodecharacter'\xa0'inposition...这个问题。网络上有很多类似的文件讲述如何解决这个问题，但是无非就是encode，decode相关的，这是导致该问题出现的真正原因吗？不是的。很多时候，我们使用了decode和encode，试遍了各种编码，utf8，utf-8,gbk,g
系统 2019-09-27 17:48:43 2565
这里写自定义目录标题新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入Python基础语法相关Python中pass语句的作用是什么？pass语句什么也不做，一般作为占位符或者
系统 2019-09-27 17:55:16 2564
哈夫曼树原理秉着能不写就不写的理念，关于哈夫曼树的原理及其构建，还是贴一篇博客吧。https://www.jb51.net/article/97396.htm其大概流程哈夫曼编码代码#树节点类构建classTreeNode(object):def__init__(self,data):self.val=data[0]self.priority=data[1]self.leftChild=Noneself.rightChild=Noneself.code="
系统 2019-09-27 17:55:00 2564
