注:本篇的代码和语法基于Python3.5环境,下面将用到Python 的Flask框架 封装接口主要讲静态接口(无参数传入).动态接口(有参数传入,不同参数返回的信息不同).针对动态接口有三种传参方式:key_value.json串和拼接方式入参 一.封装成无参数传入的接口 from flask import Flask,jsonify,request data = {'huhy':{'age':24,'sex':'女'}, 'liuer':{'age':12,'sex':'男'} } app

目录 QuantLib 金融计算--自己动手封装 Python 接口(1) 概述 QuantLib 如何封装 Python 接口? 自己封装 Python 接口 封装 Array 和 Matrix 类 QuantLibEx 和官方包混合使用 附录:接口文件.setup.py 和 __init__.py quantlibex.i ql.i types.i common.i linearalgebra.i setup.py __init__.py QuantLib 金融计算--自己动手封装 Pyth

简介 上一篇已经给大家都介绍过了流程类接口关联,但是由于博客的登录机制改变,所以没有办法给小伙伴们实战演练一下,那么这篇就按照上一篇计划的用jenkins来给小伙伴们演示一下流程类接口的封装和调用,其实很简单,就是用上一篇和前边这篇传送门的代码稍 稍修改即可.不知道你自己练习了么,如果练习了,可以看看和我有什么不同,没练习的看看自己思路和我有啥不一样.好了废话少说进入主题 大致流程 1.同样的道理,在接口测试中,有些接口经常会被用到比如登录的接口,这时候我们可以每个接口都封装成一个方法,如:登录

简介 流程相关的接口,主要用 session 关联,如果写成函数(如上篇),s 参数每个函数都要带,每个函数多个参数,这时候封装成类会更方便.在这里我们还是以博客园为例,带着小伙伴们实践一下. 接口封装大致流程 1.在接口测试中,有些接口经常会被用到比如登录的接口,这时候我们可以每个接口都封装成一个方法,如:登录.保存草稿.发布随笔.删除随笔,这四个接口就可以写成四个方法 2.接口封装好了后,后面我们写用例那就直接调用封装好的接口就行了,有些参数,可以参数化,如保存草稿的 title 和 bod

目录 QuantLib 金融计算--自己动手封装 Python 接口(2) 概述 如何封装一项复杂功能? 寻找最小功能集合的策略 实践 估计期限结构参数 修改官方接口文件 下一步的计划 QuantLib 金融计算--自己动手封装 Python 接口(2) 概述 对于一项简单功能,通常只需要包装少数几个类就可以,正如<自己动手封装 Python 接口(1)>演示的那样. 下面,将演示如何包装 QuantLib 中的复杂功能,最终实现从固息债交易数据中估计期限结构模型的参数. 如何封装一项复杂功能

python继承--封装 1 为什么要封装 封装数据的主要原因是:保护隐私 封装方法的主要原因是:隔离复杂度 2 封装分为两个层面 第一个层面的封装(什么都不用做):创建类和对象会分别创建二者的名称空间,我们只能用类名.或者obj.的方式去访问里面的名字,这本身就是一种封装 >>> r1.nickname '草丛伦' >>> Riven.camp 'Noxus' 注意:对于这一层面的封装(隐藏),类名.和实例名.就是访问隐藏属性的接口 第二个层面的封装:类中把某些属性和

[转]Python基础-封装与扩展.静态方法和类方法 一.封装与扩展 封装在于明确区分内外,使得类实现者可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码:而外部使用者只知道一个接口(函数),只要接口(函数)名.参数不变,使用者的代码永远无需改变.这就提供一个良好的合作基础——或者说,只要接口这个基础约定不变,则代码改变不足为虑. 实例: #类的设计者 class Room: def __init__(self,name,owner,width,length,high): self.name=name

python 接口类和抽象类 为什么讲封装之前要将这个东西? 我才不会说为什么 首先: python没有接口类这个概念!!!!!!!! 哈哈哈......神经病 python抽象类和接口类更接近于一种规范,例如,我吃苹果,吃香蕉,吃梨,这些我都可以统一归到吃水果这个类中,但是我能吃到这个水果吗?????  水果这个笼统的东西我能吃到吗,我只能吃到具体的香蕉什么的......... 这个规范不止一个,可以制定多个! 应该能明白这个意思吧....... from abc import ABCMeta

