print("==========1==========") from netaddr import IPNetwork # IPNetwork('192.168.7.80/30'), IPNetwork('192.168.7.84/30'), IPNetwork('192.168.7.88/30'), IPNetwork('192.168.7.92/30') ip_str = "192.168.7.83/28" # ip_str="192.168.7.9…

之前,在没有发现VS工具python项目Search Paths的应用时,举个例子:假如项目的文件目录如下: maintest/maintest.py想要使用common/tools.py文件时,不得不在maintest.py中的代码添加这样的代码: import sys import os from sys import path parentdir = os.path.join( os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))) path.append(…

浏览了一些相关的论坛,将几大工具的特点分别总结下: Python(x,y) 更新很慢,稳定性一般,默认带有很多包. WinPython  只能在windows上跑,界面友好,和Python(x,y)是一个贡献者,更新较多. 比较好的是anaconda,可以很快安装Linux系统里面,Anaconda安装.更新和删除都很方便,且所有的东西都只安装在一个目录中/home/wxp/anaconda/,版本更新快.较好的支持数据分析常用库.http://continuum.io/downloads#al…

预备实现功能: 1.读取bmp文件 2.保存bmp文件 3.对bmp图片进行放大.缩小 4.对bmp图片进行灰度化 5.对bmp图片进行旋转 bmp文件格式非常简单,对于我这种初学者来说减少了不少不必要麻烦,故选择写一个处理bmp格式的工具.因为之前自学python一直没有动手,所以语言选择python. 第一步.熟悉bmp文件格式,完成bmp文件的解析.生成 参考了如下博客  1.http://blog.csdn.net/lanbing510/article/details/8176231 2…

Hanlp作为一款重要的中文分词工具,在GitHub的用户量已经非常之高,应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的.本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别. 想要在python中调用hanlp进行中文实体识别,Ubuntu 16.04的系统环境 1.安装jpype1,在cmd窗口输入 pip install jpype1 2.下载hanlp的安装包 在https://github.com/hankcs/HanLP/releases…

You-Get 是一个命令行工具, 用来下载各大视频网站的视频, 是我目前知道的命令行下载工具中最好的一个, 之前使用过 youtube-dl, 但是 youtube-dl 吧, 下载好的视频是分段的, 然后程序还不自动帮你合并, 后来遇到了 You-Get , 可以自动合并, 最重要的是可以下载爱奇艺的视频, 这是我唯一知道的可以下载爱奇艺视频的工具. GitHub 主页 : https://github.com/soimort/you-get 安装方法: 先安装 Python3, 自行去 P…

由于笔者近期的研究课题与图像后处理有关,需要通过图像处理工具对图像进行变换和处理,进而生成合适的训练图像数据.该系列文章即主要记录笔者在不同的环境下进行图像处理时常用的工具和库.在 Python 环境下,对图像的处理笔者主要使用 Pillow 库,主要操作包括对图像的读取.存储和变换等.实际应用中,Pillow 中提供的 Image 模块适合对图像整体进行变换处理操作. 注:以下介绍仅包括对应模块和函数的基础用法,故而在介绍时省略了部分参数和选项,更完备的用法和介绍可参考 Pillow 的官方文…

代码重复检测: cpd --minimum-tokens 100 --files g:\source\python\ --language python >log.txt 输出类似: ===================================================================== Found a 381 line (1849 tokens) duplication in the following files: Starting at line 24 o…

目录 1.概述 1.1 什么是TSNE 1.2 TSNE原理 1.2.1入门的原理介绍 1.2.2进阶的原理介绍 1.2.2.1 高维距离表示 1.2.2.2 低维相似度表示 1.2.2.3 惩罚函数 1.2.2.4 为什么是局部相似性 1.2.2.5 为什么选择高斯和t分布 2 python实现 参考内容 1.概述 1.1 什么是TSNE TSNE是由T和SNE组成,T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbor Embedding). TSNE是一种可视化工具,将高位数据降到2…

现状 每个公司都有一个维护测试case的系统,有自研的也有买的,比如QC, 禅道等等,QA往往习惯使用xmind等思维导图工具来编写测试用例,因为思路清晰,编写方便,那么这就有一个问题,大多公司要求所有的case都要导入到系统统一维护,然而系统对xmind的支持并不友好,或者根本不支持,就我们目前的情况来说,系统支持导入xmind文件导入,但是导入后所有的用例都是乱的,而且没有测试步骤,没有预期结果等等问题,因此针对这一痛点,便诞生了今天的小工具,虽然这个工具只能解决我的问题,但是里面有大家可以…