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pytest学习和使用10-Pytest中的测试用例如何跳过执行？

1 引入有时候我们需要对某些指定的用例进行跳过，或者用例执行中进行跳过，在Unittest中我们使用skip（）方法；在Pytest中如何使用呢？...在Pytest中也提供了两种方式进行用例的跳过skip、skipif。...2 Unittest中的用例跳过# -*- coding:utf-8 -*-# 作者：NoamaNelson# 日期：2022/11/17 # 文件名称：test_unittest_skip.py# 作用...，或者您希望失败的测试功能；简单说就是跳过执行测试用例；可选参数reason：是跳过的原因，会在执行结果中打印；可以使用在函数上，类上，类方法上；使用在类上面，类里面的所有测试用例都不会执行；作用范围最小的是一个测试用例...，则跳过模块中的所有测试；pip list下，我们找一个存在的版本的包试试：图片比如attrs，版本为20.3.0，代码如下：# -*- coding:utf-8 -*-# 作者：NoamaNelson

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使用pandas的话，如何直接删除这个表格里面X值是负数的行？

如果只是想保留非负数的话，而且剔除值为X的行，【Python进阶者】也给了一个答案，代码如下所示： import pandas as pd df = pd.read_excel('U.xlsx') #...他想实现的效果是，保留列中的空值、X值和正数，而他自己的数据还并不是那么的工整，部分数据入下图所示，可以看到130-134行的情况。...顺利地解决了粉丝的问题。其中有一行代码不太好理解，解析如下： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【空翼】提问，感谢【Jun.】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【磐奚鸟】等人参与学习交流。

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    如何使用 Python 只删除 csv 中的一行？

    在本教程中，我们将学习使用 python 只删除 csv 中的一行。我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析的开源库;它是调查数据和见解的最流行的 Python 库之一。...在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。 语法 这是从数组中删除多行的语法。...最后，我们打印了更新的数据。 示例 1：从 csv 文件中删除最后一行 下面是一个示例，我们使用 drop 方法删除了最后一行。...CSV 文件 − 运行代码后的 CSV 文件 − 示例 3：删除带有条件的行 在此示例中，我们首先读取 CSV 文件，然后使用 drop（） 方法删除“Name”列中的值等于“John”的行。...它提供高性能的数据结构。我们说明了从 csv 文件中删除行的 drop 方法。根据需要，我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许从csv文件中删除一行或多行。

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    如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行？

    在编程和数据处理过程中，我们经常需要查找文件中是否存在重复的行。Go 语言提供了简单而高效的方法来实现这一任务。...在本篇文章中，我们将学习如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行，并介绍一些优化技巧以提高查找速度。...四、完整示例在 main 函数中，我们将调用上述两个函数来完成查找重复行的任务。...优化技巧如果你需要处理非常大的文件，可以考虑使用以下优化技巧来提高性能：使用 bufio.Scanner 的 ScanBytes 方法替代 Scan 方法，以避免字符串拷贝。...使用布隆过滤器（Bloom Filter）等数据结构，以减少内存占用和提高查找速度。总结本文介绍了如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行。我们学习了如何读取文件内容、查找重复行并输出结果。

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    python爬虫：利用函数封装爬取多个网页，并将爬取的信息保存在excel中（涉及编码和pandas库的使用）

    在之前的文章中，我们已经爬取了单网页的湖北大学贴吧的信息。...python中的编码问题 python作为一门优雅的编程语言，个人认为，它最不优雅的地方就是编码，编码问题简直能让人吐血······· 首先第一点要知道，unicode编码是包括了所有的语言编码，统一使用的是两个字节...unicode编码在内存中使用（并不代表内存中总是使用unicode编码），utf-8在硬盘中使用。 windows系统自带使用的是gbk编码方式。...pandas库的使用 python 中自带有对数据表格处理的pandas库，用起来十分简单（所以说经常用python可能会成为一个调包侠，而实际算法一个都不会，这也是python方便的原因：什么库都有，...什么都能做），首先，你需要安装pandas库，在命令行中输入：pip install pandas即可。

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    python pandas read_excel 参数详解 to_excel 读写Excel

