上一篇讲了小游戏的坑现在把源码放出来 #coding:utf-8 import string import pypinyin import sys import random print("初始化中,请稍等……") def main(): f2 = open('idiom.txt', 'r') f = f2.read() # 一次性读取完成 new3_list = f.split("\n") robot=["哀鸿遍野","言外之意&qu

引言 在上一篇<基于Python接口自动化测试框架(初级篇)附源码>讲过了接口自动化测试框架的搭建,最核心的模块功能就是测试数据库初始化,再来看看之前的框架结构: 可以看出testcase下有很多测试用例,并且每个测试用例都写了请求地址,请求参数,请求头等相关数据,还有一些断言的数据.如果接口很多的话,这样每个case写都要写,导致后期工作量大,维护起来不方便. 针对上述情况,引入python一个非常好用的第三方库ddt,其作用就是数据驱动,将数据与代码分离,可以把所有的接口相关的测试用例数据

目录 前言 第1章 安装 第2章 程序的基本结构 第3章 模板 第4章 Web表单 第5章 数据库 第6章 电子邮件 第7章 大型程序的结构   前言 学习Python也有一个半月时间了,学到现在感觉还是初步入门阶段,如果不借助网上Demo资源,几乎不能自己写出相关称心的东西.目前感觉自己还是有点失败啊,学的太慢了点.主要感觉还是自己刚开始学习时有点浮躁,一心求快,看资料时前期都是囫囵吞枣. 刚开始买了一本<Python基础教程 第2版>,大约花了10天看完,初步了解了Python语法相关特性

基于Python及zookeeper实现简单分布式任务调度系统设计思路及核心代码实现   by:授客 QQ:1033553122 测试环境 功能需求 实现思路 代码实践(关键技术点实现) 代码模块组织结构 配置文件解析 MyTCPServer.py MyTCPClient.py appClient.py loadAgent.py 运行效果 13 测试环境 Win7 64位 Linux 64位 Python 3.3.4 kazoo-2.6.1-py2.py3-none-any.whl(window

基于Python实现的ssh兼sftp客户端   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 实现ssh客户端兼ftp客户端:实现远程连接,执行linux命令,上传下载文件 测试环境 Win7 64位 Python 3.3.4 paramiko 1.15.2 下载地址: https://pypi.python.org/pypi/paramiko/1.15.2 https://pan.baidu.com/s/1i4SJ1CL cryptography-1.0-cp34-none-win_am

基于Python实现Ftp文件上传,下载   by:授客 QQ:1033553122 测试环境: Ftp客户端:Windows平台 Ftp服务器:Linux平台 Python版本:Python 2.7.6   实现功能: 支持FTP文件上传.下载,可以上传目录(分区除外),也可以上传单个文件:可以下载整个目录(/根目录除外),也可以下载单个文件   实践代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-   __author__ = 'shouke'

一.简介 接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib.requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端,来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容,再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析,在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页,那是网络爬虫

这是我的第一篇博客,还请大家多多指点 Thanks ♪(･ω･)ﾉ         今天我想讲一讲关于Elasticsearch的索引建立,当然提前是你已经安装部署好Elasticsearch. ok,先来介绍一下Elaticsearch,它是一款基于lucene的实时分布式搜索和分析引擎,是后台系统,用来存储数据,检索数据,属于完全命令行交互. 那为什么选择python作为脚本进行命令的写入和数据的上传呢?那是因为Python里面有固定的模板,可以上传数据到Elasticsearch. 接下来

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

1.Native App自动化测试及Appuim框架介绍 android平台提供了一个基于java语言的测试框架uiautomator,它一个测试的Java库,包含了创建UI测试的各种API和执行自动化测试的引擎.如果想使用uiautomator去做App自动化测试的话,需要去学习java语言,本文分享的主题是基于python的,那么如何使用python来控制App呢?就需要借助本文将要讲到的框架appium.见下图,用python脚本去控制appium,appium再控制uiautomator

