一.yaml介绍 yaml全称Yet Another Markup Language(另一种标记语言).采用yaml作为配置文件,文件看起来直观.简洁.方便理解.yaml文件可以解析字典.列表和一些基本变量的数据结构. 1.1 yaml语法规则 大小写敏感 使用缩进表示层级关系 缩进时不允许使用tab键,只可以使用空格 缩进时空格数目不重要,只要相同元素左侧对其即可 # 表示当行注释 1.2 yaml环境搭建 -- 安装pip之后,执行以下操作 pip install pyyaml 二.yaml

一.思考❓❔ 1.什么是yaml? 不是标记语言 对用户极其友好 数据序列化标准 跨语言 所有编程语言都支持 跨平台 所有平台都支持 Windows.linux.Mac 格式简单 比json小姐姐穿得更少 应用非常广泛 2.Python中哪些模块可以处理yaml? pyyaml 应用最广泛 封装的api不够简单 不支持YAML 1.2最新版 ruamel.yaml 是pyyaml的衍生版 封装的api简单 支持YAML 1.2最新版 二.基础操作

用python+sklearn机器学习实现天气预报 模型和使用 项目地址 系列教程 0.前言 1.建立模型 a.准备 引入所需要的头文件 选择模型 选择评估方法 获取数据集 b.建立模型 c.获取模型评估结果 d.用joblib模块保存模型 e.封装 2.总控 代码 使用方法 3.最后效果 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用py

近期看到好多使用Yaml文件做为配置文件或者数据文件的工程,随即也研究了下,发现Yaml有几个优点:可读性好.和脚本语言的交互性好(确实非常好).使用实现语言的数据类型.有一个一致的数据模型.易于实现. 既然有这么多好处,为什么不用呢,随后开始研究在Python中怎么读取Yaml文件,下面我们来看下: 1.首先需要下载Python的yaml库PyYAML,下载地址:http://pyyaml.org/,安装过程就省略...... 2.建立一个.py文件 3.import yaml 4.f = o

title: 2018.9.2 OSI七层模型及数据的传输过程 tags: 计算机网络, OSI七层模型, 数据传输, 数据解封装 --- OSI七层模型和TCP/IP五层模型 OSI七层模型 我们说的七层模型第七层都是应用层,第一层是最底下的物理层. 图中只有物理层之间的线条是实线的,可以将这条线理解为两台主机之间的网线,连接两机实现通讯 模型里的每一层都是独立的,两台主机之间通信,对应的层使用的协议相同. 应用层可以理解为最接近使用者的一层,我们可以直接使用,例如QQ.微信等软件,当我们用此

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an

支持多种语言:python.js.golang.java.c.c++ YAML 语言(发音 /ˈjæməl/ )的设计目标,就是方便人类读写.它实质上是一种通用的数据串行化格式. 它的基本语法规则如下. 大小写敏感 使用缩进表示层级关系 缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格. 缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可 # 表示注释,从这个字符一直到行尾,都会被解析器忽略. YAML 支持的数据结构有三种. 对象:键值对的集合,又称为映射(mapping)/ 哈希(hashes)

(译)Python关键字yield的解释(stackoverflow): http://stackoverflow.com/questions/231767/the-python-yield-keyword-explained 3.1. 提问者的问题 Python关键字yield的作用是什么?用来干什么的? 比如,我正在试图理解下面的代码: def node._get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist): if self._l

python读取yaml文件使用,有两种方式: 1.使用ddt读取 2,使用方法读取ddt的内容,在使用方法中进行调用 1.使用ddt读取 @ddt.ddt class loginTestPage(unittest.TestCase): @ddt.file_data(path) @ddt.unpack def testlogin(self,**kwargs): u''' "输入邮件账号.用户名.密码符合要求 勾选同意协议" 1.注册成功,跳转到注册成功页面 " 1.验证URL

人生最难的事是自我认知,用Python爬取朋友圈数据,让我们重新审视自己,审视我们周围的圈子. 文:朱元禄(@数据分析-jacky) 哲学的两大问题:1.我是谁?2.我们从哪里来? 本文 jacky试图用Python,数据化.聚类化我们的人格标签,试图回答"我是谁?"这个哲学问题. (一)确定数据源 自我认知,很难,必须它证. 物以类聚,人以群分.每个人的社交圈,家庭圈,朋友圈的属性,基本我们人格的特征属性.我们所处的阶级,在别人眼中的印象,在我们的朋友圈中都会得到印证. 朋友圈数据中