    Python 读写 Excel 可以使用 Pandas，处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式，还是需要 openpyxl 模块，旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。...Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数，下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数，以便日后使用。...names：设置列名，必须是list类型，且长度和列数一致 names = [“Name”, “Number”, “Score”] usecols：使用的行 usecols = range...(1, 3) # 使用 [1, 3) 行，不包括第 3 行 usecols = [4, 7] # 使用 4和7 行 skiprows：指定跳过的行数（不读取的行数） shiprows = 4...# 跳过前 4 行，会把首行列名也跳过 skiprows = [1, 2, 4] # 跳过 1,2,4 行 skiprows = range(1, 10) # 跳过 [1,10) 行，不包括第10行

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    在 Python 中，通过列表字典创建 DataFrame 时，若字典的 key 的顺序不一样以及部分字典缺失某些键，pandas 将如何处理？

    pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...下面是对每一行代码的解释： import pandas as pd：这行代码导入了 pandas 库，并将其重命名为 pd。...在个别字典中缺少某些键对应的值，在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。...希望本博客能够帮助您深入理解 pandas 在实际应用中如何处理数据不一致性问题。

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    Python数据分析的数据导入和导出

    sheet_name：指定要读取的工作表名称。可以是字符串、整数（表示工作表索引）或list（表示要读取的多个工作表）。 header：指定哪一行作为列名。默认为0，表示第一行作为列名。...,可以使用pandas模块中的read_table方法。...converters：用于指定某些列的转换函数，默认为None。 skiprows：用于指定需要跳过的行数，默认为None。 skipfooter：用于指定需要跳过的尾部行数，默认为0。...在该例中,首先通过pandas库的read_csv方法导入sales.csv文件的前10行数据,然后使用pandas库的to_csv方法将导入的数据输出为sales_new.csv文件。...文件，在Sheet1中写入数据，不保存索引列，保存列名，数据从第3行第2列开始，合并单元格，使用utf-8编码，使用pandas的默认引擎。

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    pandas 读取excel文件

    7. skipfooter：省略从尾部的行数据 8.dtype 指定某些列的数据类型 pandas 读取excel文件使用的是 read_excel方法。...list类型 是多个索引或工作表名构成的list，指定多个工作表。...要跳过的行号(0索引)或文件开头要跳过的行数(int)。如果可调用，可调用函数将根据行索引进行计算，如果应该跳过行则返回True，否则返回False。...原始的数据有47行，如下图所示： 从尾部跳过5行： df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skipfooter=5) 8.dtype 指定某些列的数据类型...示例数据中，测试编码数据是文本，而pandas在解析的时候自动转换成了int64类型，这样codes列的首位0就会消失，造成数据错误，如下图所示 指定codes列的数据类型： df = pd.read_excel

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    Python与Excel协同应用初学者指南

    、$、%、^，等等，因为特殊字符不会告诉任何有关数据的信息。 数据在某些列中可能缺少值。确保使用NA或完整列的平均值或中位数来填充它们。...将Excel文件作为Pandas数据框架加载 Pandas包是导入数据集并以表格行-列格式呈现数据集的最佳方法之一。...如何将数据框架写入Excel文件 由于使用.csv或.xlsx文件格式在Pandas中装载和读取文件，类似地，可以将Pandas数据框架保存为使用.xlsx的Excel文件，或保存为.csv文件。...通过这种方式，可以将包含数据的工作表添加到现有工作簿中，该工作簿中可能有许多工作表：可以使用ExcelWriter将多个不同的数据框架保存到一个包含多个工作表的工作簿中。...注意：要了解更多关于openpyxl的信息，比如如何更改单元格样式，或者该软件包如何与NumPy和Pandas配合使用，查看以下内容。

    17.4K20

    如何使用Uncover通过多个搜索引擎快速识别暴露在外网中的主机

    关于Uncover Uncover是一款功能强大的主机安全检测工具，该工具本质上是一个Go封装器，并且使用了多个著名搜索引擎的API来帮助广大研究人员快速识别和发现暴露在外网中的主机或服务器。...该工具能够自动化完成工作流，因此我们可以直接使用该工具所生成的扫描结果并将其集成到自己的管道工具中。...-l, -limit int 限制返回结果的数量 (默认为100) -nc, -no-color 禁用输出数据中的颜色高亮显示 DEBUG: -...Uncover，其中每一行包含一个搜索查询语句： cat dorks.txt ssl:"Uber Technologies, Inc."...API（Shodan、Censys、Fofa） Uncover支持使用多个搜索引擎，默认使用的是Shodan，我们还可以使用“engine”参数来指定使用其他搜索引擎： echo jira | uncover

