Pytest测试框架是动态语言Python专用的测试框架，使用起来非常的简单，这主要得易于它的设计，Pytest测试框架具备强大的功能，丰富的第三方插件，以及可扩展性好，可以很好的和unittest测试框架能够结合起来在项目中使用。本文章主要介绍Pytest测试框架中参数化的详细信息。
查看httprunner的源码：./site-packages/httprunner/validator.py
https://echarts.apache.org/zh/tutorial.html 1.下载echarts.js到本地 2.然后在html文件中通过如下引入
在前面的文章中，我们学习了如何使用 Tkinter 构建股票数据抓取以及展示K线图功能，虽然大致的功能已经具备，但是在当今这个人手一个 Web 服务的年代，GUI 程序还是没有 Web 服务来的香啊。
今天我们来分享一个 Flask 小应用，如何动手实现一个简易的在线股票 K 线图表。我们需要用到的知识包括 PyEcharts 的使用，tushare 库获取股票数据的方法以及 Flask 的基本用法。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
近年来，机器学习和数据科学领域取得了巨大的发展，成为解决现实世界问题的有力工具。Python作为一种高级编程语言，广泛应用于机器学习和数据科学开发中，因其简洁、易读的语法以及丰富的生态系统而备受青睐。本文将介绍如何在Python中进行机器学习和数据科学开发，并提供一些实用的代码示例。
数据库的重要性不言而喻，但是数据库操作起来却不容易，需要用到各种管理工具，各种不同的连接方式，如果有方便的，屏蔽不同数据库细节的工具该多好，功夫不负有心人，我还真找了这样一个工具，不仅支持多种数据库，更厉害的是，不用为适配写一行代码，来了解下吧
在Python编程中，文件I/O操作是常见的任务。本文将介绍一些关于Python文件I/O操作的常见问题及其解决方案，并提供详细的代码示例。
with 语句是一种上下文管理器，当它的代码块执行完毕时，会自动关闭文件。这是推荐的方式，因为它确保文件在使用完毕后被正确关闭，即使发生异常也能保证关闭。
在第四章周围，我们从只在一个文件夹中拥有所有内容转移到了更有结构的树形结构，并且我们认为可能会对梳理各个部分感兴趣。
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
对于赫本相信大家都非常熟悉了，绝对是一代女神，今天我们就来爬取女神的近千张美照，在一饱眼福的同时，还可以学习下如何做网站，对于老旧的黑白照片，还有一键上色功能可以玩，真是一举多得
学习 Python 会有这么一个阶段，太简单的程序看不上眼，复杂的开源项目又有点力不从心，这个时候，你就需要接触点简单的 Python 小项目来提升 Python 技能。
当调包侠们训练好一个模型后，下一步要做的就是与业务开发组同学们进行代码对接，以便这些‘AI大脑’们可以顺利的被使用。然而往往要面临不同编程语言的挑战，例如很常见的是调包侠们用Python训练模型，开发同学用Java写业务代码，这时候，Api就作为一种解决方案被使用。
Making Flask async and Quart sync (pgjones.dev)
Json是一种轻量级的数据交换格式。Json源自JavaScript语言，易于人类的阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，是目前应用最广泛的数据交换格式。 Json是跨语言，跨平台的，但只能对Python的基本数据类型做操作，对Python的类就无能为力。JSON格式和Python中的字典非常像。但是，json的数据要求用双引号将字符串引起来，并且不能有多余的逗号。
在PHP开发中，处理CSV文件是一项常见的任务。然而，如果CSV文件非常庞大，一次性将整个文件加载到内存中可能会导致内存溢出的问题。为了解决这个问题，我们可以使用PHP提供的SplFileObject类来逐行读取CSV文件，从而减少内存的占用。
获取国家统计局下载各省年度 GDP 数据，直接上传文件比较四个直辖市 GDP 数据
Flask很有趣易于设置，就像在Flask 网站上所说的那样。这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API，以供第三方业务应用程序访问。
在数字化转型的浪潮下，应用程序编程接口（API）已成为企业间数据交换、业务协同的核心桥梁。然而，随着API数量与复杂性的增长，它们也成为了攻击者觊觎的目标。数据泄露与业务逻辑漏洞是API安全中的两大关键挑战。本文将深入探讨API安全最佳实践，旨在帮助开发者构建坚固防线，防止敏感数据泄露与业务逻辑被恶意利用。我们将结合实战代码示例，为读者呈现一套全面且实用的API安全防护策略。
当数据科学或者机器学习工程师使用Scikit-learn、Tensorflow、Keras 、PyTorch等框架部署机器学习模型时，最终的目的都是使其投入生产。通常，我们在做机器学习项目的过程中，将注意力集中在数据分析，特征工程，调整参数等方面。但是，我们往往会忘记主要目标，即从模型预测结果中获得实际的价值。
在当今竞争激烈的就业市场中，招聘岗位信息的获取变得越来越重要。为了方便求职者快速找到适合自己的岗位，我们可以借助Python编程语言开发一个招聘岗位信息聚合系统。该系统可以从官网、Boss直聘、猎聘等多个招聘网站上获取招聘信息，并进行聚合和展示。
在Django框架开发中，request对象就是用来处理GET\POST请求的关键对象，而Flask框架也是一样的。
Python是一种强大的编程语言，它拥有丰富的类库和模块，这些工具可帮助开发者更快地完成各种任务。本文将介绍一些Python中常用的类库，它们涵盖了从数据处理到Web开发的各个领域。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，这些类库都将对您的工作产生积极影响。
大家好，我是阿辰，今天教大家如何利用Flask框架结合ECharts，将采集的数据实现在线可视化效果（可以将可视化效果放到网页上，分享给其他小伙伴）
前面讲了 json和 csv两个存储数据的库，在数据量比较少的时候，用这两个库很方便。
