预先设置数字变量age_of_test=25#这里设置为25，也可随意guess_age=int(input("guessage:"))ifguess_age==age_of_test:print("Yes,yougotit!")#判断正确后打印Yes,yougotit！并继续执行命令elifguess_age>age_of_test:print("thinksmaller..."）#判断数字小于预定值时提示！else:print("thinkbigger
系统 2019-09-27 17:49:37 1882
列表列表是内建的数据结构，用来存储一系列元素。列表与字符串相同点：都支持索引（[]运算符）、切片（[:]）、拼接（+）、重复（*）、成员（in运算符）、长度（len()函数）和循环（for）操作。不同点：列表使用[]生成，元素之间用逗号分离，字符串使用成对引号生成；列表可以包含多种类型的对象，字符串只能是字符；列表的内容是可变的，字符串一旦生成就不可变。列表的可变性可以对列表中的任意元素进行重新赋值，如：lst[0]=‘a’可以通过切片操作对子列表进行赋值
系统 2019-09-27 17:49:26 1882
1.1安装模块pipinstallpykafka1.2基本使用#-*coding:utf8*-frompykafkaimportKafkaClienthost='IP:9092,IP:9092,IP:9092'client=KafkaClient(hosts=host)#生产者topicdocu=client.topics['my-topic']producer=topicdocu.get_producer()foriinrange(100):printi
系统 2019-09-27 17:48:56 1882
目录：1.数据分析模块2.数据文件导入3.图形绘制4.读取数据并可视化分析1.数据分析模块importnumpyasnn#一维数组numpy.array([元素1，元素2....，元素n])x=nn.array(['2','3','d','g'])#print(x)#创建二维数组格式numpy.array([[元素1]，[元素2]....，[元素n]])y=nn.array([[2,3,4],[4,3,4,],[34,4,2,]])#print(y)#排序
系统 2019-09-27 17:48:18 1882
0x00:使用xpath进行网页解析#coding:utf-8importrequestsimportosimportrefromlxmlimportetreeimporttimedefget_title(title):#获取标题，创建文件path=r"./Pic/"+titleifos.path.exists(path):#文件夹存在，返回returnpathelse:os.makedirs(path)#创建空文件夹returnpathdefpic_ge
系统 2019-09-27 17:48:15 1882
fromPILimportImage,ImageFont,ImageDrawdefCreateImg(text):fontSize=30liens=text.split('\n')print(len(liens))im=Image.new("RGB",(480,len(lines)*(fontSize+5)),(255,0,0))dr=ImageDraw.Draw(im)fontPath=r"C:\Windows\Fonts\STKAITI.TTF"#fo
系统 2019-09-27 17:48:05 1882
Python3使用pillow库生成随机验证码的代码如下所示：importrandom#pillow包的使用fromPILimportImage,ImageDraw,ImageFont,ImageFilter#Image负责处理图片#ImageDraw负责处理画笔#ImageFont负责处理文字#ImageFilter负责处理路径img=Image.new('RGB',(150,50),(255,255,255))#建立一个图片'''RGB:表示采用RGB
系统 2019-09-27 17:47:55 1882
首先声明，没有什么不良动机，因为经常会用translate.google.cn，就想着用Python模拟网页提交实现文档的批量翻译。据说有API，可是要收费。生成TokenGoogle为防爬虫而生成token的代码是Javascript的，且是根据网站的TKK值和提交的文本动态生成。网上搜到的一段Python代码有点小Bug，且缺少动态获取TKK的步骤。最后还是对照Javascript代码自己改成Python了。方法很简单，先转成易懂的Javascript
系统 2019-09-27 17:47:50 1882
原文链接：https://gitbook.cn/books/5cfdc7e67d79973578df3426/index.html7.什么是PEP8?8.了解Python之禅么？9.了解docstring么？10.了解类型注解么？11.例举你知道Python对象的命名规范，例如方法或者类等12.Python中的注释有几种？13.如何优雅的给一个函数加注释？14.如何给变量加注释？15.Python代码缩进中是否支持Tab键和空格混用。16.是否可以在一句i
系统 2019-09-27 17:46:40 1882
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 1882
