实验一：下面这个代码主要是为了给文件编号，方便后面打标记和分类等操importospath=‘你需要处理的文件的路径';count=0;filelist=os.listdir(path)#该文件夹下所有的文件（包括文件夹）defrename():globalcountforfilesinfilelist:#遍历所有文件Olddir=os.path.join(path,files);#原来的文件路径filename=os.path.splitext(file
系统 2019-09-27 17:55:08 1850
前言今天我们再说一下pytest框架和unittest框架相同的fixture的使用，了解unittest的同学应该知道我们在初始化环境和销毁工作时，unittest使用的是setUp，tearDown方法，那么在pytest框架中同样存在类似的方法，今天我们就来具体说明。先附上官方文档的一段说明1.每个级别的setup/teardown都可以多次复用2.如果相应的初始化函数执行失败或者被跳过则不会执行teardown方法3.在pytest4.2之前，xu
系统 2019-09-27 17:54:40 1850
类代码：#-*-coding:gbk-*-importConfigParser,osclassINIFILE:def__init__(self,filename):self.filename=filenameself.initflag=Falseself.cfg=Noneself.readhandle=Noneself.writehandle=NonedefInit(self):self.cfg=ConfigParser.ConfigParser()try
系统 2019-09-27 17:54:17 1850
本文实例为大家分享了python3.6tkinter实现屏保小程序，供大家参考，具体内容如下该小程序是在闲着没事的时候，随便写的，就当打发无聊了。该程序是用python3.6写的，调用了python中的tkinter的库（*python2x与python3x的thinter有很多不同的地方，一定要特别注意！！！）fromrandomimportrandintfromtkinterimport*classRandball():def__init__(self
系统 2019-09-27 17:54:02 1850
和之前C++执行LinuxBash命令的方法一样，Python依然支持system调用和popen()函数来执行linuxbash命令。方法一：system调用#仅仅在一个子终端运行系统命令，而不能获取命令执行后的返回信息importosos.system('ls')方法二：popen()函数importosos.popen('ls').readlines()#这个返回值是一个list方法三：使用模块subprocessimportsubprocesssu
系统 2019-09-27 17:53:51 1850
主要使用函数的递归方法，考虑过程如下：n,a,b,c（n代表罗汉塔块数，a,b,c代表三块柱子）若n=1时，只需从a》》》c若n>1时，需要把上面n-1块从a移动到b，底下1块从a移动到c，再把b上n-1移动到c函数实现如下：defmove(n,a,b,c):ifn==1:print(a,'>>>',c)else:move(n-1,a,c,b)move(1,a,b,c)move(n-1,b,a,c)print(move(3,'a','b','c'))
系统 2019-09-27 17:53:43 1850
使用open函数，第一个参数为文件名，例如“C:\abc.txt”,这里要注意的是r“C:\abc.txt”。第二个参数为文件的操作方式，这里着重探讨写入，写入主要分为覆盖写入和追加写入。#覆盖写入例子：file=open(r'C:\abc.txt','w')file.write("abc")#写入字符串file.close#关闭文件#追加写入例子：file=open(r'C:\abc.txt','a')file.write("abc")#写入字符串fil
系统 2019-09-27 17:53:29 1850
最近基于对抗样本做了一些工作，这里写一篇论文介绍对抗样本基本的原理和生成方法。内容上参考Goodfellow的论文ExplainingandHarnessingAdversarialExamples一、什么是对抗样本？对抗样本的概念最早提出于2014年Szegedy的论文IntriguingPropertiesofNeuralNetworks.在论文，作者发现了一种有趣的现象，即：当前流行的机器学习模型包括神经网络会容易以很高的置信度分错和原始样本仅仅有轻
系统 2019-09-27 17:53:26 1850
SymPy是符号数学的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展#coding:utf-8'''函数极限'''importsympysympy.init_printing()fromsympyimportI,pi,ooimportnumpyasnpx=sympy.Symbol('x')expr=sympy.sin(x)/xresult=sympy.limit(expr,x,0)print('limit:',r
系统 2019-09-27 17:52:24 1850
扫描服务器ip开放端口，用线程池ThreadPoolExecutor，i7的cpu可以开到600个左右现成,大概20s左右扫描完65535个端口，根据电脑配置适当降低线程数#!/usr/local/python3.6.3/bin/python3.6#coding=utf-8importsocketimportdatetimeimportrefromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,waitDEBUG=Fa
系统 2019-09-27 17:52:19 1850
