问题：测试时收发流采用TestCenter、SmartBit等仪表来进行。如果仍采用其进行自动化冒烟，则会带来效率低、成本高的问题。解决方案：采用网卡来收发流，虽然有性能统计上的缺陷，但可以验证一些基本功能，且经济。采用scapy模块，1-获取计算机网卡的iface，并预先设计好用哪些iface进行收发流；2-conf.L2listen对各个iface进行监听3-subprocess.Popen来调用tShark.exe启动抓包，也可以调用ping.exe
系统 2019-09-27 17:46:36 1795
Fibonacci斐波那契数列，很简单，就是一个递归嘛，学任何编程语言可能都会做一下这个。最近在玩Python，在粗略的看了一下LearningPython和CorePython之后，偶然发现网上有个帖子Python程序员的进化写的很有意思。于是打算仿照一篇，那篇帖子用了十余种方法完成一个阶乘函数，我在这里会用九种不同的风格写出一个Fibonacci函数。要求很简单，输入n，输出第n个Fibonacci数，n为正整数下面是这九种不同的风格：1）第一次写程序
系统 2019-09-27 17:46:31 1795
1.从集合中取出最大或最小N个元素importheapqnums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]print(heapq.nlargest(3,nums))#输出[42,37,23]print(heapq.nsmallest(3,nums))#输出[-4,1,2]也支持其他参数支持更为复杂的数据结构portfolio=[{'name':'IBM','shares':100,'price':91.1},{'name':'AAPL',
系统 2019-09-27 17:46:30 1795
PYTHON-COOKBOOK文章目录PYTHON-COOKBOOK一：数据结构和算法1、Heapq取出最大或最小的几个元素优先级队列2、字典多值字典字典排序字典列表排序字典共同点和不同点3、collections保留最后几个元素频率统计命名元组字典(映射)联合查找4、其他解压赋值去重且保持顺序切片分组一：数据结构和算法三个基本的写法：列表生成式字典生成式迭代器生成式1、Heapq取出最大或最小的几个元素#最大或者最小的n个元素importrandomfr
系统 2019-09-27 17:46:19 1795
接口设计一个应用写出来最终是要给人使用的，哪怕只是给你自己使用。所以，首先应该想想你希望怎么使用它？让我们先给这个小应用起个名字吧，既然及查询票务信息，那就叫它tickets好了。我们希望用户只要输入出发站，到达站以及日期就让就能获得想要的信息，所以tickets应该这样被使用：$ticketsfromtodate另外，火车有各种类型，高铁、动车、特快、快速和直达，我们希望可以提供选项只查询特定的一种或几种的火车，所以，我们应该有下面这些选项：-g高铁-d
系统 2019-09-27 17:46:17 1795
时隔已久，再次冒烟，自动化测试工作仍在继续，自动化测试中的数据驱动技术尤为重要，不然咋去实现数据分离呢，对吧，这里就简单介绍下与传统unittest自动化测试框架匹配的DDT数据驱动技术。话不多说，先撸一波源码，其实整体代码并不多#-*-coding:utf-8-*-#ThisfileisapartofDDT(https://github.com/txels/ddt)#Copyright2012-2015CarlesBarrobésandDDTcontri
系统 2019-09-27 17:46:08 1795
filter函数：filter()函数可以对序列做过滤处理，就是说可以使用一个自定的函数过滤一个序列，把序列的每一项传到自定义的过滤函数里处理，并返回结果做过滤。最终一次性返回过滤后的结果。filter()函数有两个参数：第一个，自定函数名，必须的第二个，需要过滤的列，也是必须的DEMO需求，过滤大于5小于10的数：复制代码代码如下:#coding=utf8#定义大于5小于10的函数defguolvhanshu(num):ifnum>5andnum<10:
系统 2019-09-27 17:46:02 1795
装饰器：概念：把一个函数当作参数传递给一个函数，返回一个替代版的函数本质上就是一个返回函数的函数“在不改变原函数的基础上，给函数增加功能”@符号，那只是一个简短的方式来生成一个被装饰的函数defpaint(func):参数是一个函数definner():print('#########')这个的整个部分就都是装饰器func()returninner@paint这个就是函数戴帽子，也就是装饰器deffunc():print('haveaniceday!!')
系统 2019-09-27 17:45:41 1795
注释文本箭头结果展示：完整代码示例：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots(figsize=(5,5))ax.set_aspect(1)x1=-1+np.random.randn(100)y1=-1+np.random.randn(100)x2=1.+np.random.randn(100)y2=1.+np.random.randn(100)ax.scatter(x1,y
系统 2019-09-27 17:38:44 1795
什么是中间件我们从一个简单的例子开始。高流量的站点通常需要将Django部署在负载平衡proxy之后。这种方式将带来一些复杂性，其一就是每个request中的远程IP地址(request.META["REMOTE_IP"])将指向该负载平衡proxy，而不是发起这个request的实际IP。负载平衡proxy处理这个问题的方法在特殊的X-Forwarded-For中设置实际发起请求的IP。因此，需要一个小小的中间件来确保运行在proxy之后的站点也能够在r
系统 2019-09-27 17:38:42 1795