    1.6K20

    Python中使用deepdiff对比json对象时，对比时如何忽略数组中多个不同对象的相同字段

    最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用exclude_regex_paths去实现： 时间有限，这里就不针对deepdiff去做过多详细的介绍了，感兴趣的小伙伴可自行查阅文档学习。

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    统计师的Python日记【第5天：Pandas，露两手】

    丢弃缺失值 两种方法可以丢弃缺失值，比如第四天的日记中使用的的城市人口数据： ? 将带有缺失的行丢弃掉： ? 这个逻辑是：“一行中只要有一个格缺失，这行就要丢弃。”...这个例子中索引有两层，国家和年份，来学习一些简单的操作。 1. 用层次索引选取子集： ? ? 选取多个子集呢？ ? 2. 自定义变量名 自定义变量名的好处很多，可以更方便的对数据进行选择。...数据透视表 大家都用过excel的数据透视表，把行标签和列标签随意的布局，pandas也可以这么实施，使用 .unstack() 即可： ? 四、数据的导入导出 1....在实际中，更可能是某种乱码，解决这种特殊分隔符，用 sep= 即可。 ? 忽略红色背景的部分。 还有一种情况是开头带有注释的： ? 使用 skiprows= 就可以指定要跳过的行： ?...从我多年统计师从业经验来看，学会了如何跳过行，也要学如何读取某些行，使用 nrows=n 可以指定要读取的前n行，以数据 ? 为例： ? 2.

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    pandas 读取csv 数据 read_csv 参数详解

    usecols: 返回的列，可以是列名的列表或由列索引组成的列表。 dtype: 字典或列表，指定某些列的数据类型。 skiprows: 需要忽略的行数（从文件开头算起），或需要跳过的行号列表。...index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。...如果设置为None（默认值），CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列的位置（整数）或列名（字符串），则该列将被用作DataFrame的索引。...当你知道某些列的数据类型时，可以使用dtype参数来提高读取文件的效率，并且可以预防可能发生的类型错误。...import pandas as pd # 跳过前面2行 df15 = pd.read_csv('data.csv', skiprows=2) print(df15) nrows 需要读取的行数 import

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    pandas.read_csv() 处理 CSV 文件的 6 个有用参数

    pandas.read_csv() 是最流行的数据分析框架 pandas 中的一个方法。...在读取 CSV 文件时，如果使用了 skiprows，Pandas 将从头开始删除指定的行。我们想从开头跳过 8 行，因此将 skiprows 设置为 8。...我们想跳过上面显示的 CSV 文件中包含一些额外信息的行，所以 CSV 文件读入 pandas 时指定 comment = ‘#’： 3、nrows nrows 表示从顶部开始读取的行数，这是在处理...例如，只读取在删除任何以数字“#”开头的行之后剩下的前 5 行。 4、dtype 在读取数据时可以直接定义某些列的 dtype。我们将name定义为string。...CSV 文件中，如果想删除最后一行，那么可以指定 skipfooter =1： 以上就是6个非常简单但是有用的参数，在读取CSV时使用它们可以最大限度地减少数据加载所需的工作量并加快数据分析。

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    Python pandas读取Excel文件

    学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 标签：Python与Excel，pandas 要使用Python处理数据，首先要将数据装载到Python，这里使用Python pandas...如果你没有安装pandas，可以在命令行中输入： pip install pandas --upgrade 安装pandas。...usecols可以是整数、字符串或列表，用于指示pandas仅从Excel文件中提取某些列。...header 如果由于某种原因，Excel工作表上的数据不是从第1行开始的，你可以使用header告诉Panda“嘿，此数据的标题在第X行”。示例Excel文件中的第四个工作表从第4行开始。...记住，Python使用基于0的索引，因此第4行的索引为3。 图3：指定列标题所在行 names 如果不喜欢源Excel文件中的标题名，可以使用names参数创建自己的标题名。

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