最近一直在写一套基于 python 的 sanic web 框架库的 restFul 接口的底层框架。由于我是初学,挑战这个任务基本上是属于不自量力型的。但目前我核心构架已经完全写出来了,我会在近期整理好相关资料后,写一系列的文章分享给大家。
如果你的函数需要一个文件,比如 PIL 打开图片,你可以用 io.BytesIO 来模拟,如下:
一般情况下,我们会想当然的认为,有无参数 -m 对程序会有不同的影响,但是很可惜,第二种写法是会在程序执行之后报错的。其正确的写法是:丢掉 .py 后缀。
在项目中需要在python中把某个包下面所有的类都实例化一个对象,把这些对象放到一个集合中,在java中可以通过反射机制来实现,先获得这个包下面所有的Class,然后利用class的构造函数来实例化对象 python则需要pkgutil,importlib,inspect模块的帮助 假设要操作的python包是bar,代码如下 import pkgutil import importlib from inspect import getmembers, isclass import bar resu
一般情况下,我们会用类似 someDict['keyName'] 的方法,来获取键值内容。但是,如果这个键名不存在的话,就会报错。所以,在不确定的地方,推荐使用 get 方法来进行获取。就像 someDict.get('keyName') 这样。
我们知道,写Python代码的时候,如果一个包(package)里面的一个模块要导入另一个模块,那么我们可以使用相对导入:
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1.下载 好jdk 1.7(1.8) 地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 2.打开下载 好的jdk 安装包的DMG .这时候你会在finder在左侧能看到已经被挂上了。 3.运行: pkgutil –expand /Volumes/JDK\ 8\ Update\ 05/JDK\ 8\ Update\ 05.pkg /tmp/jdk8.unpkg 解释: 通过pkgutil 命令把刚刚下载好的dmg解压开
自动化测试框架中model层下有很多类,用来操作mysql的,使用的时候需要把全部的类加载进来,需要使用到动态加载类
背景 用过spring框架之后,有个指定扫描包路径,然后自动实例化一些bean,这个过程还是比较有意思的,抽象一下,即下面三个点 如何扫描包路径下所有的class文件 如何扫描jar包中对应包路径下所有的class文件 如何加载class文件 实现 目标 我们的目标是给定一个包路径,然后加载这个包路径下的所有class 考虑两种场景 包路径为依赖第三方jar包中的 包路径为自己的业务代码中的 --》 常见的一种是业务代码会编译成class文件,即扫描文件 实现 针对上面两种场景,分开说明 1. 扫描文件 实
下载低版本jmeter版本4.0后,打开提示默认的jdk1.8不支持,所以需要安装jdk1.6。
Python Cookbook的下半部分笔记~ Chap 7 函数 将元数据信息附加到函数参数上 函数的参数注解可以提示程序员该函数应该如何使用,这是很有帮助的。比如,考虑下面这个带参数注解的函数: def add(x:int, y:int) -> int: return x + y python解释器并不会附加任何语法意义到这些参数注解上。但参数注解会给阅读代码的人提供提示,并且一些第三方工具和框架可能会为注解加上语法含义。这些注解也会出现在文档中: help(add) Help on fu
使用django开发,对python manage.py ***命令模式肯定不会陌生。比较常用的有runserver,migrate。。。 本文讲述如何自定义扩展manage命令。 1、源码分析 manage.py文件是通过django-admin startproject project_name生成的。 1)manage.py的源码 a)首先设置了settings文件,本例中CIServer指的是project_name。 b)其次执行了一个函数django.core.management.execut
You can also use the .pkg versions if you prefer a clicky-installer wizard, but these installers will remove any previous versions of the framework (kinda defeating the purpose)
推荐使用https://github.com/tangxiaofeng7/CVE-2021-44228-Apache-Log4j-Rce进行搭建,方便快捷
公司自动化框架采用的python的 SQLAlchemy 进行数据库的操作,在编写一条自动化用例的时候发现,从mysql从获取的数据不对,有个字段一直拿到错误的值(None) 自动化用例设计场景如下:
上周刚入手了2017版MacBookPro,预装macOS High Sierra。第一次接触Mac系统,经过一周的使用,简单总结下与Windows相比最常用的功能,快速上手。
使用Django开发,对 python manage.py *** 命令模式肯定不会陌生。比较常用的有 runserver,migrate等!
