背景：在自动化化测试过程中，不方便准确获取页面的元素，或者在重构过程中方法修改造成元素层级改变，因此通过设置id准备定位。一、python准备工作：功能：用自动化的方式进行批量处理。比如，你想要在大量的文本文件中执行查找/替换，或者以复杂的方式对大量的图片进行重命名和整理。语法用例：#!/usr/bin/python//脚本语言的第一行，只对Linux/Unix用户适用，用来指定本脚本用什么解释器来执行，即：调用/usr/bin下的python解释器，推荐
系统 2019-09-27 17:52:25 2416
python有很多的内置模块，collections是比较常用的一个，collections实现了专门的容器数据类型，为python的内置容器提供了替代方案。（这句话是我根据官方文档理解翻译的。原文：ThismoduleimplementsspecializedcontainerdatatypesprovidingalternativestoPython’sgeneralpurposebuilt-incontainers,dict,list,set,and
系统 2019-09-27 17:50:55 2416
4.希尔排序（缩小增量排序）4.1算法思想希尔排序是插入排序的一种优化，又称“缩小增量排序”，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。先取一个正整数d1该方法实质上是一种分组插入方法。4.2算法分析希尔排序的时间复杂度与增量序列的选取有关，例如希尔增量时间复杂度为O(n²)，而Hibbard增
系统 2019-09-27 17:49:38 2416
本文实例讲述了Python实现带下标索引的遍历操作。分享给大家供大家参考，具体如下：代码如下：#coding=utf-8#ｐｙｔｈｏｎ－实现带下标索引的遍历．str='abcdefghigklmn'#方式一：fori=0forchinstr:print('%d\t%s'%(i,ch))i+=1print('-'*50)#方式二：enumerate()fori,chinenumerate(str):printi,ch运行结果：0a1b2c3d4e5f6g7h
系统 2019-09-27 17:47:34 2416
方法一Python读取文件针对小文件可行，大文件效率和性能都很差。以下是几种写法defget_count(file_abs_name):""":param:file_abs_name文件名含绝对路径"""withopen(file_abs_name,'r')asf:cnt=len(f.readlines)f.flush()returncntdefget_count(file_abs_name):""":param:file_abs_name文件名含绝对路径
系统 2019-09-27 17:46:00 2416
如下所示：aDict={'key1':'value1','key2':'value2','key3':'value3'}print'-----------dict-------------'fordinaDict:print"%s:%s"%(d,aDict[d])print'-----------item-------------'for(k,v)inaDict.items():print'%s:%s'%(k,v)#效率最高print'----------
系统 2019-09-27 17:38:15 2416
每当我进行内网渗透面对大量主机和服务时，我总是习惯使用自动化的方式从nmap扫描结果中提取信息。这样有利于自动化检测不同类型的服务，例如对web服务进行路径爆破，测试SSL/TLS服务使用的密钥或协议，以及其他有针对性的测试。我在渗透测试中也会经常使用到IPthon或*nixshell，而这些又都能够通过Python来访问，无论是直接在脚本中使用、在REPL环境下使用，还是将代码写入到磁盘上然后通过shell命令访问都是非常好用的。为了完成这些，libnm
系统 2019-09-27 17:38:10 2416
过完春节，一共参加了5个公司的面试。第一家公司，通过了2轮技术面试，但是薪资不够理想。第二个公司，被面试的测试专家虐的不要不要的，挂了，但也知道了自己很多不足之处。后面三个公司的面试都顺利拿到了Offer。凭印象对面试题进行简单总结回顾，以代码方面的问题为主，经验不足，回答水平也有限，希望与同学们一起交流探讨。P.S.本人目前用的语言主要是Python和JavaScript，面试的这5家公司都是用Python做自动化测试，所以以下代码问题基本上都是关于Py
系统 2019-09-27 17:57:07 2415
一、模型方法本工程采用的模型方法为朴素贝叶斯分类算法，它的核心算法思想基于概率论。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以讲述朴素贝叶斯之前有必要快速了解一下贝叶斯决策理论。假设现在我们有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示。我们现在用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1（图中用圆点表示的类别）的概率，用p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2（图中用三角形表示的类别
系统 2019-09-27 17:56:45 2415
就是个python爬虫就像爬个图看看源网站链接：http://www.setuw.com使用python编写，使用了threadpool等库，自行下载。环境：python3，win10,树莓派环境下测试通过网站元素结构代码#-*-coding:utf-8-*fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorimporturllib.requestimport_threadimportjsonimportthread
系统 2019-09-27 17:56:19 2415
前言虽然同花顺之类的金融理财应用的数据足够好了，但还是有自己定制的冲动,数据自然不会不会比前者好很多，但是按照自己的想法来定制还是不错的。目标通过免费的数据接口获取数据，每日增量更新标的历史交易数据,然后通过Kibana做可视化及数据分析.其实自己通过echarts之类的可视化框架做可视化也是个不错的选择，不过前期成本太大。还有就是pandas+matplotlib已经足以应付大部分需求了，可是交互感太弱，所以借助一个可视化应用是很有必要的，这里选择的是k
系统 2019-09-27 17:55:43 2415
如题：这里使用的简单思路就是以此从前往后遍历，每一次遇到第一个为0的数的位置为i，就新建一个指针为j=i+1紧临着当前位置,然后再滑动j指针，寻找非零的数，期间需要对剩余部分全部是0或者数组全部为非0数做一个边界条件的判断：Python实现：list=[1,0,23,4,0,4,0,5,6,0,4,3,0,0]i=0while(i
系统 2019-09-27 17:55:28 2415
SAX是一种基于事件驱动的API。利用SAX解析XML文档牵涉到两个部分:解析器和事件处理器。解析器负责读取XML文档,并向事件处理器发送事件,如元素开始跟元素结束事件;而事件处理器则负责对事件作出相应,对传递的XML数据进行处理。实例：复制代码代码如下:importsys,stringfromxml.saximporthandler,make_parserclassTestHandler(handler.ContentHandler):def__init
系统 2019-09-27 17:54:08 2415
#读入一个多行的文件，给每行的数据加双引号并保存为一行输出importosaa=''withopen('家装App.txt','rb')aslines:forlineinlines:line='"'+line.decode().replace(os.linesep,"")+'",'+os.linesepaa+=lineb=''.join(aa.split())withopen('家装App.txt','wb')asoutfile:outfile.write
系统 2019-09-27 17:51:24 2415
延时摄影（英语：Time-lapsephotography）是以一种较低的帧率拍下图像或者视频，然后用正常或者较快的速率播放画面的摄影技术。在一段延时摄影视频中，物体或者景物缓慢变化的过程被压缩到一个较短的时间内，呈现出平时用肉眼无法察觉的奇异精彩的景象。延时摄影可以认为是和高速摄影相反的一个过程。延时摄影通常应用在拍摄城市风光、自然风景、天文现象、生物演变等等题材上。”种草最近买东西得了个小赠品，是一种可以快速生长的小草，拿回来就种在了办公桌上。今天发芽
系统 2019-09-27 17:51:15 2415
