在初步学习python的过程中，对python绘图有了一定程度的认识，在结合书本知识及学长帮助下，开始自我摸索python绘图的基本技巧。
前篇文章解说了接口测试的测试点、接口格式和注意点，下面我们就通过代码的示例来从简至繁来说明接口过程。
每到各种节日，不少小伙伴们都会遇到这样一个世纪问题——怎么给女朋友/老婆一个与众不同的节日惊喜。
print语句可以向屏幕上输出指定的文字。比如输出'hello, world'，用代码实现如下：
每到各种节日，不少小伙伴们都会遇到这样一个世纪问题——怎么给心仪的女生/女朋友/老婆一个与众不同的节日惊喜。
ZoomEye 作为一款网络空间搜索引擎，通过浏览器可以快速搜索网络设备。对于技术人员来说这并不是很友好，技术人员期待一款能够便捷有效的查询 ZoomEye 的信息、数据以及格式化结果等操作并且还能作为 SDK 集成到其他的工具中，于是便有了 ZoomEye-python 这样一个工具。
昇腾 CANN 是华为开发的 AI 场景的异构计算架构，支持用户快速构建基于昇腾平台的 AI 应用和业务。
div.style.cssText = “width:200px;height:200px;line-height:200px”;
1 引入pytest使用assert进行断言，如果有多个断言，第一个失败了，那么后续的断言将不会执行；那么如果第一个断言失败了，还想继续保持执行后边的断言，那如何做？我们可以使用pytest-assume来解决这个问题，即使用多重断言插件。2 pytest-assume安装pip3 install pytest-assumeC:\Users\Administrator>pip3 install pytest-assumeLooking in indexes: https://pypi.tuna.tsingh
笔者投入M1的怀抱已经有一段时间了，俗话说得好，但闻新人笑，不见旧人哭，Intel mac早已被束之高阁，而M1 mac已经不能用真香来形容了，简直就是“香透满堂金玉彩，扇遮半面桃花开！”，轻抚M1 mac那滑若柔荑的秒控键盘，别说996了，就是007，我们也能安之若素，也可以笑慰平生。好了，日常吹M1的环节结束，正所谓剑虽利,不厉不断，材虽美，不学不高。本次我们尝试在M1 Mac os 中搭建Python3的开发环境。
命令行模式与python交互模式 1.在命令行模式下，可以执行 python 进入 Python 交互式环境，也可以执 行 python hello.py 运行一个.py 文件。 2.在 Python 交互式环境下，只能输入 Python 代码并立刻执行。 3.Python 交互式环境会把每一行 Python 代码的结果自动打印出来，但是，直接运行 Python 代码却不会。 例： 在 Python 交互式环境下，输入： >>> 100 + 200 + 300 600 直接可以看到结果 600。 但是，写一个 calc.py 的文件，内容如下： 100 + 200 + 300 然后在命令行模式下执行： C:\work>python calc.py 发现什么输出都没有。 想要输出结果，必须自己用 print()打印出来。 把 calc.py改造一下： print(100 + 200 + 300) 再执行，就可以看到结果： C:\work>python calc.py 600 4.在 Windows上像直接运行exe文件运行.py文件是不行的，但是，在 Mac 和 Linux 上是可以的，方法是在.py 文件的第一行加上一个特殊的注释： #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- print('hello, world') 然后，通过命令给 hello.py 以执行权限： $ chmod a+x hello.py 就可以直接运行 ./hello.py
pendown()的作用是落笔，只有落笔才能作画。 当不作画却想移动画笔的时候要提笔，用函数penup() forward是画笔向前移动，函数当中参数为移动距离。 forward(100)的意思是画笔向前移动100。
今天要用 Gym 里面的 LunarLander-v2 环境，结果报错，寻思着重新安装一下，于是一段漫长的连环坑就开始了。
http://blog.csdn.net/dou_co/article/details/17618319
最近Python语言的出镜率在我的社交圈有点高，出于好奇心，用了一个下午的时间通过各大论坛、博客去了解了这个语言的…基本概念，以及:
print()会依次打印每个字符串，遇到逗号“,”会输出一个空格，如果你觉得理解的还不够透彻可以去小编的Python技术球球qun：278136312 qun里面有我总结的比较详细的
3.总结 最后，Python交互模式的代码是输入一行，执行一行， 而命令行模式下直接运行.py文件是一次性执行该文件内的所有代码。 可见，Python交互模式主要是为了调试Python代码用的，也便于初学者学习，它不是正式运行Python代码的环境！
在文件的操作过程中，因为文件过多，往往需要进行一下排序，排序方法也就是从小到大排序或者从大到小排序。比如我们从nginx日志中需要找到访问量最长的url，那就需要对请求时间进行一个排序，根据请求时间长短排序后在打印后面的url就能清楚的知道那个url有问题了，废话先不说，看方法：
