随机数是随机试验的结果,是计算机通过随即种子根据一定算法计算出来的,随机种子通常可以由系统时钟产生.下面是random库中基本方法: 1.random():产生一个0到1之间的随机浮点数:0<=n<1.0 2.randint(a,b):产生指定范围内的整数,a<=n<=b 3.uniform(a,b):产生一个指定范围内的随机浮点数,a可以大于b,a>b时生成b<=n<=a:b>a时生成a<=n<=b 4.randrange(a,b,step):

Python3标准库 更详尽:http://blog.csdn.net/jurbo/article/details/52334345 文本 string:通用字符串操作 re:正则表达式操作 difflib:差异计算工具 textwrap:文本填充 unicodedata:Unicode字符数据库 stringprep:互联网字符串准备工具 readline:GNU按行读取接口 rlcompleter:GNU按行读取的实现函数 二进制数据 struct:将字节解析为打包的二进制数据 codecs

Python3 标准库概览 操作系统接口 os模块提供了不少与操作系统相关联的函数. >>> import os >>> os.getcwd() # 返回当前的工作目录 'C:\\Python34' >>> os.chdir('/server/accesslogs') # 修改当前的工作目录 >>> os.system('mkdir today') # 执行系统命令 mkdir 0 建议使用 "import os"

Python3标准库 操作系统接口 os模块提供了不少与操作系统相关联的函数. ? 1 2 3 4 5 6 >>> import os >>> os.getcwd()   # 返回当前的工作目录 'C:\\Python34' >>> os.chdir('/server/accesslogs')  # 修改当前的工作目录 >>> os.system('mkdir today')  # 执行系统命令 mkdir 0 建议使用 "

记录Python使用turtle库与random库绘制雪花,代码非常容易理解,画着玩玩还是可以的. 完整代码如下:   效果图如下:  

伪随机数:采用梅森旋转算法生成的伪随机序列中元素 使用random库 一.基本随机函数 随机数需要一个种子,依据这个种子通过梅森旋转算法产生固定序列的随机数.seed(a=None)  初始化给定的随机数种子,默认为当前系统时间 random()   生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数 >>> import random >>> random.seed() >>> random.random() 0.6229016948897019 >&g

转自:http://www.cnblogs.com/zhangxinqi/p/9210211.html 阅读目录 1.python库lxml的安装 2.XPath常用规则 (1)读取文本解析节点 (2)读取HTML文件进行解析 (3)获取所有节点 (4)获取子节点 (5)获取父节点 (6)属性匹配 (7)文本获取 (8)属性获取 (9)属性多值匹配 (10)多属性匹配 (11)XPath中的运算符 (12)按序选择 (13)节点轴选择 (14)案例应用:抓取TIOBE指数前20名排行开发语言 l

什么是自动化测试框架 关于自动化测试框架的定义有很多,在我大致理解下就是把能实现不同功能的软件组合在一起,实现特定的目的,这就是一个简单的自动化测试框架. 接口自动化测试框架核心无非是选择 一个用来编写脚本的语言,一个用来模仿http请求的http库,管理脚本的执行工具,选择python,http库可以用requests,脚本管理工具可以用unittest单元测试框架.选择java的话,http库可以用httpclient,脚本管理工具可以用TestNg或者junit 自动化测试框架需要什么 首

一.math库: math库是python语言中常用的一个函数库,它包含了一批数学函数,下面我们看一下这个函数库 由于math库中的函数与数学中的函数比较一致,相对比较简单,请同学们自行练习一下: 二.random库 random库也是python语言中常用的一个函数库,它包含了一批随机函数,随机函数用来生成随机数,随机数指随机生成的数据. 随机数库及其使用: from random import * print(random()) #生成一个0到1之间的小数 print(uniform(1,1

pyquery是一个类似jquery的python库,它实现能够在xml文档中进行jQuery查询,pyquery使用lxml解析器进行快速在xml和html文档上操作,它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档,支持CSS选择器,使用非常方便 1.pyquery安装 pip方式安装: $pip install pyquery #它依赖cssselect和lxml包 pyquery==1.4.0 - cssselect [required: >0.7.9, installed: 1.0.

