我们不依赖于一个框架,CGI如果是,只能使用socket介面.他完成了一个可以处理HTTP要求Pythonserver. 基于,不管是什么的计算机的操作系统(推荐Linux)和Python该计算机可被用作HTTPserver采用.要设置你的网站. 改写上一篇文章中的程序.并引入更高级的Python包,以写出更成熟的Pythonserver. 一 支持POST 我们首先改写原文中的HTTPserver,从而让该server支持更加丰富的HTTP请求. 相对于原程序,这里增添了表格以及相应"POST…

想着给框架加些功能 首先想到的是生成测试报告 这里就涉及到了生成什么格式的文件 我这边就准备生成 xml 格式的文件 自己先学习了整理了下 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf_8 -*- from xml.dom import minidom xml = minidom.Document() xml.appendChild(xml.createComment("测试报告")) caselist = xml.createElemen…

1 #产生大乐透号码 2 #前区 1-32,5 后区 1-12,2 3 #1.前区从1-32中级取5个,后区再从1-12里面取2个 4 #01 02 03 04 5 def dlt(): #生成随机大乐透号函数 6 all_front = [ str(num).zfill(2) for num in range(1,33) ] # 前区号码范围列表 7 all_back = [ str(num).zfill(2) for num in range(1,13) ] # 后区号码范围列表 8 fro…

Python中内置有对字符串进行格式化的操作% 模板 格式化字符串时,Python使用一个字符串作为模板.模板中有格式符,这些格式符为真实值预留位置,并说明真实数值应该呈现的格式.Python用一个tuple将多个值传递给模板,每个值对应一个格式符. 比如下面的例子: print "I'm %s. I'm %d year old" % ('Ethon', 99) 上面的例子中,"I'm %s. I'm %d year old" 为我们的模板.%s为第一个格式符,表示…

一,概述 python中对文件和文件夹进行移动.复制.删除.重命名,主要依赖os模块和shutil模块,要死记硬背这两个模块的方法还是比较困难的,可以用一个例子集中演示文件的移动.复制.删除.重命名,用到的时候直接查询就行. 二,例子展示 #文件.文件夹的移动.复制.删除.重命名 #导入shutil模块和os模块 import shutil,os #复制单个文件 shutil.copy("C:\\a\\1.txt","C:\\b") #复制并重命名新文件 shuti…

Robot Framework 自定义关键字 Robot framework 自定义了一些关键字我们可以把他们当作函数在设计测试用例的时候使用. 同时RF也提供了许多第三方的库,我们可以自己下载使用. 当时我们在实际工作中,会编写一些自己的函数来设计测试用例. 自定义关键的方法有两种: 方法一: 如果你编写的python模块没有使用面向对象的方法,那么直接在界面中选择对应的python文件即可: 我在D盘下,新建了一个hello.py文件,里面代码如下: # -*- coding : utf-8…

import random def verification_code(): num = [str(x) for x in range(10)] # 列表生成器0-9 upper = [chr(x) for x in range(65,91)] # A-Z lower = [chr(x) for x in range(97,123)] # a-z lst = num + upper + lower # 合并列表 myslice = random.sample(lst,6) # 从列表中随机选取6…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…