一.强制等待 不论页面是否加载完成,都要等待指定时间才能执行下一步,  单位秒,time.sleep(5) import time time.sleep(10) # 强制等待10秒时间 二.隐式等待(全局等待) 页面加载完成则执行下一步,没有加载完成,则继续等待到指定时间后再执行下一步. implicitly_wait(10) # 最多等待10秒 三.显式等待 每隔指定的时间查找一次这个元素,找到后马上执行下一步,未找到时,持续寻找到最大时间后,再执行下一步. WebDriverWait(dri

一:定义一个list数组,求数组中每个元素出现的次数 如果用Java来实现,是一个比较复杂的,需要遍历数组list. 但是Python很简单:看代码 a = [1,4,2,3,2,3,4,2] from collections import Counter print Counter(a) 打印结果: Counter({2: 3, 3: 2, 4: 2, 1: 1}) 结果表示:元素2出现了3次:元素3出现了2次:元素4出现了2次:元素1出现了1次.   二:求数组中出现次数最多的元素 直接看代

java转换成秒数 Date类有一个getTime()可以换回秒数,例如: public class DateToSecond { public static void main(String[] args) { Date date = new Date(System.currentTimeMillis()); System.out.println(date.getTime()); } } 或者直接使用long类型存储毫秒数, long base = System.currentTimeMill

Python数据科学手册Seaborn马拉松可视化里时分秒转化为秒数的问题 问题描述: 我实在是太懒了,问题描述抄的网上的哈哈哈:https://www.jianshu.com/p/6ab7afa059d1 在做Python Data Science Handbook的实例学习,4.16.3 案例:探索马拉松比赛成绩里,有提示将时分秒的时间化为秒的总数,以方便画图.书里给出的指令是: data['split_sec']=data['split'].astype(int)/1E9 data['fi

转载注明出处 改成了一个单独的js文件,并修改代码增加了通用性,点击这里查看 今天写小程序,有一个需求就是用户选择时间,然后我这边就要开始倒计时. 因为小程序的限制,所以直接选用时间选择器作为选择定时器的小时和分钟.唯一的缺点就是不能选择秒. 一开始的想法是选择的到一个字符串以后,截取字符串转换成数字然后和以前一样不停的计算.什么计算秒数,换算成分数啊之类的 想想虽然不难但还是太麻烦了.就想有没有简单易懂的实现方法. 首先想到的就是js中的Date() 因为这个函数可以传字符串获取毫秒数,传毫秒

oracle如何计算两个日期的相差天数.月数.年数.小时数.分钟数.秒数 1.相差天数(两个日期相减) --Oracle中两个日期相差天数-- select TO_NUMBER(TO_DATE('2018-6-5','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')- TO_DATE('2018-5-31','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')) AS 相差天数 from dual; 2.相差小时数.分钟数.秒数 --Oracle中两个日期相差小时数-- ) AS 相差小时数 from

Thread.yield()方法表示交出主动权,join表示等待当前线程,可以指定秒数 学习了:http://www.importnew.com/14958.html 膜拜一下 源码膜拜: Thread.yield()没准,顺序输出不一定: package com.stono.thread; public class YieldExample { public static void main(String[] args) { Thread producer = new Producer();

炼数成金数据分析课程---10.python中如何画图 一.总结 一句话总结: 主要matplotlib库,pandas中也可以画一些基础图 大纲+实例快速学习法 1.matplotlib的最简单画图操作是什么? 1.import matplotlib.pyplot as plt 2.plt.plot([1,2,3,2,3,2,2,6]) #这是y数据,自动生成x轴数据 3.plt.show() import matplotlib.pyplot as plt #####matplotlib创建图

python统计一个文本中重复行数的方法 这篇文章主要介绍了python统计一个文本中重复行数的方法,涉及针对Python中dict对象的使用及相关本文的操作,具有一定的借鉴价值,需要的朋友可以参考下 比如有下面一个文件 2 3 1 2 我们期望得到 2,2 3,1 1,1 解决问题的思路: 出现的文本作为key, 出现的数目作为value,然后按照value排除后输出 最好按照value从大到小输出出来,可以参照: 代码如下: in recent Python 2.7, we have new

受到Unix时间戳的启发,我发现时间转成秒数后会非常好处理,在程序当中不再是以字符串的形式处理,不管时间的加减还是获取随机的时间点都变得非常方便, 如果有需要,也很容易转换成需要的时间格式. 一:时间转成秒数 st = "08:30:30" et = "9:33:33" #方法一 def t2s(t): h,m,s = t.strip().split(":") return int(h) * 3600 + int(m) * 60 + int(s)

1.秒数是相对于1970.1.1号的秒数 2.日期的模块有time.datetime 3. import datetime t = datetime.datetime(2009, 10, 21, 0, 0, 10, 10) 分别是年份.月份.日.小时.分钟.秒.微妙(10-6秒) print (t-datetime.datetime(1970,1,1)).total_seconds() 总共多少秒 >>> import datetime, time >>> t = da

