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Python自动化办公,又双叒增加功能了!

大家好,这里是程序员晚枫,今天给大家分享一下Python自动化办公,最近更新的功能。以下代码,全部都可以免费使用哦~!彩色的输出有没有觉得python自带的无色输出看腻了?...增加了彩色输出的功能,可以实现无痛替换。...random_color_printrandom_color_print('我是彩色打印')random_color_print('我是彩色打印')random_color_print('我是彩色打印')自动收发邮件这个12月发布了一个开源项目:poemail,增加了自动收发邮件的功能...# pip install python-officeimport officeoffice.word.docx4imgs(word_path=r'..../test_files/out')OCR识别保存为Excelocr这个库发布很久了,这次增加了更多识别后直接保存为Excel的操作。

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不会制作游戏脚本解放双手?那是你不会超强自动化框架AirTest!

最近朋友问我能不能写一个自动化,帮他解放一下双手。...我想了想,在我知识里很多辅助脚本制作工具,想想那些可能会有一堆局限性,想到了Python自动化测试游戏框架或者工具,但是一直没有了解,搜了下资料,突然发现了AirTest,嗯...还是小几年前的东西,...[面无表情] 起初我对AirTest是否能够满足我的需求保持怀疑,直到看了AirTest的开发手册,并且在十分钟不到的时间里让我爽了一把。并且成功的爆出了粗口......,喝一口水就可以实现自动化测试 可利用手机集群进行大规模自动化测试 支持平台有Windows、Android和iOS Airtest Project的核心成员,是Airtest和Poco两大框架,它们都是...Python的第三方库,因此使用我们的工具编写出来的脚本,本质上都是普通的Python脚本,你可以根据你的需求自由引入其他的Python库。

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NRFI:网络结点不会指数增加的「神经随机深林模拟」

中文标题:神经随机森林模拟作 者:Christoph Reinders and Bodo Rosenhahn下载链接:https://arxiv.org/abs/1911.10829发表时间...然而现有的映射方法会为每一个结点创建一个神经元,不仅导致了神经网络随着结点数目的增加呈指数增长,还创建了非常低效、权重为0的连接。由于这些缺陷,现有的映射方法只能应用于非常简单的随机森林。...神经随机森林模拟 这篇论文的思路主要包含三个步骤: (1)从决策树和随机森林中生成训练数据; (2)增加生成样本多样性和减少冲突的策略; (3)通过学习决策边界,训练神经网络模拟随机森林。 ?...现有方法产生的神经网络会随着森林深度的增加而指数变大,而神经随机森林模拟则不会,如图3所示。 ? 图3. 评估现有方法和神经随机森林模拟的可扩展性。

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不会写代码也能实现赏金自动化

最近一直在研究自动化漏洞发现的技术,github 也有非常多优秀的集成工具,本着学习研究的心态,对这些工具进行了学习,今天来分享其中的一个,通过 bash 脚本将各种工具集成到一起,实现无需自己实现相关功能也能自动化漏洞发现...这是我比较感兴趣的,首先看一下安装脚本,看看都用到了哪些工具,如图: 数了数,大概用了三十个工具集成在一起,接下来我想知道这些工具都是干什么用的,那么就需要一个一个的看,为了节省大家的时间,我来给大家一一介绍一下...但是由于参数复杂,每次使用可能都要去查询怎么用,如何组合参数,而这个工具就是为了能够在其他工具输出结果之后,通过这个工具来对结果进行整理,从而输出不同工具所需的参数内容,实现不同工具之间的数据共享来实现自动化的流程

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Python不会 Python 的区别

Python 官方在今年 2 月做了一份报告,从官方的角度说明了 Python 的使用状况和受欢迎程度: ?...从官方喜出望外的报告中,我们可以看到 Python 受到大部分人的欢迎,依旧是用户手中的香饽饽: ? 在 Python 的用途上,大家使用 Python 最常用的场景是数据分析,从涨幅来看也是最高的。...数据分析也一样,代码能简化大量鼠标操作流程,用语言将过程“脚本化”,会帮助分析师减去不必要的操作时间,留出更多时间放在“分析过程”上。...做分析的过程可能是:定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据透视表-整理数据-插入图表-调整结果…… 繁琐的每一步都是来自鼠标点击,中间错误了哪一步,很多步骤都需要重新调整,浪费大量时间...并且 Python 的使用热度带来了大量的大神,Python 工具库可谓应有尽有,这也是 Python 有前文报告中众多用途的原因。 ?

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python接口自动化17-响应时间与超时(timeout)

前言 requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的。...一、elapsed官方文档 1. elapsed方法的[官方文档]地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/api.html#requests.Response...2.网上很多资料写的是用microseconds获取响应时间,再除1000*1000得到时间为秒的单位,当请求小于1s时,发现不出什么问题。如果时间超过1s,问题就来了。...3.所以获取响应时间的正确姿势应该是:r.elapsed.total_seconds(),单位是s 三、 timeout超时 1.如果一个请求响应时间比较长,不能一直等着,可以设置一个超时时间,让它抛出异常...requests.exceptions.ConnectTimeout: HTTPConnectionPool ``` import requests r = requests.get("http://cn.python-requests.org

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不会制作游戏脚本解放双手?那是你不会超强自动化框架AirTest!

最近朋友问我能不能写一个自动化,帮他解放一下双手。...我想了想,在我知识里很多辅助脚本制作工具,想想那些可能会有一堆局限性,想到了Python自动化测试游戏框架或者工具,但是一直没有了解,搜了下资料,突然发现了AirTest,嗯…还是小几年前的东西,于是我面无表情的点击了进去...起初我对AirTest是否能够满足我的需求保持怀疑,直到看了AirTest的开发手册,并且在十分钟不到的时间里让我爽了一把。并且成功的爆出了粗口… ?...,喝一口水就可以实现自动化测试 可利用手机集群进行大规模自动化测试 支持平台有Windows、Android和iOS Airtest Project的核心成员,是Airtest和Poco两大框架,它们都是...Python的第三方库,因此使用我们的工具编写出来的脚本,本质上都是普通的Python脚本,你可以根据你的需求自由引入其他的Python库。

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Python不会Python的区别

Python官方在今年2月做了一份报告,从官方的角度说明了Python的使用状况和受欢迎程度: ?...从官方喜出望外的报告中,我们可以看到Python受到大部分人的欢迎,依旧是用户手中的香饽饽: ? 在Python的用途上,大家使用Python最常用的场景是数据分析,从涨幅来看也是最高的。...数据分析也一样,代码能简化大量鼠标操作流程,用语言将过程“脚本化”,会帮助分析师减去不必要的操作时间,留出更多时间放在“分析过程”上。...做分析的过程可能是:定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据透视表-整理数据-插入图表-调整结果…… 繁琐的每一步都是来自鼠标点击,中间错误了哪一步,很多步骤都需要重新调整,浪费大量时间...并且Python的使用热度带来了大量的大神,Python工具库可谓应有尽有,这也是Python有前文报告中众多用途的原因。 ?

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