ddt是第三方模块，需安装，pip install ddt，ddt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)，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，如元组，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分解数据import unittestfrom ddt import data, unpack, ddt@ddtclass MyTesting(unittest.TestCase): def setUp(self): print(‘this is setUp‘) #...
face_recognition基于python+django+dlib实现的人脸打卡系统开始之前windows用户需要安装 VS2017 其他VS版本也行linux用户需要安装c++编译器(网上很多方法自己搜)起源这个是我的毕业设计~~~安装# code install git clone https://github.com/zhengquantao/face_recognition # (如果你没有git,也可以直接下载这个文件)cd face_recognition # 进入这个文件 pip install -r requirement.tx...
接口基础知识：简单说下接口测试，现在常用的2种接口就是http api和rpc协议的接口，今天主要说：http api接口是走http协议通过路径来区分调用的方法，请求报文格式都是key-value形式，返回报文一般是json串；接口协议：http、webservice、rpc等。请求方式：get、post方式请求参数格式： a. get请求都是通过url?param=xxx¶m1=xxx b. post请求的请求参数常用类型有：application/json、application/x-www-form-urlencoded、...
使用管道实现2个程序之间通信：例如：QQ 和微信通信服务端：from socket import *import subprocess #管道模块，不同程序之间通信ip_port="127.0.0.1",8080back_log=5buffer_size=1024tcp_server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)tcp_server.bind(ip_port)tcp_server.listen(5)while True: conn,addr=tcp_server.accept() print("新客户端链接",addr) while True: try: cnd=conn.recv(buffer_size) ...
1 以简单线性回归为例示例代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split # 实现SimpleLinearRegressional class SimpleLinearRegressional:def __init__(self):self.a = Noneself.b = Nonedef fit(self, x_train, y_train):‘‘‘由训练集训练出模型‘‘‘assert x_train.ndim == 1,"简单线性回归只可以处理一个特征"assert len(x_train) == len(y_train),"训...
函数作为返回值高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。我们来实现一个可变参数的求和。通常情况下，求和的函数是这样定义的： def calc_sum(*args):ax = 0for n in args:ax = ax + nreturn ax但是，如果不需要立刻求和，而是在后面的代码中，根据需要再计算怎么办？可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数！ def lazy_sum(*args):def sum():ax = 0for n in args:ax = ax + nreturn axreturn sum当我...
要求1、启动程序后让用户输入余额，并打印商品列表2、用户通过输入编号购买商品3、用户选择商品购买后，根据余额判断成功或者失败，给出对应提示4、可以随时退出，退出后打印账号余额以及购买的商品列表构思1、首先，用户余额需要进行存储，用户购买的物品需要进行存储在数组中2、用户购买成功后，将购买的物品放入物品集合，并用总金额减去余额3、如果失败，给出失败提示，并打印余额4、用户选择继续后，无论成功失败，都可以继续...
1. 什么是FM？FM即Factor Machine，因子分解机。2. 为什么需要FM？1、特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题，如果对特征直接建模，很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息，因此，可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。2、高维的稀疏矩阵是实际工程中常见的问题，并直接会导致计算量过大，特征权值更新缓慢。试想一个10000*100的表，每一列都有8种元素，经过one-hot独热编码之后，会产生一个10000*8...
未来应用方向：UI自动化测试或接口自动化测试发现的Bug可自动录入禅道，带截图与相关报错信息、 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- ‘‘‘================================================= @Project -> File ：NingMengProject -> PostZentao.py @IDE ：PyCharm @Author ：孤问万古愁 @Date ：2020/3/14 13:13 @Desc ： ==================================================‘‘‘import requests import...
科学计算离不开矩阵的运算。当然，python已经有非常好的现成的库：numpy。 我写这个矩阵类，并不是打算重新造一个轮子，只是作为一个练习，记录在此。 注：这个类的函数还没全部实现，慢慢在完善吧。 全部代码： 1import copy2 3class Matrix:4‘‘‘矩阵类‘‘‘ 5def__init__(self, row, column, fill=0.0):6 self.shape = (row, column)7 self.row = row8 self.column = column9 self._mat...
python实现的简单的学生信息管理系统1、需求分析简单实现了，学生成绩的测评功能，这里就简单的测试了一个python成绩，一个大学英语成绩，一个毛思想概论的成绩，实现了：1、对于学生成绩以及信息的录入。2、对于学生信息的删除3、对于学生信息的显示4、对于学生信息的修改5、对于学生成绩的排序6、对于学生成绩的平均、7、对于学生成绩以及信息的保存2、功能设计与分析1、对于每一个功能进行分模块处理，例如增加，通过建立一个数...
k近邻算法的Python实现0. 写在前面这篇小教程适合对Python与NumPy有一定了解的朋友阅读，如果在阅读本文的源代码时感到吃力，请及时参照相关的教程或者文档。1. 算法原理k近邻算法（k Nearest Neighbor）可以简称为kNN。kNN是一个简单直观的算法，也是机器学习从业者入门首选的算法。先看一个简单的应用场景。小例子设有下表，命名为为表1电影名称打斗镜头数量接吻镜头数量电影类型foo13104爱情片foo22100爱情片foo3181爱情片foo41...
Python实现十大经典排序算法代码最后面会给出完整版，或者可以从我的Githubfork，想看动图的同学可以去这里看看；小结：运行方式，将最后面的代码copy出去，直接python sort.py运行即可；代码中的健壮性没有太多处理，直接使用的同学还要检查检查；对于希尔排序，gap的选择至关重要，需要结合实际情况更改；在我的测试中，由于待排序数组很小，长度仅为10，且最大值为10，因此计数排序是最快的，实际情况中往往不是这样；堆排序没来...
直接贴上代码import threading def sayhello(): print"hello world"global t #Notice: use global variable! t = threading.Timer(5.0, sayhello) t.start() t = threading.Timer(5.0, sayhello) t.start() 线程t不断的改变原文：http://www.cnblogs.com/reddusty/p/4779566.html
本文实例讲述了python实现用户登陆邮件通知的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：这里写在linux计划任务里定时执行，当有新用户登陆时候发送用户名到指定邮箱通知管理员。 #!/usr/bin/env python #encoding=utf-8 from smtplib import SMTP import subprocess smtp = "smtp.qq.com" user = ‘1234567‘ password = ‘xxxx‘ run_comd = subprocess.Popen(‘w|grep pts‘,shell=True,stdout=subprocess.PIPE) data = run_comd.s...