import unittest from ddt import ddt,data,file_data,unpack @ddt class TestDDT(unittest.TestCase): listb=[] listb.append((1,1)) listb.append((2,1)) listb.append((3,1)) listb.append((4,1)) listb.append((5,1)) listb.append((6,1)) listb.append((7,1)) list

函数:指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其函数名即可. def sayhi( ): # 函数名 print('hello world') sayhi( ) #调用函数 , 调用函数时要加上括号(), 不加的话调用的是定义函数名的那个内存地址 示例: #普通代码: a,b = 5,8 # 这句话的意思是给两个变量a,b 分别赋值5和8, 即 a= 8, b=8 c= a**b print(c) #改成用函数写: def calc(x,y) : res =

1.函数基本语法和特性 背景摘要 现在老板让你写一个监控程序,监控服务器的系统状况,当cpu\memory\disk等指标的使用量超过阀值时即发邮件报警,你掏出了所有的知识量吗,写出了以下代码 while True: if cpu利用率 > 90%: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 if 硬盘使用空间 > 90%: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 if 内存占用 > 80%: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 上面的代码实现了功能

Python中的变量名是在编译时就解析好的,换句话说,在编译时(也就是在交互控制台输入代码是或者import文件时),Python就已经决定一个变量应该是局部变量,还是全局变量.来看下面的例子: >>>X = 99 >>>def test(): print(X) >>>test() 99 函数test里面引用的变量,根据作用域链查找法则(LEGB法则),查找到的是全局变量X的值. >>>X = 99 >>>def t

一.shell变量自增a=1a=$(($a+1))a=$[$a+1]a=`expr $a + 1`let a++ let a+=1 ((a++)) echo $a 二.python脚本接收参数 from sys import argv argv[0] #  脚本名 first_arg = argv[1] second_arg = argv[2]

为了能让一个函数接受任意数量的位置参数,可以使用一个* 参数 在这个例子中,rest 是由所有其他位置参数组成的元组.然后我们在代码中把它当成了一个序列来进行后续的计算

转自:http://www.cnblogs.com/nuonuozhou/p/8645129.html ddt   结合单元测试一起用 ddt(data.driven.test):数据驱动测试 由外部数据集合来驱动测试用例 核心的思想:数据和测试代码分离   应用场景:一组数据来执行相同的操作 当测试数据发生大量变化的情况下测试代码,(或者说测试用例)可以保持不变   excel存储测试数据,ddt读取测试数据到 单元测试框架(测试用例中)-输出到html报告   python.ddt框架 安装

一.概述 二.从demo_app开始 三.WSGI中的application 四.区分URL 五.重构 1.正则匹配URL 2.DRY 3.抽象出框架 六.参考 一.概述 在Python中,WSGI(Web Server Gateway Interface)定义了Web服务器与Web应用(或Web框架)之间的标准接口.在WSGI的规范下,各种各样的Web服务器和Web框架都可以很好的交互. 由于WSGI的存在,用Python写一个简单的Web框架也变得非常容易.然而,同很多其他的强大软件一样,要

Python的动态参数: 1,参数前一个"*":在函数中会把传的参数转成一个元组. def func (*args): print(args) func(123,1,2,'a') result:(123, 1, 2, 'a') 2,"**args"的参数:函数中被转成一个字典. 如果这样传参的话会报错,因为没有指定key或value: def func (**args): print(args) func(123,1,2,'a') result:TypeError:

想用python处理一下文件,发现有argv这个用法,搜来学习一下. 如果想对python脚步传参数,那么就需要命令行参数的支持了,这样可以省的每次去改脚步了. 用法是:python    xx.py    xxx 举例如下: 1 #-*- coding:utf-8 -*- 2 3 from sys import argv 4 5 script,first = argv 6 print "the script is called:", script 7 print "the

方法1: Python有一个类可以专门处理命令行参数,先看代码: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 from optparse import OptionParser parser = OptionParser(usage="%prog [options]") parser.add_option("-m","--machine",action="store",type="

python 之 分割参数getopt os下有个方法walk,非常的好用,用来生成一个generator.每次可以得到一个三元tupple,其中第一个为起始路径,第二个为起始路径下的文件夹,第三个是起始路径下的文件.  1. 导入getopt, sys 模块 2. 分析命令行参数 3. 处理结果 第一步很简单,只需要: import getopt, sys 第二步处理方法如下(以Python 手册上的例子为例): try: opts, args = getopt.getopt(sys.argv

