最近在使用自己研究性能测试工具的时候想到,使用python向服务器不断发送数据以作为并发测试.大概情况如下: #coding=utf-8 import urllib2 import urllib import cookielib import os import threading import time class HB:def add_cookie_login(self,username): self.user = username cookiejar = cookielib.CookieJ

转自crifan: http://www.crifan.com/python_http_post_request_with_cookie/ . . . .

使用 PYTHON 的字符串填充方式 import mysql.connector sql = 'select \* from school.student where age > {age} and address = {addr};' info = {'age' : 18, 'addr' : 'shenzhen'} # 参数是字典类型 sql = sql.format(\*\*info) mysql\_conn = mysql.connector.connect(host='host', u

环境:            有2个业务接口需要转发到82的服务器上:     ../user/getCode.do     ../user/doLogin.do 现象:          使用上述的2个接口实现用户登录功能,首先显示登录页面,调用../user/getCode.do获取验证码,然后用户界面输入用户名.密码和验证码,点击登录之后调用../user/doLogin.do接口实现登录.结果../user/doLogin.do后端总是找不到验证码,因为浏览器没有把cookie中的JSE

说到装饰器,就不得不说python自带的三个装饰器: 1.@property 将某函数,做为属性使用 @property 修饰,就是将方法,变成一个属性来使用. class A(): @property def pfunc(self): return self.value @pfunc.setter def pfunc(self,value): self.value = value @property def pfunc1(self): print('this is property') if

考察上一节的 @log 装饰器: def log(f): def fn(x): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(x) return fn 发现对于被装饰的函数,log打印的语句是不能变的(除了函数名). 如果有的函数非常重要,希望打印出'[INFO] call xxx()...',有的函数不太重要,希望打印出'[DEBUG] call xxx()...',这时,log函数本身就需要传入'INFO'或'DEBUG'这样的参数,类似这样:

import heapq my_heap = [] #使用列表保存数据 #网列表中插入数据,优先级使用插入的内容来表示,就是一个比较大小的操作,越大优先级越高 heapq.heappush(my_heap,[29,True,"xiaohong","asdfa"]) heapq.heappush(my_heap,[28,False,"xiaowang"]) heapq.heappush(my_heap,[25,False,"xiaogan

http://blog.csdn.net/baiyu9821179/article/details/53365476 a=([3.234,34,3.777,6.33]) a为python的list类型 将a转化为numpy的array: np.array(a) array([  3.234,  34.   ,   3.777,   6.33 ]) 将a转化为python的list a.tolist()

一.概况 1.数据清洗到底是在清洗些什么? 通常来说,你所获取到的原始数据不能直接用来分析,因为它们会有各种各样的问题,如包含无效信息,列名不规范.格式不一致,存在重复值,缺失值,异常值等..... 二.使用库介绍 1.Pandas Python的一个数据分析包,被作为金融数据分析工具,为时间序列分析提供了很好的支持 2.NumPy Python的一种开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵matrix,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类

python中自带logger模块,实现方法有两种,一般使用第二种,更灵活 方法一: import logging # 通过logging.basicConfig完成 logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, # 显示级别 filename='logger.log', # 放入的文件目录,如果没有会显示在屏幕上 filemode='w', # 采用模式,写入 format='%(asctime)s %(filename)s [%(lineno)d] %(

Python中自带了XML的模块,但是性能不太好,相比之下,LXML增加了很多实用的功能. lxml中主要有两部分, 1) etree,主要可以用来解析XML字符串, 内部有两个对象,etree._ElementTree和etree._Element etree.Element对象中包含的属性和方法: 属性:1)tag,返回该节点的名称: print 'root.tag'    输出tag 2)text,设置该节点的文本: root.text = 'hello world'  输出<root>

官网上有一个介绍 http://www.asp.net/web-api/overview/security/enabling-cross-origin-requests-in-web-api 但是只支持4.5,如果是4.0开发,需要自己手动了. 默认是不支持跨域的,如果你从一个域访问另一个域的api 虽然是200,但是什么东西都没有返回 在api的响应头上加入 HttpContext.Current.Response.AddHeader("Access-Control-Allow-Origin&

