Python命令行之旅——深入argparse（一）作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在第一篇“初探argparse”的文章中，我们初步掌握了使用argparse的四部曲，对它有了一个基本的体感。但是它具体支持哪些类型的参数？这些参数该如何配置？本文将带你深入了解argparse的参数们。本系列文章
系统 2019-09-27 17:53:04 2050
做开发中难免时间类型之间的转换，最近就发现前端js和后端django经常要用到这个转换，其中jsDate.now()精确到毫秒，而Python中Datetime.datetime.now()是精确到微秒的。1.字符串日期时间转换成时间戳#'2015-08-2816:43:37.283'-->1440751417.283#或者'2015-08-2816:43:37'-->1440751417.0defstring2timestamp(strValue):tr
系统 2019-09-27 17:53:01 2050
urllib模块发起的POST请求案例：爬取百度翻译的翻译结果1.通过浏览器捉包工具，找到POST请求的url针对ajax页面请求的所对应url获取，需要用到浏览器的捉包工具。查看百度翻译针对某个字条发送ajax请求，所对应的url点击clear按钮可以把抓包工具，所抓到请求清空然后填上翻译字条发送ajax请求，红色框住的都是发送的ajax请求抓包工具All按钮代表显示抓到的所有请求，包括GET、POST请求、基于ajax的POST请求XHR代表只显示抓到
系统 2019-09-27 17:52:59 2050
https://docs.python.org/3/tutorial/#!/root/python-3.6.5/bin/python3.6（制定用谁来解析下面的code，我没有将pthon3.6安装到系统路径，就这样写了）#!/usr/bin/envpython3（如果安装在系统路径，可以直接这样写）基本运算Python算术运算符/除，x除以y（返回浮点型）**幂，返回x的y次幂//取整除，返回商的整数部分（类C语言的除）9//2输出结果4,9.0//2.
系统 2019-09-27 17:51:11 2050
Python编程语言已经成为IT中使用的最流行的语言之一。成功的一个原因是它可以用来解决各种问题。从网站开发到数据科学、机器学习到任务自动化，Python生态系统有丰富的框架和库。本文将介绍一些有用的Pythonshell来简化我们的开发。PythonShellPythonShell即原生的Python交互环境，可以让你以交互模式使用Python解释器。这在测试代码或尝试新库时非常有用。在Ubuntu中，你可以通过在终端会话中输入python来调用默认的s
系统 2019-09-27 17:50:52 2050
决策树部分理论支撑1*通过选取一定的特征来降低数据的不确定性（熵）2*建议寻找多分类问题的最优特征的最优候选值。把多分类问题转换成多几层递归的二分类问题，防止数据对特征值的控制敏感。3*停止条件取得了最够好的分类结果递归到了预定的最深深度叶子节点的纯度分裂次数达到极限最大特征数...4*相关公式entropy(D)=−∑i=1nPilog2Pientropy(D)=-\sum_{i=1}^nP_ilog_2P_ientropy(D)=−∑i=1nPil
系统 2019-09-27 17:50:46 2050
官方的说法：classmethod(function)中文说明：classmethod是用来指定一个类的方法为类方法，没有此参数指定的类的方法为实例方法，使用方法如下：classC:@classmethoddeff(cls,arg1,arg2,...):...看后之后真是一头雾水。说的啥子东西呢？？？自己到国外的论坛看其他的例子和解释，顿时就很明朗。下面自己用例子来说明。看下面的定义的一个时间类：classData_test(object):day=0mo
系统 2019-09-27 17:49:54 2050
什么是生产器利用迭代器，我们可以每次迭代获取数据(通过next(）方法)时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生产下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next(）函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法。即生成器(gennerator)。生成器是一类特殊的迭代器创建生成器的方法1：将列表生成器[]改为(）代码:nums=[x*2forxinrange(10)]print(num
系统 2019-09-27 17:49:50 2050
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 2050
super的工作原理如下：defsuper(cls,inst):mro=inst.__class__.mro()returnmro[mro.index(cls)+1]其中，cls代表类，inst代表实例，上面的代码做了两件事：获取inst的MRO列表查找cls在当前MRO列表中的index,并返回它的下一个类，即mro[index+1]当你使用super(cls,inst)时，Python会在inst的MRO列表上搜索cls的下一个类。下面看一个例子：cl
系统 2019-09-27 17:47:45 2050