对于200 + 300，Python解释器自动计算结果500，但是'200 + 300 ='是字符串而不是数学公式，Python把它视作字符串。
今天是端午节，用 Python 画一盘粽子送给大家，用到的 Python 库还是大家比较熟悉的 turtle，提前祝大家端午安康了。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
现在只要编写接口，接口调用，大家都绕不过JSON，各种编程语言里面都有对JSON数据的处理，今天用代码对比下JS,PHP,Python,Java对JSON数据的处理。
# 9.py #code=utf-8 # python的协程使用 ''' 所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。 Python对协程的支持还非常有限，用在generator中的yield可以一定程度上实现协程。虽然支持不完全，但已经可以发挥相当大的威力了。 Python通过yield提供了对协程的基本支持，但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。 由于gevent是基于IO切换的协程，所以最神奇的是，我们编写的Web App代码，不需要引入gevent的包，也不需要改任何代码，仅仅在部署的时候，用一个支持gevent的WSGI服务器，立刻就获得了数倍的性能提升。 ''' import time def consumer(): r = '' while True: n = yield r if not n: return print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n) time.sleep(1) r = '200 ok' def produce(c): c.next() n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('[PRODUCER] Producing %s...' % n) r = c.send(n) print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r) c.close() c = consumer() produce(c) ''' 上面程序逻辑是： 首先调用c.next()启动生成器； 然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行； consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回； produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息； produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。 ''' ''' 执行结果是 [PRODUCER] Producing 1... [CONSUMER] Consuming 1... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 2... [CONSUMER] Consuming 2... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 3... [CONSUMER] Consuming 3... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 4... [CONSUMER] Consuming 4... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 5... [CONSUMER] Consuming 5... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok '''
如果需要并发 http 请求怎么办呢？requests库是同步阻塞的，必须等到结果才会发第二个请求，这里需使用http请求异步库 aiohttp。
首先我们笼统来看几个改善Python程序性能的建议： 使用合适的数据结构：选择最适合处理问题的数据结构可以提高程序性能。例如，使用字典而不是列表来查找元素。 避免冗余计算和循环：重复计算和循环可能会使程序变慢。通过缓存结果或使用生成器避免冗余计算，避免多次循环可以提高性能。 使用内置函数和库：内置函数和库通常比手写的代码快得多，因为它们经过优化和测试。 避免过多的对象属性访问：频繁访问对象属性会使代码变慢，对于经常访问同一属性的代码可以考虑使用局部变量缓存这些属性。 使用NumPy或Pandas：NumPy和Pandas是用于数值计算和数据分析的Python库，它们针对大型数据集进行了优化，通常比纯Python代码更快。 使用并行编程： Python中的并行编程可以显著提高程序的性能。使用multiprocessing和threading模块可以将任务分配给多个处理器和内核。 代码优化：分析代码并使用适当的算法和数据结构，减少函数调用，避免不必要的内存分配和使用适当的数据类型都可以提高程序的性能。