一.简介 关于正则表达式,我在前一篇(数据科学学习手札31)中已经做了详细介绍,本篇将对Python中自带模块re的常用功能进行总结: re作为Python中专为正则表达式相关功能做出支持的模块,提供了一系列方法来完成几乎全部类型的文本信息的处理工作,下面一一介绍: 二.re.compile() 在前一篇文章中我们使用过这个方法,它通过编译正则表达式参数,来返回一个目标对象的匹配模式,进而提高了正则表达式的效率,主要参数如下: pattern:输入的欲编译正则表达式,需将正则表达式包裹在''内传

Python之dict(或对象)与json之间的互相转化 在Python语言中,json数据与dict字典以及对象之间的转化,是必不可少的操作. 在Python中自带json库.通过import json导入. 在json模块有2个方法, loads():将json数据转化成dict数据 dumps():将dict数据转化成json数据 load():读取json文件数据,转成dict数据 dump():将dict数据转化成json数据后写入json文件 下面是具体的示例: dict字典转jso

目录 1. random模块 1.1 设置随机种子 1.2 random模块中的方法 1.3 使用:生成整形随机数 1.3 使用:生成序列随机数 1.4 使用:生成随机实值分布 2. numpy.random 2.1 Utility functions:实用方法 2.2 Compatibility functions:兼容方法 Reference   今天在一个公众号上看到了一篇有关Python基础的文章,其中提到了Numpy模块中有关生成随机数的使用:这才联想到,自己对这一块也不熟悉,每次想要

在Python语言中,json数据与dict字典以及对象之间的转化,是必不可少的操作. 在Python中自带json库.通过import json导入. 在json模块有2个方法, loads():将json数据转化成dict数据 dumps():将dict数据转化成json数据 load():读取json文件数据,转成dict数据 dump():将dict数据转化成json数据后写入json文件 下面是具体的示例: dict字典转json数据 import json def dict_to_j

Python中自带了几个比较有意思的函数,一般在面试或者笔试基础的时候会问到,其中3个就是map.filter.reduce函数. 1.map(function, iterable) 它第一个要传的元素是函数名或lambda匿名函数表达式,第二个元素传入可迭代对象. array = [1,2,3,4,5]result = map(lambda x:x+1,array)result#这里result直接打印的结果是一个对象,需要用list转化一下才可以看到具体结果<map object at 0x

总结: 变量: 1.  前带_的变量:  标明是一个私有变量, 只用于标明, 外部类还是可以访问到这个变量 2.  前带两个_ ,后带两个_ 的变量:  标明是内置变量, 3.  大写加下划线的变量:  标明是 不会发生改变的全局变量 函数: 1. 前带_的变量: 标明是一个私有函数, 只用于标明, 2.  前带两个_ ,后带两个_ 的函数:  标明是特殊函数       Python 的代码风格由 PEP 8 描述.这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面.在遵守这个文档的条件下,不同

Python中cookielib库(python3中为http.cookiejar)为存储和管理cookie提供客户端支持. 该模块主要功能是提供可存储cookie的对象.使用此模块捕获cookie并在后续连接请求时重新发送,还可以用来处理包含cookie数据的文件. 这个模块主要提供了这几个对象,CookieJar,FileCookieJar,MozillaCookieJar,LWPCookieJar. 1. CookieJar CookieJar对象存储在内存中. >>> impor

Cookie用于服务器实现会话,用户登录及相关功能时进行状态管理.要在用户浏览器上安装cookie,HTTP服务器向HTTP响应添加类似以下内容的HTTP报头: Set-Cookie:session=8345234;expires=Sun,15-Nov-2013 15:00:00 GMT:path=/:domain=baidu.com expires是cookie的生存周期,path是cookie的有效路径,domain是cookie的有效域. 路径"path"用于设置可以读取一个co

Python 的代码风格由 PEP 8 描述.这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面.在遵守这个文档的条件下,不同程序员编写的 Python 代码可以保持最大程度的相似风格.这样就易于阅读,易于在程序员之间交流. 1.变量 _xxx,单下划线开头的变量,标明是一个受保护(protected)的变量,原则上不允许直接访问,但外部类还是可以访问到这个变量.这只是程序员之间的一个约定,用于警告说明这是一个私有变量,外部类不要去访问它. class Student(object): def _