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PyCharm 2024.1 发布了，带来了针对 Hugging Face 模型和数据集的快速文档预览、为 JavaScript 和 TypeScript 提供的本地ML基于的全行代码补全、编辑器中的粘性行以及编辑器内代码审查等新特性。这一版本旨在通过增强的代码写作支持、更流畅的导航以及更紧密的版本控制集成，提升开发者的编程效率和体验。
我的想法是：给你一张配料表，我能做什么不同的食谱？也就是说，我可以用我公寓里的食物做什么食谱？
gitee地址:https://gitee.com/dgwcode/an_example_of_py_learning/tree/master/MovieViwer
我们知道无论是监管部门、企业还是个人，都有需求去针对一个企业、法人做一些背景调查，这些调查可以是法律诉讼、公开持股、企业任职等等多种多样的信息。这些背景信息可以辅助我们做商业上的重要决策，规避风险：比如根据公司的股权关系，了解是否存在利益冲突比如是否选择与一家公司进行商业往来。
最近在使用flask的项目开发中需要从数据库读取数据，生成excel格式文件，然后供用户下载。如果想让用户下载一个文件，在http response里设置 Content-Disposition = attachment 然后设置filename即可。 下载文件分两种情况：
Python从网站上抓取的数据为了可以重复利用，一般都会存储下来，存储方式最简单的会选择存储到文本文件，常见的有方式TXT、CSV、EXCEL等，还有一种方式是将数据存储到数据库，这样也方便管理，常见的关系型数据库有SQLite3、MySQL，非关系型数据库有Redis、MongoDB。那么，这里就简单说明怎么样将数据存储到SQLite3。
Flask是Django之外用Python实现的另一优秀Web框架。相对于功能全面的Django，Flask以自由、灵活著称。在开发一些小应用的时候使用Flask就非常合适。本文将使用Flask开发一个微博用户画像的生成器。
1.Flask实例配置 app.config.form_object("setting.FlaskSetting") app.DEBUG = True 开启Debug模式，该完代码不用手动重启 app.SECRET_KEY = "xxxxx" 开启session必备参数
服务端收到将客户端发送的数据后，封装形成一个请求对象，在 Flask 中，请求对象是一个模块变量 flask.request
Flask可以搭建轻量服务api，而且使用python语言编写程序，非常方便。以前也使用过php做服务器后端，但是不喜欢php的$，而且我想多学学python，没想到Flask框架恰好能满足我的需求，简直是一个神器！特别适合我这种非计算机专业人士学习，能快速搭建api，为前端web、微信小程序等提供api服务，非常nice，爱了爱了
娱乐圈明星关系图谱体验地址，建议先体验后阅读本文，或者先打开链接，等阅读完没准页面也加载好了（太卡警告！或者去B站看下录制的28s超短视频：超酷炫的娱乐圈明星关系图谱，初次录，戛然而止勿喷）： https://desertsx.github.io/yulequan-relations-graph/
使用ajax会返回X-Requested-With: XMLHttpRequest可以在XHR中找到
flask框架 用Python做Web开发的三大框架特点 Django 主要特点是大而全,集成了很多的组件,例如:Admin Form Model等,不管你用不用的到,他都会为 你提供,通常用于大型Web应用,由于内部组件足够强大,所以使用Django可以做到一气呵成, Django的优点是大而全,缺点也就露出来,这么多的资源一次性全部加载,肯定会造成cpu资源的浪费 flask
作为一个 Java 程序猿，写代码久了，各种技术也就都尝试了一个遍。先从 SSH1(Spring、Struts1、Hibernate)摸爬滚打转变到 SSH2(Spring、Struts2、Hibernate)，谁成想 Struts 漏洞频出，于是 S2 的江湖地位很快被 SpringMVC 占领，随着时间的推移，未成想 MyBatis 也逐渐取代了 H 的江湖地位，于是 SSH2 就变成了现在依旧有项目在用SSM(Spring、SpringMVC、MyBatis)，而今眼目下几乎被 Spring 全家桶包圆了。
前言 在 Flask 中 由全局对象 request 来提供请求信息。 Request 请求对象 首先，您必须从 flask 模块导入请求对象: from flask import request 通过使用 method 属性可以操作当前请求方法，通过使用 form 属性处理表单数据（在 POST 或者 PUT 请求 中传输的数据）。 以下是使用上述两个属性的例子: from flask import Flask from flask import render_template from flask i
本文以Python爬虫、数据分析、后端、数据挖掘、全栈开发、运维开发、高级开发工程师、大数据、机器学习、架构师这10个岗位，从拉勾网上爬取了相应的职位信息和任职要求，并通过数据分析可视化，直观地展示了这10个职位的平均薪资和学历、工作经验要求。
导言： Python作为一门强大的编程语言，不仅在Web开发、数据分析和人工智能领域有广泛的应用，还在数据解析方面具有强大的能力。数据解析是从结构化或非结构化数据源中提取有用信息的过程，通常在数据清洗、数据分析和可视化之前进行。本文将深入探讨Python在数据解析中的应用，从基础知识到高级技巧，为读者提供全面的指南。
作者：董伟明 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22275595 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
作物产量预测是农业中重要的预测分析技术。这是一种农业实践，可以帮助农民和农业企业预测特定季节的作物产量、何时种植作物、何时收获以获得更高的作物产量。预测分析是一种强大的工具，可以帮助改善农业决策。它可用于作物产量预测、风险缓解、降低化肥成本等。
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