最近项目中需要与管易云erp做对接，看了他的接口文档，php的示例代码，于是用python仿写。
最近遇到这个问题，JS对象和JSON格式数据的相互转换。其实，也就是两个问题：JS对象转换成为JSON格式数据、JSON格式数据转换成为JS对象 目前的项目数据交互几乎都用JQuery，所以处理流程是：前端页面数据-》JS对象-》jQuery提交-》python处理，另外一种就是倒过来。python肯定不能直接处理JS对象数据，所以要把JS对象转换成为python能处理的一种数据格式（通常是字典dict），同样，python取数据反馈到前端也要把字典数据转换成JS能处理的对象，这个中间转换数据格式通常就是J
很多时候，会有人问到*args和**kwargs，那么如何理解呢？
以下划线开头的标识符有特殊含义。以单下划线开头的（_foo）的代表不能直接访问的类属性，以双下划线开头的（__foo）代表类的私有成员；以双下划线开头和结尾的(__foo__)代表Python里特殊方法专用的标识，如__init__() 代表类的构造函数。
在《Python入门》课程中，我们学习了Python的四大数据结构：列表、元组、字典和集合。其中，字典恐怕是相对最不好理解的和不太擅长运用的数据结构。
前端页面数据-》JS对象-》jQuery提交-》python处理，另外一种就是倒过来。
*）字典是python中唯一的映射类型 ，key-value（哈希表），字典对象是可变的，但key必须用不可变对象。
scheme + '://' + bucket + '.cos.' + region + '.myqcloud.com/' + fileurl
python中我们可以对list、tuple、dict或者其他可迭代的对象进行迭代从而遍历取出各个元素。
Python函数参数 Python函数参数 本文主要介绍Python的函数参数，各种形式的参数。建议动手试试，可以加深理解。 函数参数 定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂的逻辑被封装起来，调用者无需了解。 Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以
简单地说，一个函数就是一组Python语句的组合，它们可以在程序中运行一次或多次运行。Python中的函数在其他语言中也叫做过程或子例程，那么这些被包装起来的语句通过一个函数名称来调用。
多继承少修改，OCP（Open-closed Principle）,使用继承来改变，来体现个性
Python唯一支持的参数传递方式是『共享传参』（call by sharing）
在一些大型项目的开发中，我们需要创建很多字符串模板，然后在需要的时候填入对应的信息。例如：
在Python函数中，除了参数还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。如果读者经常看 Python 模块库代码，会发现很多函数的参数定义，都会跟上 *args 和 **kwargs,我们接下来详细了解这两者。 假如我们有一个如下函数：
这种叫做任意实参,如果在调用函数是不知道将来使用人要传多少参数时用这个,组装成一个tuple对象传递给这个可变形参
HTTPX 是 Python3下的全功能 HTTP 客户端，它提供同步和异步 API，并支持 HTTP/1.1 和 HTTP/2，并且高度兼容requests库。
理论学习都是枯燥的，我们学习了初步的网络编程后，再来了解一下爬虫吧，网络爬虫可以极大增强趣味性。
~~缘 起~~ 2017年11月，一群编程零基础的小伙伴们成立了Python学习小组，12名学员从此夜以继日地奔赴学习的征程。一个月过去了，从在屏幕上用最简单的语句打印出“Hello, Python; Hello, World”开始，我们逐步地学习Python语法，学习操作列表、字典，学习For，While，If语句，现在遇到了第一个难点：类。通过研读、练习、交流、讨论，作为程序界的小白，我们逐步地理解了类的概念，明白了面向对象与面向过程编程的差异，以下是我们的小小心得，与大家分享： 编程基本思想 现实世界
Python 之禅 The Zen of Python， by Tim Peters Beautiful is better than ugly. 优美胜于丑陋（Python以编写优美的代码为目标） Explicit is better than implicit. 明了胜于晦涩（优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似） Simple is better than complex. 简洁胜于复杂（优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现） Complex is better than complic
测试webservice接口的方法有很多种（比如通过SoapUI就不错），但是习惯用Python做测试的朋友，可能下面相对而言会更受欢迎。
这里只列举一些Python与Java和JavaScript不一样的地方，如果你有任何语言基础，相信看完这篇文章就可以轻松写Python程序。
虽然Python的标准库中自带了很多“方法”或函数,并且第三方模块也提供了更多的现成"方法"与函数,但有时还是不能满足需求,这时就需要自定义函数了。另外,为了避免重复编写代码并使代码简洁易读,可以将常用的代码块封装为函数,在需要时调用函数即可。
标题 Python语言特点 基本数据类型 循环 文件IO 函数 1 1 1 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。它有着代码简洁、可读性强的特点。代码简洁是因为它把许多的复杂的操作封装起来，将C语言中麻烦的指针和内存管理对开发者隐藏起来，使得在开发过程中，无须在意这部分的细节。另外Python这们语言强制用户用缩进进行排版，若不好好排版，则代码编译无法通过，或者运行过程会出现错误。 Python程序的执行过程和C语言不一样，使用Python写的程序在运行过程中Python解释器会把源代码转换