苹果 Mac OS X 操作系统下,也有类似于 Windows 下面的 CMD 运行框!在这里你可以像 Windows 一样在 Mac 终端里面使用各种指令来操作你的 Mac,例如:隐藏和显示文件,修改 Hosts 等等。
在系统设计中,经常我们希望设计一套插件机制,在不修改程序主体情况下,动态去加载附能。
在ovirt的计算节点上supervdsmd.service是有root用户权限的,可以操作系统底层的资源,其他的服务需要与之通讯来完成对资源的操作。
我的博客已迁移到xdoujiang.com请去那边和我交流 一、基础环境 1、角色、ip、版本、内核 serverA 10.1.10.117 3.2.0-4-amd64 7.8 python readline rlcompleter python-2.7.3 二、python tab键自动补齐命令安装 1、安装python apt-get -y install python 2、查看下目前已安装的模块 python Python 2.7.3 (default, Mar 13 2014, 11:03:55
在命令行中使用 Python 时,它可以接收大约 20 个选项(option),语法格式如下:
让用户提交 Python 代码并在服务器上执行,是一些 OJ、量化网站重要的服务,很多 CTF 也有类似的题。为了不让恶意用户执行任意的 Python 代码,就需要确保 Python 运行在沙箱中。沙箱经常会禁用一些敏感的函数,例如 os,研究怎么逃逸、防护这类沙箱还是蛮有意思的。
Microsoft Autoupdate Helper 3.18(180410) + legacy SilverLight insecure installer package EoP
dummy_threading:threading模块的替代(当_thread不可用时)
最近想分析一些有趣的开放数据集,考虑到综合成本,并且数据不在云端,所以我考虑再入手一台能够搭载大容量内存的设备,来帮助我省心的解决问题。
今天给大家介绍一下200多个Python标准库,让大家对Python标准库有一个大致的认识。
Python标准库,是Python程序员应该熟悉了解的又一个宝库。Python 标准库非常庞大,所提供的组件涉及范围十分广泛。简要描述如下:
个人感觉SSTI有点难度且繁琐的..哎,还是有好多不会的,只能参照着师傅的解法尝试复现一下。
2021年1月更新, 发现升级 big sur 11.1之后,固件版本变成了429.0.0.0, 睡眠问题又回来了,每次都睡死,不醒。 于是我按老办法,把mbp114的nvme驱动刷到mpb111的429里,刷完之后,结果,睡眠问题又解决了,真是服了苹果,搞来搞去的。办法就是用ch341a来刷,参考最下面的说明。把文件换成bigsur的nvme驱动就好了。
首先下载安装 Vagrant 和 VirtualBox ,不用知道是啥玩意,安装完软件之后,打开 cmd 或者 终端 执行以下命令即可安装操作系统,就这么简单!
在学习自动化测试之前,首先需要思考清楚的是为什么需要学习自动化测试,以及今天业界谈的研发效能对测试而言意味着什么?其实这就需要在测试以及整体研发的角度来思考问题,在今天这样的市场环境中,打造高质量的持续交付产品质量,基本是所有互联网研发团队的测试团队都追求的一个方向。在敏捷流行的今天,以及新的技术在企业全面的落地,在测试而言,就需要通过测试技术的手段以及质量管理的思维能力,来提升测试效率,和交付满足市场期待的产品质量。自动化测试是所有测试形式里面在目前而言,是最基础的也是最核心的,因为自动化测试连接了功能测试以及高阶的测试开发的测试技术栈的知识体系。即使初级的测试同学,也得具备自动化测试的思维能力和技术能力。
最近在看Python Cookbook第三版,将看书过程中一些平时不太容易注意的知识点记录下来。 函数 可接受任意数量参数的函数 def avg(first, *rest): return (first + sum(rest)) / (1 + len(rest)) # Sample use avg(1, 2) # 1.5 avg(1, 2, 3, 4) # 2.5 import html def make_element(name, value, **attrs): keyvals =
杜杨浩,腾讯云高级工程师,热衷于开源、容器和Kubernetes。目前主要从事镜像仓库、Kubernetes集群高可用&备份还原,以及边缘计算相关研发工作。 前言 SuperEdge 介绍 SuperEdge 是基于原生 Kubernetes 的边缘容器管理系统。该系统把云原生能力扩展到边缘侧,很好的实现了云端对边缘端的管理和控制,极大简化了应用从云端部署到边缘端的过程。同时SuperEdge设计了分布式健康检查机制规避了云边网络不稳定造成的大量pod迁移和重建,保证了服务的稳定。 SuperEdge 分
下面是programcreek通过分析大量开源代码,提取出的最常用的python库。
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