difflib模块作为python的标准库模块,无需安装,作用是比对文本之间的差异,且支持输出可读性比较强的html格式.#!coding=utf-8 # 2018-9-19 import sys import difflib # 读取配置文件函数 def read_file(file_name): try: file_handle = open(file_name, 'r') text = file_handle.read().splitlines() # 读取后以行进行分割 file_han

#-*- encoding:utf-8 -*- class loadDatas(object): def __init__(self): self.path='./data' def load_compare(self): l1={} f1=open(self.path+'/95b.txt',encoding='utf-8') l2={} f2=open(self.path+'/05b.txt',encoding='utf-8') f=open(self.path+'/1.txt','a') #

功能的设计初衷: 处理复杂的xml对比,屏蔽同节点先后顺序的影响 主要涉及知识点: 1.xml解析 ------- ElementTree库 2.文件比对差别 ------- difflib库 3.获取当前系统 -------- platform库 4.如果使用robot framework,可以看到明显区别,可以定制日志log显示-------- logger库 遗憾与待优化: 其中有一部分内容,原先准备采用自循环的方式处理,但是过程中的数据传输有点复杂,以后会考虑把这部分优化一下. ####

一.昨日作业讲解 先来回顾一下昨日的内容 1.os模块 和操作系统交互 工作目录 文件夹 文件 操作系统命令 路径相关的 2.模块 最本质的区别 import会创建一个专属于模块的名字, 所有导入模块中的都会在这个空间中 import from import as 起别名 * 和 __all__ 作业讲解:os.listdir() 返回一个列表,里面的每一个元素都是相对路径值就是文件,或者文件夹 使用递归的方式实现 import os def get_size(dir): sum_size =

知识点: 1)数组 数组是用来存储一系列值的变量,可通过索引来访问数组的值. Awk中数组称为关联数组,因为它的下标(索引)可以是数字也可以是字符串. 下标通常称为键,数组元素的键和值存储在Awk程序内部的一个表中,该表采用散列算法,因此数组元素是随机排序. 数组格式:array[index]=value 1.Nginx日志分析 日志格式:'$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_bytes_

目录 编译Python文件(了解) 批量生成.pyc文件(了解) 编译Python文件(了解) 为了提高加载模块的速度,强调强调强调:提高的是加载速度而绝非运行速度.python解释器会在__pycache__目录中下缓存每个模块编译后的版本,格式为:module.version.pyc.通常会包含python的版本号.例如,在CPython3.3版本下,spam.py模块会被缓存成__pycache__/spam.cpython-33.pyc.这种命名规范保证了编译后的结果多版本共存. Pyt

文件是一个存储在副主存储器的数据序列,可包含任何数据内容. 概念上,文件是数据的集合和抽象,类似的,函数是程序的集合和抽象. 用文件形式组织和表达数据更有效也更加灵活. 文件包括两种形式,文本文件和二进制文件. 文本文件:一般由单一特定的编码的字符组成 二进制文件:一般由0和比特1组成,没有统一的字符编码. 无论是通过文本还是二进制创建的文件,都可以用两种方式来打开. 我们来举个例子对比文本文件和二进制文件, 首先我们在桌面创建一个文本文件,取名example,并写入“我爱我的祖国” 如下所示:

编译Python文件 一.编译Python文件 为了提高加载模块的速度,强调强调强调:提高的是加载速度而绝非运行速度.python解释器会在__pycache__目录中下缓存每个模块编译后的版本,格式为:module.version.pyc.通常会包含python的版本号.例如,在CPython3.3版本下,spam.py模块会被缓存成__pycache__/spam.cpython-33.pyc.这种命名规范保证了编译后的结果多版本共存. Python检查源文件的修改时间与编译的版本进行对比,

Linux下Python 文件替换脚本 import sys,os if len(sys.argv)<=4: old_text,new_text = sys.argv[1],sys.argv[2] file_name = sys.argv[3] f = open(file_name,"rb") new_file = open(".%s.bak" % file_name,"wb") for line in f.xreadlines(): pr

因为有个需求,需要处理文件夹内所有txt文件,将txt里面的数据筛选,重新存储. 虽然手工可以做,但想到了python一直主张的是自动化测试,就想试着写一个自动化处理数据的程序. 一.分析数据格式 需要处理的数据是txt格式存储的.下图中一行中的数据依次是,帧.时间.编号.特征点编号.特征点名字.特征点世界坐标x,y,z,特征点屏幕坐标x,y,一共32个特征点,最后6个数据是头部姿态的位置x,y,z和偏转角度x,y,z.一行共计233个字段. 需要完成的工作是,把特征点的编号,世界坐标,屏幕坐标

Python文件使用"wb"方式打开,写入字符串会报错,因为这种打开方式为:以二进制格式打开一个文件只用于写入.如果该文件已存在则将其覆盖.如果该文件不存在,创建新文件. 所以写入的字符类型需为二进制格式,如:f.write("hello".encode('ascii')) 写入的编码范围不为128以内,就不能使用ascii了,如:fh.write("汉字".encode('UTF-8'))