小编前两天在知乎上面看到一个帖子发布于2014年，作者说他在2012的时候用Python写自动化交易程序，赚了200W。
我尝试在 Bash 脚本中将两个图像的宽度相除，但是 bash 给了我 0 作为结果：
Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。 Django遵守BSD版权，初次发布于2005年7月, 并于2008年9月发布了第一个正式版本1.0 。 Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。
2.1 若python是32位的，则在libsvm-3.16文件夹下的windows文件夹中找到动态链接库libsvm.dll （size: 156.5KB），将其添加到系统目录，如`C:\WINDOWS\system32\’，即可在python中使用libsvm
如果我们想要使用Python创建一个GUI界面，我们应该使用哪个库？Python有没有实现这个功能的库？
python的关于http网络请求的module有好些个，我们使用这些库来达到网络爬取或者完成RESTful API交换。这些库比较推荐的有urllib3，requests。这些库之所以流行有一些长处，比如说他们是AIOHTTP和HTTPX，还比如说requests库支持OAuth鉴权等等一些实用功能。像异步机制能并非发起多个请求，就很方便用来做网站爬取之类的工作。
Python的pyautogui库是一种用于自动化任务的强大工具，它可以模拟鼠标和键盘操作，执行各种GUI任务。无论是进行屏幕截图、自动填写表单、自动化测试还是进行GUI操作，pyautogui都可以派上用场。
list的切片，内部是调用__getitem__，__setitem__,__delitem__和slice函数。而slice函数又是和range()函数相关的。
ImageDraw模块提供了图像对象的简单2D绘制。用户可以使用这个模块创建新的图像，注释或润饰已存在图像，为web应用实时产生各种图形。
此外，Pillow 还提供了更多的功能和方法，包括图像旋转、调整亮度、对比度等操作。通过学习以上基本操作，可以逐步探索 Pillow 的更多功能。
我们知道Python之所以强大，很大一方面都是因为它具有很多强大的第三方库。
而且Python很突出的一方面就是代码用户交互界面的实现，这一点在Python上也被称作GUI编程。
可以看出通过unittest框架整理后的代码看起来很清晰，同时也支持多种不同的读取测试用例集以及运行测试用例的方法。
Python浅拷贝和深度拷贝 今天面试了一个计算机专业研究生且大学出身也很好，但是面试的结果来看并没有达到我的预期。很多基础计算机的知识貌似都不是很懂，更别说对操作系统、编译原理和算法的深度造化了。不排除高级语言和IDE隐藏了很多细节，但是当你去追求更高性能或者你想进阶的话，我想说底层的东西真的很重要。只有你完全掌握这些底层的东西，你才能通过高级语言特性来优化你的业务和应用。虽然有点扯淡，还是开始咱们今天聊一下Python的浅拷贝和深度拷贝。 对象赋值 在Python中大致可以分为immutable和mu
[root@room1pc01 桌面]# cat ipmac.txt 192.168.4.5 121212452242 192.168.4.2 242426231251 192.168.4.3 242426231324
Tkinter（也叫Tk接⼝）是Tk图形⽤户界⾯⼯具包标准的Python接⼝。Tk是⼀个轻量级的跨平台图形⽤户界⾯（GUI）开发⼯具。
最近写一个小脚本，源代码200多行，引入了 openpyxl、requests库，写完打包exe之后居然有64MB的大小，真是奇了葩了。网上查找各位大神的做法，自己又动手填了N个坑之后，总算找到缩小exe文件的方法了，这种方法必须使用到pipenv，详细记录如下：
以上就是用python画月饼的方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
manage.py是项目管理文件，通过它管理项目。 init.py是一个空文件，作用是这个目录demo1可以被当作包使用。 settings.py是项目的整体配置文件。 urls.py是项目的URL路由配置文件。 wsgi.py是项目与WSGI,服务器和Django交互的入口。
Python 字典是一种映射类型的数据结构，其中的数据以键值对（key-value pairs）的形式存储。字典的实现基于哈希表，使得键值对的查找和操作速度非常快。
上图中用红色圈中的部分，就是关于 有序集合 相关的命令。如果想要在 Redis 中查看相关的命令可以使用 help 命令来进行查看，命令如下。
将这两个文件放在同一个文件夹中，运行server.py , 然后浏览器访问http://localhost:8080
每到各种节日，不少小伙伴都会遇到这样一个世纪问题——怎么给心仪的女生/女朋友/老婆一个与众不同的节日惊喜。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
2、在交互式环境的提示符>>>下，直接输入代码，按回车，就可以立刻得到代码执行结果
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