import datetimeimport jsonimport osimport randomimport tkinter as tkimport openpyxl # 花名册文件名excel_file_path = "花名册.xlsx"#需在当前目录创建对应花名册.xlsx# 工作表名excel_sheet = "Sheet1"# 记录存储文件名file_path = "name_record.json" #封装业务逻辑class Call_

随机点名程序 document.write(Math.random()); var stu = ["张三", "王五", "张二", "张一", "石大", "郭三", "冯二", "平五"]; var ran = Math.random(); var ran = ran * stu.length; var ran = Math.floor(ran

如何简单实现接口自动化测试(基于 python) 2017年09月05日 11:52:25 阅读数:9904 GitChat 作者:饿了么技术社区 原文:如何简单实现接口自动化测试(基于 python) 关注微信公众号:GitChat 技术杂谈 ,这里一本正经的讲技术 一.简介 本文从一个简单的登录接口测试入手,一步步调整优化接口调用姿势,然后简单讨论了一下接口测试框架的要点,最后介绍了一下我们目前正在使用的接口测试框架pithy.期望读者可以通过本文对接口自动化测试有一个大致的了解. 二.引言

2.1 初始化 所有Flaks程序都必须创建一个程序实例. Web服务器使用一种名为Web服务器网关接口(Web Server Gateway Interface,WSGI)的协议,把接收自客户端的所有请求都转交给这个对象处理. 程序实例是Flask类的对象,经常使用下述代码创建: from flask import Flask app = Flask(__name__) Flask类的构造函数只有一个必须指定的参数,即程序注模块或包的名字. 在大多数程序中,Python的 __name__ 变

不知不觉间,在软件测试行业野蛮的折腾了七年之久.七年之痒也即将过去,但我还是热爱着软件测试这一份工作,一路坚持,走到现在.经历过各种难题,有过迷茫,有过焦虑失眠.也踩过无数的坑,深知行业的不易.自从91年python正式发布,就一直深耕python软件测试.所以在这个深夜凌晨对着笔记本码下这一个文章,希望能帮助到正在成长中的软件测试人. 首先来分享一下我认知中的软件测试:什么是软件测试?软件测试就是一场本该在用户面前发生的灾难提前在自己面前发生了,这会让他们生出一种救世主的感觉,拯救了用户,也就

#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "time.h"#include "windows.h" void main(){ srand(time(NULL)); int num = rand()%3; char name[3][7] = {"张三","李四","王五"}; printf("%s\n"

最近有个随机点名软件的需求,故写了一个,上代码:github地址 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18-12-31 下午4:21 # @Author : Felix Wang from tkinter import * import tkinter.font as tkFont import random import gc import os, sys import chardet import copy from threading import Thre

一.简介 马上大四了,最近在暑期实习,在数据挖掘的主业之外,也帮助同事做了很多网络数据采集的内容,接下来的数篇文章就将一一罗列出来,来续写几个月前开的这个网络数据采集实战的坑. 二.马蜂窝评论数据采集实战 2.1 数据要求 这次我们需要采集的数据是知名旅游网站马蜂窝下重庆区域内所有景点的用户评论数据,如下图所示: 思路是,先获取所有景点的poi ID,即每一个景点主页url地址中的唯一数字: 这一步和(数据科学学习手札33)基于Python的网络数据采集实战(1)中做法类似,即在下述界面: 翻页

随机点名可视化界面,记录迟到人员,转exe文件 一.介绍 对于人员采取随机点名 二.代码 import datetime import random from tkinter import * from tkinter.filedialog import * name_lis = [] print(name_lis) root_1 = Tk() e = StringVar() x = StringVar() root_1.title('随机点名') count = Label(root_1, t

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的

基于python实现ADSL宽带帐号的获取及宽带拨号     基本思想: 1.研究上网方式(实验环境为电信网线接入式ADSL,拨号方式PPPOE) 2.研究宽带帐号和密码生成规律(实验环境,宽带帐号为4个数字组成,密码为3个数字组成),发现帐号和密码都很简单 3.通过python调用系统自带rasdia程序,进行拨号,如果成功拨号,说明该帐号有效则停止拨号(如果成功拨号,该号首次上网一个月内有效,如果持续探测,将可能造成其他方财产的大量损失) 4.该程序仅用于学习,请勿用于非法用途,否则后果自负

