前言学pytest就不得不说fixture，fixture是pytest的精髓所在，就像unittest中的setup和teardown一样，如果不学fixture那么使用pytest和使用unittest是没什么区别的(个人理解)。fixture用途1.做测试前后的初始化设置，如测试数据准备，链接数据库，打开浏览器等这些操作都可以使用fixture来实现2.测试用例的前置条件可以使用fixture实现3.支持经典的xunitfixture，像unitte
系统 2019-09-27 17:54:47 2184
image花下猫语：近日，Python之父在Medium上开通了博客，并发布了一篇关于PEG解析器的文章（参见我翻的全文译文）。据我所知，他有自己的博客，为什么还会跑去Medium上写文呢？好奇之下，我就打开了他的老博客。最后一篇文章写于2018年5月，好巧不巧，写的竟是pgen解析器，正是他在新文中无情地吐槽的、说将要替换掉的pgen。在这篇旧文里，Guido回忆了他创造pgen时的一些考量，在当时看来，创造一个新的解析器无疑是明智的，只不过时过境迁，现
系统 2019-09-27 17:54:17 2184
爬虫爬取网页信息的思路：发送网页端请求—>获取响应内容—>解析内容—>获取想要的数据—>保存数据这次我们要实现的是爬取静态网页的股票数据，首先是获取沪深A股的所有股票代码，再用这些股票代码获取相应股票的信息东方财富网有所有个股的股票代码（沪深A股所有股票）查看其网页源代码在网页源代码中可以搜索到相应的元素，判断其是数据是静态的接下来是获取每只个股的信息，由于周六日没开市，东方财富网的个股信息没有显示这里改用百度股市通(个股)同样地检查元素可以发现个股的信息
系统 2019-09-27 17:52:55 2184
创建游戏文件2048.py首先导入需要的包：importcursesfromrandomimportrandrange,choicefromcollectionsimportdefaultdict主逻辑用户行为所有的有效输入都可以转换为"上，下，左，右，游戏重置，退出"这六种行为，用actions表示actions=['Up','Left','Down','Right','Restart','Exit']有效输入键是最常见的W（上），A（左），S（下），D
系统 2019-09-27 17:52:36 2184
英语单词优化上篇文章写到了Python开发英语单词记忆工具，其中依赖了bootstrap.cssjQuery.js基础html模块以及片段的css样式。有些朋友问，怎么能将这个练习题打包成单独的exe可执行文件，来脱离python环境使用呢？在这里跟大家简单说下思路，有需求的朋友可以自己去扒拉扒拉…依赖的css和js，如果有外网的前提，可以使用bootcdn提供的链接引用：https://cdn.bootcss.com/jquery/3.4.0/jquer
系统 2019-09-27 17:52:27 2184
需要用到的库：操作xls格式的表格文件：读取：xlrd写入：xlwt修改（追加写入）：xlutils操作Excel文件的实用工具，如复制、分割、筛选等操作xlsx格式的表格文件：读取/写入：openpyxl新建，写入内容，保存。#coding=utf-8importxlwtimportxlrdtry:#创建excel文件filename=xlwt.Workbook()#给工作表命名，testsheet=filename.add_sheet("test")#
系统 2019-09-27 17:51:19 2184
在Python中，读写文件有3个步骤：1．调用open()函数，返回一个File对象。2．调用File对象的read()或write()方法。3．调用File对象的close()方法，关闭该文件。新建一个sj.txt文档，内容为hello.输入代码：helloFile=open('F:\\sj.txt')调用open将返回一个File对象。File对象代表计算机中的一个文件，它只是Python中另一种类型的值。有了File对象，就可以开始从它读取内容。希望
系统 2019-09-27 17:49:15 2184
一、安装tkinter在Linux中python默认是不安装Tkinter模块，复制代码代码如下:[root@li250-193~]#pythonPython2.6.6(r266:84292,Feb222013,00:00:18)[GCC4.4.720120313(RedHat4.4.7-3)]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importTki
系统 2019-09-27 17:46:22 2184
最近在学习机器学习的过程中，常常需要将本地写的代码传到GPU服务器中，然后在服务器上运行。之前的做法一直是先在本地写好代码，然后通过FileZilla这样的文件传输工具来将写好的文件传到服务器，再通过ssh工具远程连接到服务器，执行相应的python脚本。这样的方式十分繁琐，效率很低。今天听到朋友提到了配置远程解释器使用场景先说说自己的使用场景，我是在什么情况下，需要将IDE配置成这样的环境来方便我的工作。首先，我需要在本地机子上写python代码，但是因
系统 2019-09-27 17:46:10 2184
对比以下两种写法，思考一下为何可以这样写。成绩在[0,50)、[50,60)、[60,80)、[80,100)、100、其它score=float(input("请输入你的成绩:"))ifscore==100:print('666呀，走吃大餐去')elif80<=score<100:print('还行，优秀，走，喝饮料去')elif60<=score<80:print('加油呀,弄明白点')elif50<=score<60:print('这可有点浪哟')e
系统 2019-09-27 17:45:46 2184