在python中定义函数的时候，函数名后面的括号里就是用来定义参数的，如果有多个参数的话，那么参数之间直接用逗号,隔开
Python 里函数太重要了 (说的好像在别的语言中函数不重要似的)。函数的通用好处就不用多说了吧，重复使用代码，增强代码可读性等等。
python 读取文件有三种方法：read(), readline(), radlines()
Python 的函数具有非常灵活多样的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。从简到繁的参数形态如下：
在写代码的时候，有的时候不知道什么时候用何种格式，字符串跟对象转换的时候，到底是用dump还是load.dumps或者loads, 每次都是蒙的，要么就去查，一点效率都没有。
是不是很简单，没有骗你们吧。但是呢，我实际去看的时候发现，好家伙，表里竟然一百多个字段，全部是需要导入的。
RESTful风格的接口与测试工程师有什么关系呢？要想真正理解RESTful风格的接口与测试工程师的关系，就必须先弄清楚RESTful风格的接口有什么优点。
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
在python中内置了很多函数，我们可以直接调用 。想要调用函数首先要知道函数的名称及包含的参数，还可以通过查看python官方的文档：https://docs.python.org/3/library/functions.html
关于sql解析的一些概述： 因为最近在研究如何将oracle的sql语句迁移到hive上去，前期是准备写一些udf函数去弥补hive缺失oracle函数的遗憾， 其次会使用python开始开发一套轮子去实现转换。目前是实现了DDL建表语句的迁移，之后会慢慢不上DML的迁移。 目前的整体架构和一般的sql解析引擎无异，有如下几个部分： Catalog：这部分相当于字典表，使用了pyhs2去检查hive是否存在这张表，后续的话，应该也会利用pyhs2直接建表。 DDL_parser:现在只是实现了建表语句的互换 sql_parser:打算是正常的select语句，不支持insert语句。解析关键字，生成一棵树。主要是对oracle语句和hive语句的join做出处理，变成一个逻辑执行计划。 analyzer:将逻辑执行计划，重新组装成hive sql语句。 具体细节如下： 逻辑执行计划主要是树的数据结构，分为三种节点： 一元节点：主要是存放Project,Sort,Limit,Filter这四种操作。一个子节点 二元节点:主要是Except(也就是类似于not in),Intersect(也就是join，这里目测实现难度会最大)，两个子节点 parser的设计： 对于传入的语句将\r\n\t这些都替换为空格，设为空格标识符。 对sql语句进行拆分，会使用stack的结构，处理子查询。 DDL的解析：对create和table进行匹配，create table设为DDL标识符。表名就是identifier,再就是匹配括号，将括号里面的语句进行处理转换成hive的语句。 其中特别提到的是数据类型的转换，通常来讲是会全部转成string类型，number会转成decimal类型。 sql_parser：会对里面的函数进行匹配，使用字典的形式去匹配，赋值相应的标识符。将相应的字段名，处理到keyword的执行计划中，放入树中。会处理oracle的一些特殊表示连接 的方式 analyzer:目前再将sql_parser的数再拼接回来，将oracle简写的sql语句变成hive的。
小编最近在编写接口自动化测试用例的过程中，需要将get请求url中的部分参数替换成预设的数据，将url中的具有时效性的auth替换成auth生成方法返回值。经过一番调研，最后选取了python的urllib库的parse模块。
1.0版本搜索引擎：仅支持单个词语的检索，当检索文件内容量大，文件个数多时检索效率低。
注意，打开文件时应指定格式为w, 文本写入. 打开文件时，指定不自动添加新行newline=‘’,否则每写入一行就或多一个空行。
这是一款基于pytest封装，同时支持关键字和BDD，测试数据分离，面向编程，轻量级的，对上层自动化应用友好的基础测试框架。
对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数，当我们调用power(x)函数时，必须传入有且仅有一个参数x
函数（functions）是指可重复使用的代码片段。可以给这个代码片段起一个名字，通过这个名字可以在程序的任意位置使用该代码片段的功能。 函数在维基百科上的解释如下
上次和大家分享了爬取天气信息的python程序，程序上还有很多缺点，需要再了解一些html和css等相关知识后，才会把爬虫的程序做的更好。
了解了定义函数的基本格式之后，对其中的某些细节进行深入分析、透彻了解，才能定义出具有强大功能的函数。
python中函数参数是引用传递（不是值传递）。对于不可变类型，因变量不能被修改，所以运算时不会影响到变量本身；而对于可变类型来说，函数体中的运算有可能会更改传入的参数变量.
谈装饰器之前，需明白一件事，Python 中的函数和 Java、C++ 不一样，Python 中的函数可以像普通变量一样当做参数传递给另外一个函数，代码示例如下：
在本章和下一章里，我们将研究两种文件类型实例：Excel 文件和 PDF，并给出几条一般性说明，在遇到其他文件类型时可以参考。
断言配置提供了4种方式，状态码，正则加字典的方式，jsonpath，数据库字段值的校验。比对方式也提供了多种选择，有等于，不等于，包含，不包含在列表中等等。
你肯定想到了使用递归来解决这个问题，那么你可以试一试，看看你的递归函数有多少行代码。
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