基于Python实现批量上传文件或目录到不同的Linux服务器   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 使用方法 1 1. 编辑配置文件conf/rootpath_for_doc.conf 1 2. 编辑配置文件conf/host_config.conf 2 3. 编辑配置文件conf/doc_for_upload.txt 3 4. 运行程序 4 5. 查看结果 4 6. 改进一点 5 源码下载地址 5   实现功能 批量上传文件.目录(包括该目录下的所有文件,子

基于Python在MacOS上安装robotframework-ride https://www.jb51.net/article/153665.htm https://www.jianshu.com/p/505525e2bb01

小试牛刀的简易成语接龙. 思路—— 1.网上下载成语字典的txt版本 2.通过python进行处理得到格式化的成语,并整理成字典(python字典查找速度快) 3.python程序,查找 用户输入的最后一个字和字典里首字一致的,放入列表,并通过random进行随机选择,然后输出 字典整理部分:转换成字典 file = open(r'D:\Desktop\zidian.txt').readlines() f = open(r'D:\Desktop\zidian3.txt','w') x={} nu

 环境配置 / Environment Setup 基于Python开发的 gVim 环境配置(Windows) 使用方式参考 Vim 的使用. 1 基于vundle进行配置 Vim有多个扩展管理器,但是强烈推荐Vundle.可以把它想象成Vim的pip.有了Vundle,安装和更新包这种事情不费吹灰之力. 安装Vundle: git clone https://github.com/gmarik/Vundle.vim.git ~/.vim/bundle/Vundle.vim 该命令将下载Vun

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和

英语单词学习应用 周五发布的文章Flask开发天气查询软件,带你掌握pipenv的使用与手机Termux下的部署发布后,看到喜欢的人比较多.本来周末打算照着扇贝/极光单词,写一个英语单词自测工具.但苦于单词的分类和数据没找到很细致的文档,所以这个内容往后延一下. 如果大家有英语单词.音标.翻译这种根据不同年级或等级分类的数据可以共享给我,开发完成大家一起学习背单词. 成语接龙 6月高考的前一天,我发布的一篇文章,决战高考,帮你秒变成语之王,当时只是吧网站的成语爬下来保存到数据库中,文末提到有机会

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

➠更多技术干货请戳:听云博客 时至今日,接触kubernetes也有一段时间了,而我们的大部分业务也已经稳定地运行在不同规模的kubernetes集群上,不得不说,无论是从应用部署.迭代,还是从资源调度管理等方面都有其难以言喻的优势,但是随着业务的不断增长,以及服务的多元化,容器的体量与管理的难度也随之增长. 浅述Kubernetes集群日常管理维护中的一些痛点: 1.较为庞大的集群规模及容器数量维护管理. 我们公司的业务场景属于典型的多业务线并行.同时为了便于分类管理,避免端口冲突和资源合理利

关于本书的类型: 首先在我看来技术书分为两类,一类是“思想”,一类是“操作手册”. 对于思想类的书,一般作者有很多年经验积累,这类书需要细读与品位.高手读了会深有体会,豁然开朗.新手读了不止所云,甚至会说,都在扯犊子,看了半天也不知道如何下手. 对于操作手册的书,一般会提供大量的实例,告诉你详细的步骤.对于高手来说,这不就是翻译了一下官方文档嘛,好意思拿来骗钱.但对于新手来说,反而认为是好处,跟着上面的步骤操作就掌握了某种技术能力. 显然,本书属于后者,书中提供了大量代码实例,并没有太多思想层面

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

发展历程: <selenium_webdriver(python)第一版>   将本博客中的这个系列整理为pdf文档,免费. <selenium_webdriver(python)第二版>    加入的单元测试框架unittest,用其组织和运行测试用例, 5元. <selenium_webdriver(python)第三版>    整合和HTML测试报告的生成,初步形成测试架构的雏形, 8元. <selenium2 python 自动化测试实战>