背景: 在做接口自动化时,通常会判断接口返回中的数据信息,与数据库中返回的数据信息是否一致,比如:将接口返回信息的用户姓名存放到一个列表中,将数据库返回的用户姓名存放到另一个列表中,这时需要判断两个列表是否一致,如果不一致,将不同的元素信息分别回写到excel文件中,可以一目了然的看出哪些信息返回的不正确. 下列代码中直接存放列表信息,比较如下: #接口返回值 list1 = ['张三', '李四', '王五', '老二'] #数据库返回值 list2 = ['张三', '李四', '老二',

def match_words(words): ctr = for word in words: and word[] == word[-]: ctr += return ctr print(match_words([']))

package com.swift; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.ListIterator; public class Collections { public static void main(String[] args) { /* * 完成以下需求: *创建一个存储字符串的集合list,向list中添加以下字符串:”C++”.”Java”.” Python”.”大数据与云计算”. *遍

python判断list中是否包含某个元素 theList = ['a','b','c'] if 'a' in theList: print 'a in the list' if 'd' not in theList: print 'd is not in the list'

摘要:偶然机会接触到python语音,感觉语法简单.功能强大,刚好朋友分享了一个网课<python 爬虫与数据可视化>,于是在工作与闲暇时间学习起来,并做如下课程笔记整理,整体大概分为4个部分(1.python基础知识 2.爬虫基础知识 3.数据提取与存储 4.数据分析与可视化),入门级课程. 一.python的背景介绍.安装与配置.pycharm的安装与配置.ipython的安装.pip install的使用 二.python的变量与数据类型 数据类型:字符串.数字(整数.浮点数).布尔类型

目录 Python判断列表是否已排序的各种方法及其性能分析 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 2.1 guess 2.2 sorted 2.3 for-loop 2.4 all 2.5 numpy 2.6 reduce 2.7 imap 2.8 izip 2.9 fast 2.10 random 三. 性能分析 3.1 列表前段乱序 3.2 列表中段乱序 3.3 列表后段乱序 3.4 列表完全乱序 3.5 列表元素相同 3.6 列表升序 3.7 列表降序 3.8 迭代器测试 3.9 随机采样

python的组合数据包括:1.列表list[   ] 2.元组tuple(),3.字典dict{"x":"y"},4.集合set{} 1.创造组合数据:均可直接使用创造如:list1=[1,2,3,4]  tuple1(1,2,3,4) dict{"1":"2"."3":"4"}    对于list tuple和set可以互相转化 如:list1=[1,2,3,4]  set1=set

一.项目背景 我们知道InfluxDB是最受欢迎的时序数据库(TSDB).InfluxDB具有 持续高并发写入.无更新:数据压缩存储:低查询延时 的特点.从下面这个权威的统计图中,就可以看出InfluxDB的热度. InfluxDB可以作为 性能监控.应用程序指标.物联网传感器数据和实时分析等的后端存储. 我们的DB性能监控体系是基于Telegraf+InfluxDB+Grafana组件搭建,如下图所示. 但是这个体系没有和既有的CMDB打通,例如,不清楚公司目前有多少台数据库实例已部署了监控?

python 读取excel数据并将测试结果填入Excel 读取一个Excel中的一条数据用例,请求接口,然后返回结果并反填到excel中.过程中会生成请求回来的文本,当然还会生成一个xml文件.具体的excel文件如下: 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- from xml.dom import minidom import xlrd import openpyxl import requests import json import sys import HTMLPa

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

前言 经常有小伙伴问,如何判断一个元素是否存在,如何判断alert弹窗出来了,如何判断动态的元素等等一系列的判断,在selenium的expected_conditions模块收集了一系列的场景判断方法,这些方法是逢面试必考的!!! expected_conditions一般也简称EC,本篇先介绍下有哪些功能,后续更新中会单个去介绍.selenium+python高级教程>已出书:selenium webdriver基于Python源码案例 (购买此书送对应PDF版本)

转载地址:[python爬虫] Selenium常见元素定位方法和操作的学习介绍 一. 定位元素方法 官网地址:http://selenium-python.readthedocs.org/locating-elements.html        这里有各种策略用于定位网页中的元素(locate elements),你可以选择最适合的方案,Selenium提供了一下方法来定义一个页面中的元素: find_element_by_id find_element_by_name find_eleme

前言 经常有小伙伴问,如何判断一个元素是否存在,如何判断alert弹窗出来了,如何判断动态的元素等等一系列的判断,在selenium的expected_conditions模块收集了一系列的场景判断方法,这些方法是逢面试必考的!!! expected_conditions一般也简称EC,本篇先介绍下有哪些功能,后续更新中会单个去介绍. 一.功能介绍和翻译 title_is: 判断当前页面的title是否完全等于(==)预期字符串,返回布尔值 title_contains : 判断当前页面的tit

转自:http://www.cnblogs.com/zhanhg/p/4392089.html Python判断字符串编码以及编码的转换 判断字符串编码: 使用 chardet 可以很方便的实现字符串/文件的编码检测.尤其是中文网页,有的页面使用GBK/GB2312,有的使用UTF8,如果你需要去爬一些页面,知道网页编码很重要: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import urllib, chardet if __name__ == '

Python 判断是否存在Excel表,无则生成,有则删除重建 import os import xlwt from openpyxl import workbook def sheet_method(work_book, add_sheet=[]): wk = work_book # rename default sheet ss_sheet = wk.get_sheet_by_name('Sheet') ss_sheet.title = add_sheet[] , len(add_sheet

我们已经知道,某种格式的数据对于机器学习算法是必需的. 另一个重要的要求是,在将数据作为机器学习算法的输入发送之前,必须正确标记数据. 例如,如果所说的分类,那么数据上会有很多标记. 这些标记以文字,数字等形式存在.与sklearn中的机器学习相关的功能期望数据必须具有数字标记. 因此,如果数据是其他形式,那么它必须转换为数字. 这个将单词标签转换为数字形式的过程称为标记编码. 标记编码步骤 按照以下步骤在Python中对数据标记进行编码 - 第1步 - 导入有用的软件包 如果使用Python,

Python进行Redis数据迁移 由于开发时的误操作,导致redis数据损坏,所以需要进行redis的数据迁移,网上大佬的教程基本都是需要下载附加工具,亦或是需要一些复杂的操作,个人觉得麻烦还不如写个脚本来的经济实惠. # -*- coding: utf-8 -*- from redis import StrictRedis """ redis是用于操作Redis的第三方库,StrictRedis是官方推荐的方法,而且Redis是它的子类,Redis能做到的StrictRe

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性

利用python将excel数据解析成json格式 转成json方便项目中用post请求推送数据自定义数据,也方便测试: import xlrdimport jsonimport requests def openWorkbook(): # 读取excel表的数据 workbook = xlrd.open_workbook(r'D:\data.xlsx') # 选取需要读取数据的那一页 sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 获得行数和列数 rows = she

前言:排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个关键字有序的序列.本文主要讲述python中经常用的两种排序算法,选择排序法和冒泡排序法及其区别.通过对列表里的元素大小排序进行阐述. 一,选择排序法 从第一个位置开始比较,找出最小的,和第一个位置互换,开始下一轮. lt = [3, 5, 2, 1, 8, 4] #求出lt的长度 n = len(lt) #外层循环确定比较的轮数,x是下标,lt[x]在外层循环中代表lt中