项目开始时是一个关键时刻，选择会对项目产生长期的影响。有很多关于如何开始使用Django框架的教程，但很少讨论如何专业地使用Django，或如何使用行业公认的最佳做法来确保你的项目规模的持续增长。事前的筹划让你(和所有同事的生活)在走向将来时更容易。文章结束时，你将有 一个全功能的Django 1.6项目 源代码受控的所有资源（使用Git或Mercurial） 自动回归和单元测试（使用unittest库） 一个独立于特定环境的安装项...
一旦你创建一个 Template 对象，你可以用 context 来传递数据给它。 一个context是一系列变量和它们值的集合。context在Django里表现为 Context 类，在 django.template 模块里。 她的构造函数带有一个可选的参数： 一个字典映射变量和它们的值。 调用 Template 对象 的 render() 方法并传递context来填充模板： >>> from django.template import Context, Template >>> t = Template(‘My name is {{ name }}.‘) >>> c = Context...
django是一款基于python语言的WEB开源框架,本文给出了如何将基于django写的python网站部署到window的IIS上。 笔者的运行环境：Window xp sp3IIS 5.1Python 2.7.2 (http://www.python.org/)pywin32-217.win32-py2.7 (python的win32扩展)Django-1.3.1 (https://www.djangoproject.com/)isapi_wsgi-0.4.2-py2.5 (http://code.google.com/p/isapi-wsgi/ ,基于IIS的ISAPI扩展的WSGI实现).setuptools-0.6c11.win32-py2.7 原理解释...
本文实例讲述了python使用Flask框架获取用户IP地址的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：下面的代码包含了html页面和python代码，非常详细，如果你正使用Flask，也可以学习一下最基本的Flask使用方法。python代码如下： from flask import Flask, render_template, request # Initialize the Flask application app = Flask(__name__) # Default route, print user‘s IP @app.route(‘/‘) def index():ip = request.remote_a...
官网：https://docs.pytest.org/en/latest/pytest帮你写出更好的程序1、安装： Ubuntu16.04安装pytest： pip3 install pytest pytest --version This is pytest version 3.2.3, imported from /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pytest.py 2、An example of a simple test:（一个简单的例子），命名为test_pytest1.py1def funx(x): 2return x + 1 345def test_answer(): 6assert funx(2) == 5运行：进入pyth...
这是自己第一次写博客。为啥写呢，不太清楚。特殊的日子总得要有点特殊的痕迹才能记住。这个夏天真热，热的我都快忘了你的名字，你的样子，你的所有。 UI自动化介绍1、目录介绍project└───config| | config.ini└───data| | login_data.py└───framework| | base_page.py| | driver.py| | log.py| | myunit.py| | ...
Tornado的搭建很简单，使用pip，或者下载源码均可。 我们先看一个最简单的程序：import tornado.ioloop import tornado.webclass MainHandler(tornado.web.RequestHandler):def get(self):self.write("<h1>Hello World<h1>")application = tornado.web.Application([(r"/", MainHandler),])if__name__ == ‘__main__‘:application.listen(8888)tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()我们运行这个程序，打开浏览器输入：http:/...
unittest框架的学习得益于虫师的《selenium+python自动化实践》这一书，该书讲得很详细，大家可以去看下，我也只学到一点点用于工作中，闲暇时记录下自己所学才能更加印象深刻。unittest框架学习需要掌握以下知识点：（1）Selenium原理及工具使用（2）webdriver元素定位，id，name，class name，css seletor，xpath（3）python语言基础，模块，参数化，语言，装饰器（4）unittest框架认识及学习：模块化，断言，参数化，数据驱动，...
一、Django入门1、django的安装。django的安装和安装其他模块一样，我们找到python的安装目录的script目录，然后执行命令：pip3 install Django即可。安装完成后在script目录下有就会看到如下与django相关的文件执行完这个命令后，将script目录添加到系统的环境变量，这时候，我们就可以在系统的任何目录利用Django的命令去执行。下面我们来新建一个django的工程。创建成功后，我们首先了解一下django项目的目录结构。 现在我们...
一）框架目录的结构二）config包当中的config.ini文件主要是用来存项目的绝对路径，是为了后续跑用例和生成测试报告做准备 然后目前的配置文件大都会用yaml，ini，excel，还有.py也就是python文件来进行管理这里用的是ini文件。 三）config包当中的globalconfig文件主要是用来生成项目的路径，测试用例，测试报告的路径 其中调用了ReadConfigIni这个类来读取ini格式的文件。四）Data.xlsx主要是用来存放项目的url，账号和密码的 通...
python 的unittest 没有自带数据驱动功能。 所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。 DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写，包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据），file_data（可以从json或者yaml中获取测试数据）【通常情况下，data中的数据按照一个参数传递给测试用例，如果data中含有多个数据，以元组，列表，字典等数据，需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分...
TensorFlow: https://www.tensorflow.org 比较适合做分布式的处理。
2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。1.TensorFlow的概念TensorFlow 是使用数据流图进行数值计算的开源软件库。也就是说，TensorFlow 使用图（graph）来表示计算任务。图中的节点表示数学运算，边表示运算之间用来交流的多维数组（也就是tensor，张量）。TensorFlow 灵活的架构使得你可以将计算过程部署到一个或多个CPU或GPU上。TensorFlow 最初是由 Google Brain Team 的研究人员和工程师开发的，主要是 ...
import tensorflow as tfINPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5FC_SIZE = 512def inference(input_tensor, train, regularizer):with tf.variable_scope(layer1-conv1):conv1_weights = tf.get_variable("weight", [CONV1_SIZE, CONV1_SIZE, NUM_CHANNELS, CONV1_DEEP],initializer=tf.truncated_normal_initializer(s...
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataINPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARAZTION_RATE = 0.0001 TRAINING_STEPS = 5000 MOVING_AVERAGE_DECAY =...