3.4.5断言断言(assertions)的使用方式类似于if语句，只是在不满足条件时，会直接抛出异常。类似于下面的if语句(伪代码)ifnotcondition:#如果不满足条件，会直接抛出异常，程序会中断crashprogram那么究竟为什么需要这样的代码呢？主要原因为需要检测程序在某个地方是否满足条件，如果不满足条件，应该及时通知开发人员，而不是将这些bug隐藏起来，知道关键的时候在崩溃。其实在TDD中经常使用断言，TDD会在程序发现异常时执行断言，
系统 2019-09-27 17:52:20 1782
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 1782
es实现聚合es通过agg实现聚合，详情可见es文档有时候查询es数据的时候可能需要实现多字段groupby的功能，例如：SELECTsum(item_count)fromAgroupbyfield1,field2,field3要实现多个维度的聚合，需要嵌套的agg查询语句:{"query":{},"aggs":{"field1":{"terms":{"field":"field1","size":2147483647#设置一个大的分桶数，防止一次统计不完
系统 2019-09-27 17:51:32 1782
原文链接：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017318207388128注：本篇博客是学习廖雪峰老师网站的摘抄，是为了方便以后的学习。如有侵权，请联系删除！联系邮箱：1103540209@qq.com文章目录1.切片2.迭代3.列表生成式4.生成器5.迭代器小结参考掌握了Python的数据类型、语句和函数，基本上就可以编写出很多有用的程序了。比如构造一个1,3,5,7,...,99的列表
系统 2019-09-27 17:51:28 1782
在python中进行两个整数相除的时候，在默认情况下都是只能够得到整数的值，而在需要进行对除所得的结果进行精确地求值时，想在运算后即得到浮点值，那么如何进行处理呢？1、修改被除数的值为带小数点的形式即可得到浮点值，这种方法在被除数事先知道的情况下才可以采用有效，而这种情况意味着被除数的值是写死的、固定的，在绝大多数的情况下是不可行的；2、在进行除法运算前导入一个实除法的模块，即可在两个整数进行相除的时候得到浮点的结果;复制代码代码如下:from__futu
系统 2019-09-27 17:51:25 1782
a=input("a=")b=input("b=")c=int(a)+int(b)print(c)结果：/usr/bin/python3.6/home/rooter/PycharmProjects/python1/pp1a=4b=48Processfinishedwithexitcode0a=input("a=")b=input("b=")c=a+b#或者c=int(a+b)/c=str(a+b)print(c)结果/usr/bin/python3.6/h
系统 2019-09-27 17:51:10 1782
算数运算符：+#加：两个对象相加-#减：得到负数或是一个数减去另一个数*#乘：两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串/#除：x/y，x除以y%#取模：返回除法的余数**#幂：x**y，返回x的y次幂//#取整除：返回商的整数部分（向下取整）比较运算符：==#判断两个对象是否相等!=#判断两个对象是否不相等<>#判断两个对象是否不相等，py2可用，py3不可用<#判断是否小于<=#判断是否小于等于>#判断是否大于>=#判断是否大于等于逻辑运算符：与and
系统 2019-09-27 17:51:05 1782
11.58事件11.581事件绑定方法与解绑绑定事件：//绑定方式一：$('.box1').click(function(){alert('绑定方式一')});//绑定方式二：$('.box1').on("click",function(){alert('绑定方式一')});//绑定方式三：$('.box1').bind('click',{'a':'b'}function(e){alert('绑定方式二');console.log(e.data);})
系统 2019-09-27 17:50:58 1782
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:46 1782
某天回家之时，听到有个朋友说起他正在做一个车牌识别的项目于是对其定位车牌的位置算法颇有兴趣，今日有空得以研究，事实上车牌识别算是比较成熟的技术了，这里我只是简单实现。我的思路为：对图片进行一些预处理，包括灰度化、高斯平滑、中值滤波、Sobel算子边缘检测等等。利用OpenCV对预处理后的图像进行轮廓查找，然后根据一些参数判断该轮廓是否为车牌轮廓。效果如下：test1：test2实现代码如下（对图像预处理（滤波器等）的原理比较简单，这里只是对一些函数进行调包
系统 2019-09-27 17:50:43 1782