''' 持久存储数据以便长期使用包括两个方面:在对象的内存中表示和存储格式之间来回转换数据,以及处理转换后数据的存储区. 标准库包含很多模块可以处理不同情况下的这两个方面 有两个模块可以将对象转换为一种可传输或存储的格式(这个过程被称为序列化).最常用的是使用pickle持久存储,因为它可以与其他一些具体存储序列化数据的模块集成,如shelve. 而对基于web的应用,json更为常用,因为它能更好地与现有的web服务存储工具集成 一旦将内存中对象转化为一种可保存的格式,那么下一步就是确定如何存

''' Python的标准库中包含大量工具,可以处理文件系统中的文件,构造和解析文件名,还可以检查文件内容. 处理文件的第一步是要确定处理的文件的名字.Python将文件名表示为简单的字符串,另外还提供了一些工具,可以由os.path中平台独立的标准组成部分构造文件名 pathlib模块提供了一个面向对象API来处理文件系统路径.使用这个模块而不是os.path可以提供更大的便利,因为它会在更高抽象层中完成处理 用os中的listdir函数可以列出一个文件目录中的内容,或者使用glob模块建立一

Python有一个很大的优势便是在于其拥有丰富的第三方库,可以解决很多很多问题.其实Python的标准库也是非常丰富的,今后我将介绍一下Python的标准库. 这个教程使用的书籍就叫做<Python3标准库>,可以很容易在网上买到.我将会介绍这本书的内容,当然主要是这些标准库的用法,并加上自己的一些总结. 还望多多关照.

random库是用于产生并运用随机数的标准库 1. random库函数 (1)random.seed(a) 设置随机种子数,可以是浮点数或整数,如果不设置的话,则random库默认以系统时间产生当作随机数种子,设置种子的好处是可以重复再现相同的随机数序列 (2)random.random() 生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数,不包括1.0 (3)random.randint(a,b) 生成一个[a,b]之间的随机整数,包括整数b (4)random.getrandbits(k) 生成一个

一.random库介绍 random库是使用随机数的Python标准库 伪随机数:采用梅森旋转算法生成的(伪)随机序列中元素 random库主要用于生成随机数 使用random库:import random 1.1 random库概述 random库包括两类函数,常用共8个 基本随机数函数: seed(), random() 扩展随机数函数:randint(), getrandbits(), uniform(),randrange(), choice(), shuffle() 二.基本随机数函数

今天来开发一个简单的数字逻辑游戏,猜数字(数字炸弹) 首先开发游戏第一件事,了解需求. 猜数字游戏规则: 计算机随机生成一个指定范围的数字,由玩家来猜测, 之后计算机会根据玩家提供数字来与自己生成的数字进行对比,并返回结果太大或者太小 例:计算机随机生成1-100的数字53,玩家猜测为50,计算机对比结果后返回结果:太小了 多次重复直到玩家猜中数字,游戏结束统计分数. 需求分析: 1.计算机随机生成数字: 2.与输入结果进行比较,返回太大太小结果: 3.判定是否回答正确,结束游戏: 3.记录分数

比较两个文件的异同Python3 标准库difflib 实现 对于要比较两个文件特别是配置文件的差异,这种需求很常见,如果用眼睛看,真是眼睛疼. 可以使用linux命令行工具diff a_file b_file,但是输出的结果读起来不是很友好.这时候使用python的标准库difflib就能满足我们的需求. 下面这个脚本使用了difflib和argparse,argparse用于解析我们给此脚本传入的两个参数(即两份待比较的文件),由difflib执行比较,比较的结果放到了一个html里面,只要

伪随机数的原因: random库中函数主要用于产生各种分布的伪随机数序列.random库中的随机函数是按照一定算法模拟产生的,其概率是确定的.可见的,所以被称为伪随机数.而真正意义上的随机数是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的. random库可以生成不同类型的随机数函数,所有函数都是基于最基本的random.random( )函数扩展实现的. random库常用的函数 random.random( ) 返回一个介于左闭右开[ 0.0, 1.0 ]区间的浮点数 左闭右开

python中用于生成伪随机数的函数库是random 因为是标准库,使用时候只需要import random random库包含两类函数,常用的共8个 --基本随机函数: seed(), random() --扩展随机函数:randint(), getrandbits(), uniform(), randrange(), choice(), shuffle() random.random()    生成一个 0 -1之间的浮点数 random.randint(10,100)    生成一个[a,

random:主要目的是生成随机数 函数 说明 seed(a=None) 初始化随机数,默认值为当前系统时间 random() 生成一个[0.0,1.0)之间的随机数小数 randint(a,b) 生成一个[a,b]之间的整数 getrandbits(k) 生成一个k比特长度的随机整数 randrange(start,stop[,step]) 生成一个[start,stop]之间以step为步长的随机整数 uniform(a,b) 生成一个[a,b]之间的随机小数 choice(seq) 从序列