简介 这一篇主要是将前边的所有知识做一个整合,把各种各样的砖块---模块(post请求,get请求,logging,参数关联,接口封装等等)垒起来,搭建一个房子.并且有很多小伙伴对于接口项目测试的框架一筹莫展,吵吵着什么时候才可以看到一篇相对于比较完整的项目源码,但是由于完整的项目属于公司内部的代码,这个是说句大实话是没法分享的,这个想必大家都知道吧,不知道入职的时候都签过保密协议吧.所以由于种种原因没办法给小伙伴们分享公司内部的项目源码,就算别人分享了,也只适用于本公司内部的业务.你拿过来也不

python 3 封装 从封装本身的意思去理解,封装就好像是拿来一个麻袋,把小鱼,小虾,小王八,一起装进麻袋,然后把麻袋封上口子.照这种逻辑看,封装=‘隐藏’,这种理解是相当片面的. 先看如何隐藏 在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来(设置成私有的) 其实这仅仅这是一种变形操作 类中所有双下划线开头的名称如__x都会自动变形成:_类名__x的形式: class A: __N=0 #类的数据属性就应该是共享的,但是语法上是可以把类的数据属性设置成私有的如__N,会变形为_A__N d

封装 什么是封装: # 将复杂的丑陋的隐私的细节隐藏到内部,对外提供简单的使用接口 或 # 对外隐藏内部实现细节,并提供访问的接口 为什么需要封装 1.为了保证关键数据的安全性 2.对外部隐藏内部的实现细节,隔离复杂度 什么时候需要封装: # 当有一些数据不希望外界可以直接修改时,# 当有一些函数不希望给外界使用时 如何使用封装 语法:(给属性或者方法前面加上 __ 双下划线,外界就访问不到了) ​ 用户的身份证号等信息属于用户的隐私,肯定不能直接暴露给外界可以直接访问或修改,那么就不能把它作为

第1章 课程介绍(不要错过)本章主要讲解课程的详细安排.课程学习要求.课程面向用户等,让大家很直观的对课程有整体认知! 第2章 接口测试工具Fiddler的运用本章重点讲解如何抓app\web的http\https请求包.如何模拟请求数据.过滤规则及修改响应数据.如何解决无法抓包问题        以及fiddler接口测试,让大家能应用好工具! 第3章 Requests常见方法实战运用本章重点讲解 get\post请求测试.接口测试中结果处理.上传\下载文件接口测试.请求中header及coo

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

前言:      这篇博客是在三月初动手项目的时候准备写的,但是为了完成项目只好拖延时间写这篇博客,顺便也可以在项目中应用我自己总结的的一些经验.今天看来,这些方法的应用还是可以的,至少实现了我之前的构想.     写本文的初意是为了让那些跟我一样对微信公众平台有长时间关注的和那些还未了解微信公众平台的Programer,分享些思路以及开发经验,希望对阅览此文的你会有所帮助. 也希望有大神对小八哥的不妥之处进行指点.    鸣谢:感谢以下两位大神的指点http://blog.csdn.net/l

前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了,无非就是深度学习.神经网络.计算机视觉.人工智能这些,这个我就不多介绍了,下面说说我的安装过程即遇到的问题,当然还有解决方法. 说下我的环境:1>虚拟机:VM Workstation 12 Player 2>OS:redhat7.1 虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的,为了倒腾免费yum源看网上的教程,坑了一b,浪费了N久时间,最后得高人指点得以成功,写了个blog:redhat配置免费yum源 步入正题,安装caffe.再次建议大家

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/

caffe是C++语言写的,可能很多人不太熟悉,因此想用更简单的脚本语言来实现.caffe提供matlab接口和python接口,这两种语言就非常简单,而且非常容易进行可视化,使得学习更加快速,理解更加深入. 半年前,我在学习CAFFE的时候,为了加深理解,因此写下了随笔,有了一系列的caffe学习文章.半年过去,很多人问到关于python接口和可视化的一些问题,现在有点空闲时间,就再次写下一些随笔,大家一起来学习.有些重复的内容,我就不再多讲,如果大家有兴趣可移步: 如何配置CAFFE的pyt

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html 这节配置python接口遇到了不少坑. 1.我是利用anaconda来配置python环境,在将caffe根目录下的python文件夹加入到环境变量这一步时遇到 问题,我用那个命令打开后不知道怎么加入export.其实可以用如下命令解决: sudo gedit ~/.bashrc 2.修改配置文件,只需修改anaconda部分,但注意!原注释中的anaconda改为anaconda2 3.在jup

下面是基于我自己的接口,我是用来分类一维数据的,可能不具通用性: (前提,你已经编译了caffe的python的接口) 添加 caffe塻块的搜索路径,当我们import caffe时,可以找到. 对于这一步,一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加$PYTHONPATH中去,如可以把 export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 写到 .bashrc中.而下面的做法,只是临时的做法哦: improt sys #sys.

将Python脚本封装成exe可执行文件 http://www.cnblogs.com/renzo/archive/2012/01/01/2309260.html  cx_freeze是用来将 Python 脚本封装成可执行程序的工具,支持最新的Python3.2版本.生成的执行文件具有跨平台性,而且运行的系统无须安装Python.目前类似功能的工具还有py2exe 和 PyInstaller,其中貌似py2exe知名度最高了,但是很久没有更新了,至于打包质量不做评价,毕竟萝卜青菜各有所爱:Py