前言或许你是一个初入门Python的小白，完全不知道PEP是什么。又或许你是个学会了Python的熟手，见过几个PEP，却不知道这玩意背后是什么。那正好，本文将系统性地介绍一下PEP，与大家一起加深对PEP的了解。目前，国内各类教程不可胜数，虽然或多或少会提及PEP，但笼统者多、局限于某个PEP者多，能够详细而全面地介绍PEP的文章并不多。本文的目的是：尽量全面地介绍PEP是什么，告诉大家为什么要去阅读PEP，以及列举了一些我认为是必读的PEP，最后，则是
系统 2019-09-27 17:53:09 2318
文章目录pipvirtualenv缺点Pipenv总结学Python有段时间了，学的时候会想着拿它和Java对比。在对比的时候，发现Java有很成熟的项目构建工具，有使用xml的Maven，也有使用groovy的Gradle，这样的构建工具能够自动处理项目的依赖，很是方便。对于Python，在依赖管理方面，从一个初学者的角度看，嗯，只能说，贵圈真乱！(本文纯属个人观点，不喜勿喷)好吧，让我们捋一捋。在包管理方面，听说现在在役的包管理工具有distutils
系统 2019-09-27 17:52:49 2318
With语句是什么？有一些任务，可能事先需要设置，事后做清理工作。对于这种场景，Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理，你需要获取一个文件句柄，从文件中读取数据，然后关闭文件句柄。如果不用with语句，代码如下：复制代码代码如下:file=open("/tmp/foo.txt")data=file.read()file.close()这里有两个问题。一是可能忘记关闭文件句柄；二是文件读取数据发生异常，没有进行任何处
系统 2019-09-27 17:52:35 2318
#读入文件pmi_days.csv，完成以下操作：1.统计质量等级对应的天数，例如：优：5天良：3天中度污染：2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分别指出是哪一天。importpandasaspdimportcsvdays_path=open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\pmi_days.csv")days_df=pd.read_csv(days_path)data=days_df.groupby('质量等级')
系统 2019-09-27 17:50:41 2318
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 2318
RESTful是一种API设计规范。在RESTful架构中，主要使用POST，DELETE，PUT和GET四种HTTP请求方式分别对指定的URL资源进行增删改查操作。RESTful之前的做法：/users/query/1GET根据用户id查询用户数据/users/savePOST新增用户/users/updatePOST修改用户信息/users/deleteGET/POST删除用户信息RESTful做法：/users/1GET根据用户id查询用户数据/us
系统 2019-09-27 17:49:08 2318
概述如果你已经阅读过上一个章节,那么你应该已经完成了充分的准备工作并且创建了一个很简单的具有如下文件结构的Web应用:microblog|-flask文件夹|-<一些虚拟环境的文件>|-app文件夹||-static文件夹||-templates文件夹||-__init__.py文件||-views.py文件|-tmp文件夹|-run.py文件亲,想要运行这个程序么?那就运行这个run.py文件,然后在你的浏览器里边打开http://localhost:5
系统 2019-09-27 17:49:00 2318
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 2318
通过代码和结果来理解浅拷贝和深度拷贝，先来看看python中有那些常见的浅拷贝方法：1.使用数据类型本身的构造器：l1=[1,2,3]l2=list(l1)l1==l2#Truel1isl2#False#l2就是l1的浅拷贝,set、dict与上面的浅拷贝一致t1=(1,2,3)t2=tuple(t1)t1==t2#Truet1ist2#True#由于tuple不可变，tuple返回一个指向相同元组的引用，与list、set、dict不一样2.通过切片操作
系统 2019-09-27 17:48:09 2318
本文的目的是讨论Python中__new__和__ini___的用法。__new__和__init__的区别主要表现在：1.它自身的区别；2.及在Python中新式类和老式类的定义。理解__new__和__init__的区别这两个方法的主要区别在于：__new__负责对象的创建而__init__负责对象的初始化。在对象的实例化过程中，这两个方法会有些细微的差别，表现于：如何工作，何时定义。Python中两种类的定义方式Python2.x中类的定义分为新式定
系统 2019-09-27 17:48:03 2318