WAIT UP TO x SECONDS. 和CALL FUNCTION 'ENQUE_SLEEP'都只能支持整数的秒数(如果是非整数,则四舍五入),如果要WAIT非整数的描述,可以如下写法:

多进程 什么是进程 进程:正在进行的一个过程或者说一个任务,而负责执行任务的是CPU. 进程和程序的区别 程序仅仅是一堆代码而已,而进程指的是程序的运行过程. 举例 想象以为有着一手好厨艺的科学家肖亚飞正在为自己的女儿烘焙蛋糕,他有着做生日蛋糕的食谱,厨房里有所需要的原料:面粉.鸡蛋.韭菜.蒜泥等. 在这个比喻中 做蛋糕的食谱就是程序(即用适当形式描述的算法) 计算机科学家就是处理器(CPU) 而做蛋糕的各种原料就是输入数据 进程就是厨师阅读食谱.取来各种原料以及烘焙蛋糕等一系列动作的总和 现在

1.基本概念 并发和并行的区别: 1)并行,parallel 同时做某些事,可以互不干扰的同一时刻做几件事.(解决并发的一种方法) 高速公路多个车道,车辆都在跑.同一时刻. 2)并发 concurrency 同时做某些事,一个时段内有事情要处理.(遇到的问题) 高并发,同一时刻内,有很多事情要处理. 2.并发的解决 1)队列.缓冲区 排队就是把人排成队列,先进先出,解决了资源使用的问题. 排成的队列,其实就是一个缓冲地带,就是缓冲区. Queue模块的类queue.lifoqueue.prior

Redis安装与简单使用 Redis说明 redis是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库 redis特点 Redis 支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载并使用 redis支持五种数据类型 字符串(String) 哈希(hash) 列表(list) 集合(set) 有序集合(sorted sets) Redis 支持数据库备份 Redis的优势 Redis性能极高,读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s R

在绝大多数语言中,都有反射机制的存在.从作用上来讲,反射是为了增加程序的动态描述能力.通俗一些,就是可以让用户参与代码执行的决定权.在程序编写的时候,我们会写很多类,类中又有自己的函数,对象等等.这些类和函数都是为了后续代码服务,程序员决定什么时候用到哪一个类,什么时候调用某个函数.但很多时候,我们需要根据用户的需求来决定执行哪一段代码块.用户可能是通过点击,输入数据,或者其他方式发出指令,反射则将用户的指令传递到需要执行的那一段代码块.这个过程是自动执行的,无需人工去核对用户指令是否应该执行那

Python中的进程与线程 学习知识,我们不但要知其然,还是知其所以然.你做到了你就比别人NB. 我们先了解一下什么是进程和线程. 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专

程序 程序:编写完的代码称为程序. 进程 进程:又称重量级进程,正在执行中的程序称为进程.进程的执行会占用内存等资源.多个进程同时执行时,每个进程的执行都需要由操作系统按一定的算法(RR调度.优先数调度算法等)分配内存空间. 并行与并发 并行:在多核系统中,每个cpu执行一个进程,可以理解为cpu的数大于进程数,所有进程同时进行. 并发:在操作系统中同时执行多个进程,可以理解为cpu的数小于进程数,有些进程会没有机会执行. 并发与并行的区别:并行指两个或多个程序在同一时刻执行:并发指两个或多个程

time&datetime的功能介绍 1. time模块 1. 时间的分类 1. 时间戳:以秒为单位的整数 2. 时间字符格式化:常见的年月日时分秒 3. 时间元祖格式:9大元素,每个元素对应时间的年与日时分秒周天夏令时 2. time中的变量 timezone 返回当前时区时间与UTC时区时间相差的时间戳,没有夏令时的情况下. 方法:time.timezone 返回值:int 例如:print(time.timezone) >>> -28800 #由于中国属于东八区,比UTC早

目录 进程和线程 Python中的线程 1. Thread类 2. 线程的启动 3. 线程的传参 4. 线程的属性和方法 5. daemon线程和non-daemon线程 6. join方法 7. 定时器Timer 进程和线程 进程:进程是计算机中程序正在执行的实例,是系统进行资源分配和调度的基本单位. 线程:也被称为轻量级进程,是程序执行流的最小单元.一个标准的线程由线程ID,当前指令指针,寄存器集合和堆栈组成. 线程和进程的关系: 现代操作系统中,每一个进程都认为自己独占所有的计算机资源.进

一个最简单的demo: html = requests.get('http://www.cnblogs.com/liaocheng/p/5215225.html') return html.text 这个函数也可以设置提交参数和表头,当然,也有post版本. 以下为详细: 发送请求 使用Requests发送网络请求非常简单. 一开始要导入Requests模块: >>> import requests 然后,尝试获取某个网页.本例子中,我们来获取Github的公共时间线 >>&