Python作为一门面对对象的语言，那么肯定也是有多态这个属性的，这里主要跟C++的多态做一下类比先看下面的代码这里可以看到，Child，Child2都是Parent的子类，他们分别重写了父类的print_func函数，因此可以看到下面的结果这是单独打印每个对象来得到的结果，下面开始看Python的多态这里可以看到，print_who这个函数只是将obj对象的print_func函数调用打印了一下。这里和C++的多态都是区别不大的。但是Python的多态比
系统 2019-09-27 17:49:56 1736
自动化一直是测试圈中的热聊，也是大家追求的技术方向。在测试中，往往回归测试也是测试人员的“痛点”。对于迭代慢、变更少的功能，就能用上自动化来替代人工回归，减轻工作量。问题在分享环境搭建之前，先抛出我的一个疑问吧。app启用时，分不同的场景：1.首次安装启用，有欢迎页；2.非首次启用，直接进入到登录页；3.配置了推荐展示时，启用app，会先展示推荐内容，才进入到登录页。不同场景对应的activity都是不同的，我目前处理办法是，写了个输入函数，加了个if判断
系统 2019-09-27 17:49:53 1736
本文实例讲述了python3.6生成器yield用法。分享给大家供大家参考，具体如下：今天看源码的时候看到了一个比较有意思的函数：yield功能与return类似，都是返回定义的函数的一个结果，不同的是return返回后这次调用函数就结束了，除了返回值，其余临时变量都会被清除。而yield会停止在当前步，并保留其余变量的值，等下次调用该函数时，从yield的下一步继续往下运行。yield的好处是如果函数需要很大的内存，比方说需要计算并返回一个很大的数列，如
系统 2019-09-27 17:49:49 1736
通常，大多数应用程序通过保持HTML简单来解决大多数浏览器问题�D或者说，根据最低共同特性来编写。然而，即便如此，也仍然存在字体和布局的问题，发行新浏览器和升级现有浏览器时，也免不了测试应用程序的痛苦。替代方案�D只支持一种浏览器�D通常不是一种用户友好的解决方案。明显的解决方案是在应用程序中嵌入自己的表现HTML的窗口构件。当然，从头开始编写这样的窗口构件工作量很大，因此，求助于预先封装的解决方案好象是合理的。商界有许多选择及几个开放源码软件包。本文将向
系统 2019-09-27 17:49:37 1736
importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdig=datasets.load_digits()#读入sklearn内置数据print(
系统 2019-09-27 17:49:24 1736
#!/usr/bin/python#*-*coding:utf8*-*"""适用于在/proc/meminfo中提供了可用内存MemAvailable的系统使用"""fromoptparseimportOptionParserimportsysparser=OptionParser()parser.add_option("-k",dest="k",action="store_true",default=True,help="DisplayMeminfoKB
系统 2019-09-27 17:49:21 1736
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 1736
摘要在这篇文章里，我将以反模式的角度来直接讨论Django的低级ORM查询方法的使用。作为一种替代方式，我们需要在包含业务逻辑的模型层建立与特定领域相关的查询API，这些在Django中做起来不是非常容易，但通过深入地了解ORM的内容原理，我将告诉你一些简捷的方式来达到这个目的。概览当编写Django应用程序时，我们已经习惯通过添加方法到模型里以此达到封装业务逻辑并隐藏实现细节。这种方法看起来是非常的自然，而且实际上它也用在Django的内建应用中。>>>
系统 2019-09-27 17:49:03 1736
1.在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。思路：判断数组中是否有该整数，因此返回值为false或true。定义查询函数Find()，使用循环判断输入的整数是否在array中，设置flag位，若含有则返回true，否则返回false。/*判断整数是否在二维数组里*/classSolution:#array二
系统 2019-09-27 17:48:58 1736
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等什么是IPython？IPython是一个python的交互式的shell(它默认的pythonshell要好用的多、强大的多)1、支持代码的自动补全、自动缩进，已经支持bashshell2、JupyterN
系统 2019-09-27 17:48:58 1736