Python对yaml和json文件的读取: yaml文件读取: 首先创建一个yaml文件test.yaml import yaml   #引入包 f=open(path)  #建立Python的文件对象f, 打开yaml文件到文件对象f;注:这一操作在打开所有第三方文件格式的时候都要做,不一定是yaml文件 test=yaml.load(f)  #通过yaml模块中的load函数,将yaml 数据以Python中字典的形式加载进来 注:path是test.yaml的文件路径,可以通过 path

python:yaml模块一.yaml文件介绍YAML是一种简洁的非标记语言.其以数据为中心,使用空白,缩进,分行组织数据,从而使得表示更加简洁.1. yaml文件规则基本规则:    大小写敏感    使用缩进表示层级关系    缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格.    缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可    使用#表示注释    字符串可以不用引号标注 2. yaml文件数据结构 对象:键值对的集合(简称 "映射或字典")    键值对用冒号 “:” 结

大众点评数据获取 --- 基础版本 大众点评是一款非常受普罗大众喜爱的一个第三方的美食相关的点评网站. 因此,该网站的数据也就非常有价值.优惠,评价数量,好评度等数据也就非常受数据公司的欢迎. 今天就写了一个简单的大众点评列表页数据抓取demo. 希望对看到这篇文章的朋友有所帮助. 环境和工具包: python 3.6 自建的IP代理池(使用的是ipidea的国内代理) parsel(页面解析) loguru(报错提示) 下面就让我看开启探索之旅 第一步,页面解析 从图中可以看到,对应的数字都是

python设计模式之模型-视图-控制器模式 关注点分离( Separation of Concerns, SoC)原则是软件工程相关的设计原则之一. SoC原则背后的思想是将一个应用切分成不同的部分,每个部分解决一个单独的关注点.分层设计中的层次(数据访问层.业务逻辑层和表示层等)即是关注点的例子.使用SoC原则能简化软件应用的开发和维护. 模型-视图-控制器( Model-View-Controller, MVC)模式是应用到面向对象编程的Soc原则.模式的名称来自用来切分软件应用的三个主要

下面是有关管理员模型与表的创建 生成模型时同时生成数据库迁移文件 在生成的迁移文件中添加字段 运行命令行生成数据表 命令进行混合运用 生成工厂文件,数据填充文件 工厂模型代码 数据填充文件代码 数据填充执行文件代码 执行命令行生成数据文件 Eloquent模型与生成数据库迁移文件 方法一: php artisan make:model AdminModel/Admin   //生成模型 php artisan make:migration creat_procedures_table //创建数

用python+sklearn机器学习实现天气预报 数据 项目地址 系列教程 勘误表 0.前言 1.爬虫 a.确认要被爬取的网页网址 b.爬虫部分 c.网页内容匹配取出部分 d.写入csv文件格式化 e.封装成类 2.数据预处理 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报数据 数据 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用

使用 TensorBoard 可视化模型.数据和训练 在 60 Minutes Blitz 中,我们展示了如何加载数据,并把数据送到我们继承 nn.Module 类的模型,在训练数据上训练模型,并在测试集上测试模型.为了看到发生了什么,当模型训练的时候我们打印输出一些统计值获得对模型是否有进展的感觉.我们可以做的比这更好:PyTorch 整合了 TensorBoard,为可视化训练中的神经网络结果的工具.这篇博文说明了它的一些功能,使用可以被 torchvision.datasets 读入 Py

前言:最近也思考了一下怎么做接口自动化,以下内容属于自己目前阶段所学习到的内容,也逐渐投入自己实际工作中,把最近的学习新得跟大家分享下,话不多说,切入正题. 对接口自动化测试用例的思考:接口测试大多测试人员都知道,属于黑盒测试范畴,针对拿到的接口地址,接口的参数,请求头格式对各种正常异常的参数输入,检查返回值是否跟预期结果一致,当然设计到接口安全性的问题也需要考虑进去,这里暂时不说明.那么接口自动化是不是我们可以提取系统中重要的接口进行接口用例的维护,然后实现每次版本发布前,执行一遍,看看这次开

使用Python将Excel中的数据导入到MySQL 工具 Python 2.7 xlrd MySQLdb 安装 Python 对于不同的系统安装方式不同,Windows平台有exe安装包,Ubuntu自带.使用前请使用下面的命令确保是2.7.x版本: python --version xlrd : 这是一个扩Python包,可以使用pip包管理工具安装:pip install xlrd MySQLdb 为MySQL 的Python驱动接口包,可以到http://sourceforge.net/

*************UiTableView模型和数据的分组的显示 #import "HMViewController.h" #import "HMHero.h" @interface HMViewController () <UITableViewDataSource, UITableViewDelegate> @property (nonatomic, strong) UITableView *tableView; @property (nona

背景 Python中,想要打开已经存在的excel的xls文件,然后在最后新的一行的数据. 折腾过程 1.找到了参考资料: writing to existing workbook using xlwt 其实是没有直接实现: 打开已有的excel文件,然后在文件最后写入,添加新数据 的函数的. 只不过,可以利用: Working with Excel Files in Python 中的库,组合实现. 2. writing to existing workbook using xlwt 给出了示