fromutils.httputilimportHttpfromutils.dbQryimportMyDbUtilhttp=Http()mydb=MyDbUtil()defquery_interface():list=mydb.select_some("systems","switch",1)nodes=mydb.select_some("node","switch",1)tasks=mydb.select_some("task","switch",1)a
系统 2019-09-27 17:54:44 2157
文章目录Python爬虫——王者荣耀全皮肤拉取资源地址HeroScrapy.py运行上面的代码即可注意点Python爬虫——王者荣耀全皮肤拉取开门见山，话不多说资源地址英雄信息列表：http://pvp.qq.com/web201605/js/herolist.json皮肤前缀地址：http://game.gtimg.cn/images/yxzj/img201606/skin/hero-infoHeroScrapy.pyimportrequestsimpo
系统 2019-09-27 17:54:42 2157
背景说明感觉微信公众号算得是比较难爬的平台之一，不过一番折腾之后还是小有收获的。没有用Scrapy(估计爬太快也有反爬限制)，但后面会开始整理写一些实战出来。简单介绍下本次的开发环境：python3requestspsycopg2(操作postgres数据库)抓包分析本次实战对抓取的公众号没有限制，但不同公众号每次抓取之前都要进行分析。打开Fiddler，将手机配置好相关代理，为避免干扰过多，这里给Fiddler加个过滤规则，只需要指定微信域名mp.wei
系统 2019-09-27 17:53:47 2157
解法：1、n代表的是左括号和右括号的个数，最后生成的字符串的长度为2n，首先想到的就是枚举的方法，假设有2n的数组，每一个格子都有两种情况，填做括号还是右括号。2、很明显上面的方法是不符合常理的，因为做括号和右括号都是有限制，当n为3的时候，不会出现（（（（（（的情况，所以当我们进行递归的时候，就需要进行判断，当左括号用完的时候就要停止，称为剪枝。3、动态规划解法，当看到有和没有，放和不放的时候，可以考虑动态规划的解法。这里有个leetcode上面的讲解动
系统 2019-09-27 17:53:30 2157
创建数值列表列表非常适合用于存储数字集合，而Python提供了很多工具，可帮助你高效地处理数字列表。明白如何有效地使用这些工具后，即便列表包含数百万个元素，你编写的代码也能运行得很好。使用函数range()数range()让你能够轻松地生成一系列的数字。forvalueinrange(1,5):print(value)输出：1234在这个示例中，range()只是打印数字1~4，这是你在编程语言中经常看到的差一行为的结果。函数range()让Python从
系统 2019-09-27 17:52:44 2157
Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是千锋武汉
系统 2019-09-27 17:51:22 2157
1.可传入参数：@app.route('/user/')#常用的不加参数的时候默认是字符串形式的@app.route('/post/')#常用的#指定int，说明是整型的@app.route('/post/')@app.route('/post/')@app.route('/login',methods=['GET','POST'])DEFAULT_CONVERTERS={'default':UnicodeConverter,'string':Unicod
系统 2019-09-27 17:49:32 2157
1.Django中的CBV模式在这里插入图片描述2.Flask中的CBV和FBVdefauth(func):definner(*args,**kwargs):result=func(*args,**kwargs)returnresultreturninnerclassIndexView(views.MethodView):#methods=['POST']#只允许POST请求访问decorators=[auth,]#如果想给所有的get,post请求加装饰
系统 2019-09-27 17:49:31 2157
最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作！该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用，这仅仅只是冰山一角，希望大家可以踊跃的去尝试和探索！一、安装环境：1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块
系统 2019-09-27 17:48:40 2157
编码python3.0以上的版本，默认的源文件都是以UTF-8编码，所有的字符串都是unicode字符串，当然也可以为源文件指定不同的编码方式;编码实例：#随机取一个变量str="xiaose"#进行utf-8编码str1=str.encode("utf-8")#将其打印出来print(str1)#结果为：b'xiaose'解码实例:1#将上述结果进行解码2str2=str1.decode("utf-8")3print(str2)4#结果为：xiaose注
系统 2019-09-27 17:47:56 2157