### 作者介绍:* author:lzl### 博客地址:* http://www.cnblogs.com/lianzhilei/p/5813986.html### 功能实现 作业:开发一个支持多用户在线的FTP程序 要求: 用户加密认证 允许同时多用户登录 每个用户有自己的家目录 ,且只能访问自己的家目录 对用户进行磁盘配额,每个用户的可用空间不同 允许用户在ftp server上随意切换目录 允许用户查看当前目录下文件 允许上传和下载文件,保证文件一致性 文件传输过程中显示进度条 附加功能

Python的函数除了正常使用的必选参数外,还可以使用默认参数.可变参数和关键字参数. 默认参数 基本使用 默认参数就是可以给特定的参数设置一个默认值,调用函数时,有默认值得参数可以不进行赋值,如: def power(x, n=2): s=1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s 这样调用power(5)时,相当于调用power(5, 2). 设置默认参数时的注意事项: 一是必选参数必须在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错: 二是如何

Python基础-类变量和实例变量 写在前面 如非特别说明,下文均基于Python3 大纲: 1. 类变量和实例变量 在Python Tutorial中对于类变量和实例变量是这样描述的: Generally speaking, instance variables are for data unique to each instance and class variables are for attributes and methods shared by all instances of th

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53046471 还有其他两个模块实现这一功能,getopt(等同于C语言中的getopt())和弃用的optparse.因为argparse是基于optparse,所以用法很类似. 参数解析模块argparse 添加命令行解析参数add_argument()方法 参数可以触发不同的动作,动作由 add_argument() 方法的 action 参数指定.支持的动作包括保存参数(逐个地,或者作为列表的

高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型(float) 布尔型(bool) 真 True 非 0 数 -- 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算,例如:平面场问题.波动问题.电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中,所有 非数字型变量 都支持以下特点: 都是一个 序列 sequence,也可以理解为 容

在接口自动化测试中,往往一个接口的用例需要考虑 正确的.错误的.异常的.边界值等诸多情况,然后你需要写很多个同样代码,参数不同的用例.如果测试接口很多,不但需要写大量的代码,测试数据和代码柔合在一起,可维护性也会变的很差.数据驱动可以完美的将代码和测试数据分开,将代码进行分装,提高复用性,测试数据维护在本地文件或数据库. 使用python做接口自动化,首要任务是搭建一个自动化测试框架,其中unittest+ddt是一个不错的选择,下文主要介绍ddt在unittest下的使用. ddt包含两个方法

[转]Python函数默认参数陷阱 阅读目录 可变对象与不可变对象 函数默认参数陷阱 默认参数原理 避免 修饰器方法 扩展 参考 请看如下一段程序: def extend_list(v, li=[]): li.append(v) return li list1 = extend_list(10) list2 = extend_list(123, []) list3 = extend_list('a') print(list1) print(list2) print(list3) print(li

什么是搜索引擎? 搜索引擎是“对网络信息资源进行搜集整理并提供信息查询服务的系统,包括信息搜集.信息整理和用户查询三部分”.如图1是搜索引擎的一般结构,信息搜集模块从网络采集信息到网络信息库之中(一般使用爬虫):然后信息整理模块对采集的信息进行分词.去停用词.赋权重等操作后建立索引表(一般是倒排索引)构成索引库:最后用户查询模块就可以识别用户的检索需求并提供检索服务啦. 图1  搜索引擎的一般结构 2.  使用python实现一个简单搜索引擎 2.1  问题分析 从图1看,一个完整的搜索引擎架构

我们在文章python之定义参数模块argparse的基本使用中介绍了argparse模块的基本使用方法 当前传入的参数只能是int.str.float.comlex类型,不能为函数,这有点不方便,但我们通过下面的列子给点启发: import argparse p = argparse.ArgumentParser(description = 'For function use')#定义必须输入一个int型参数 p.add_argument('Intergers',help = 'one or