基于Python的卷积神经网络和特征提取 用户1737318发表于人工智能头条订阅 224 在这篇文章中: Lasagne 和 nolearn 加载MNIST数据集 ConvNet体系结构与训练 预测和混淆矩阵 过滤器的可视化 Theano层的功能和特征提取 作者:Christian S.Peron 译者:刘帝伟 摘要:本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvNet体系结构,以及如何使用ConvNet去训练一个特征提取器,然后在使用如SVM.Logistic

自动化测试基础 一. 软件测试分类 1.1 根据项目流程阶段划分软件测试 1.1.1 单元测试 单元测试(或模块测试)是对程序中的单个子程序或具有独立功能的代码段进行测试的过程. 1.1.2 集成测试 集成测试是在单元测试的基础上,先通过单元模块组装成系统或子系统,再进行测试.重点是检查模块之间的接口是否正确. 1.1.3 系统测试 系统测试是针对整个产品系统进行的测试,验证系统是否满足需求规格的定义,以及软件系统的正确性和性能等是否满足其需求规格的要求. 1.1.4 验收测试 验收测试是部署软

基于Python玩转人工智能最火框架  TensorFlow应用实践 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架.而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架,是所有框架中使用率最高的.但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本,因此也阻挡了很多准备入坑的初学者.本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程,旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握

基于Python PIL实现简单图片格式转化器 目录 基于Python PIL实现简单图片格式转化器 1.简介 2.前期资料准备 2.1.1如何实现图片格式转换? 2.1.2如何保存需要大小的图片? 2.2前端页面支持 2.2.1图片文件选择 2.2.2 保存文件到目标路径 2.2.3预览图片 2.2.4 待更新 1.简介 ​ 提示:阅读本文,默认你对Python有一定了解,并且安装有PIL,对tkinter有一定使用基础.文中所有代码皆在Python3版本上实现,请务必注意 ​ Pyhton

基于python的pixiv爬虫 1.目标 在和朋友吹逼过程中,聊到qq群机器人,突发奇想动手做一个p站每日推荐色图的色图机,遂学习爬虫. 目标: 批量下载首页推荐色图. 由于对qq机器人不熟,先利用flask搭键一个网页色图机. 2.流程 3.批量下载 1.分析网页 虽然直接进入pixiv的主页是需要登录的,但是进入排行榜却不需要这个过程. 通过网页源代码定位到图片id <section id="1" class="ranking-item" data-ra

基于python 信用卡评分系统 的数据分析 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 用随机森林对缺失值预测填充函数 def set_missing(df): # 把已有的数值型特征取出来 process_df = df.ix[:,[5,0,1,2,3,4,6,7,8,9]] # 分成已知该特征和未知该特征两部分

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

➠更多技术干货请戳:听云博客 时至今日,接触kubernetes也有一段时间了,而我们的大部分业务也已经稳定地运行在不同规模的kubernetes集群上,不得不说,无论是从应用部署.迭代,还是从资源调度管理等方面都有其难以言喻的优势,但是随着业务的不断增长,以及服务的多元化,容器的体量与管理的难度也随之增长. 浅述Kubernetes集群日常管理维护中的一些痛点: 1.较为庞大的集群规模及容器数量维护管理. 我们公司的业务场景属于典型的多业务线并行.同时为了便于分类管理,避免端口冲突和资源合理利

关于本书的类型: 首先在我看来技术书分为两类,一类是“思想”,一类是“操作手册”. 对于思想类的书,一般作者有很多年经验积累,这类书需要细读与品位.高手读了会深有体会,豁然开朗.新手读了不止所云,甚至会说,都在扯犊子,看了半天也不知道如何下手. 对于操作手册的书,一般会提供大量的实例,告诉你详细的步骤.对于高手来说,这不就是翻译了一下官方文档嘛,好意思拿来骗钱.但对于新手来说,反而认为是好处,跟着上面的步骤操作就掌握了某种技术能力. 显然,本书属于后者,书中提供了大量代码实例,并没有太多思想层面

受益于这个模块的帮助,在这里我推荐一手. https://pythonhosted.org/psutil/#processes psutil是一个基于python的跨平台系统信息监视模块.在python下,我们可以利用它来监视.检测和限制系统资源的使用.它提供了类似于一套控制台的指令功能,像是ps.netstat.ifconfig等等.当前这个模块支持的系统有windows/osx/linux/FreeBSD/Sun Solaris.32.64位均支持.python环境为2.6-3.5. 这里我