aiohttp是基于asyncio和Python的异步HTTP客户端以及服务器，在这里主要介绍aiohttp在客户端应用请求中的案例应用和案例实战。在使用前需要安装该第三方的库，安装的命令为：
1.安装Python(推荐安装Anaconda)[这里是windows系统下的安装]
案例地址：spolicy.com 案例内容：spolicy平台列表页、搜索页和详情页的模拟请求。
描述：模块就是更高级的封装,而模块就是程序;实际就是将一个个python文件编写的函数导入到其他的py文件中进行调用;
Python 是一种简洁而强大的编程语言，广泛应用于各个领域。在本篇文章中，我们将使用 Python 编写一个实战程序，通过网络请求和正则表达式来获取西门子论坛的标题。这个案例将帮助我们了解如何使用 Python 进行网络请求、数据解析和正则表达式匹配，同时也展示了 Python 在实际项目中的应用。
大家好，我是朱小五。之前我曾经写过一个Python改变生活系列的文章，介绍自己如何使用Python解决了各种各样的日常需求。在这其中有一篇文章《Python改变生活 | 利用Selenium实现网站自动签到》，就是以我亲身的经历来讲解如何实现某网站的定时签到。
创龙科技TL62x-EVM是一款基于TI Sitara系列AM62x单/双/四核ARM Cortex-A53 + 单核ARM Cortex-M4F异构多核处理器设计的高性能低功耗工业评估板，由核心板和评估底板组成。处理器ARM Cortex-A53(64-bit)主处理单元主频高达1.4GHz，ARM Cortex-M4F实时处理单元主频高达400MHz，采用16nm最新工艺，具有可与FPGA高速通信的GPMC并口，同时支持双屏异显、3D图形加速器。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境。
在做数据分析的时候，往往需要回溯历史数据。但有时候构建历史数据时需要变更参数重复跑数，公司的数仓调度系统往往只支持日期这一个参数，而且为临时数据生产调度脚本显得有点浪费。这个时候就可以结合python的字符串格式化和PySpark的Hive写入，就可以完成循环写入临时数据。
python语言，即可以进行函数式的编程的语言，又是可以进行面向对象编程的语言，所谓函数，简单的理解就是将一些语句集合到一起，这样可以在程序中多次的调用，而不需要为了某个功能写重复性的代码，这就是函数的魅力所在。在python中，函数的定义是使用关键字def，下面先来定义一个简单的函数，通过这个例子来认识函数，见代码：
前篇文章解说了接口测试的测试点、接口格式和注意点，下面我们就通过代码的示例来从简至繁来说明接口过程。
在不同环境部署项目时，由于不同的配置，部署时难免会改变部署的方式，而且基本使用版本管理工具，比如git或svn进行下拉代码部署项目时，尽可能的不变动代码（如果变动代码，下次下拉代码前必须要使用git reset --hard命令恢复代码，较为麻烦）而达到成功部署的目的。
没有什么python问题是贴上python代码解决不了的 使用python删除一个文件或文件夹，需要使用os模块。 import os os.remove(path) # path是文件的路径，如果这个路径是一个文件夹，则会抛出OSError的错误，这时需用用rmdir()来删除 os.rmdir(path) # path是文件夹路径，注意文件夹需要时空的才能被删除 os.unlink('F:\新建文本文档.txt') # unlink的功能和remove一样是删除一个文件，但是删除一个删除一个正在
要说在工作中最让人头疼的就是用同样的方式处理一堆文件夹中文件，这并不难，但就是繁。所以在遇到机械式的操作时一定要记得使用Python来合理偷懒！今天我将以处理微博热搜数据来示例如何使用Python批量处理文件夹中的文件，主要将涉及：
人工智能技术的发展离不开大量数据的支撑，如何从浩瀚的互联网世界中获取需要的数据是必须掌握的一项技能，而爬虫技术是一项老少皆宜能够很好解决上述问题的手段，不管是做智能投顾还是做舆情分析，不管是图像数据还是文字数据，合理利用爬虫技术获取想要的数据，是智能技术在各行各业广泛应用的重要基础。本文将结合一个简单的案例对Python环境下的Scrapy爬虫框架进行介绍，希望可以让初学者能够快速的找到当爬虫的感觉。
最近一直在看人是如何学习的相关内容，希望能够从里面找到一些信息，帮助我更高效的学习新内容，尽管之前有了解过，但是仅仅是了解，没有进一步；
从今天起，我们进入python的学习，会根据每天一个案例的方法，由浅入深的学习python。
ETL（Extract, Transform, Load）是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论，它主要用于从各种不同的数据源中提取数据，经过一系列的处理和转换，最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。
可能很多的人玩过飞机大战这类游戏，同样，对于学习Python编程的人，也尝试过制作这款游戏，但无一例外，都没有看到它对于Python学习的真正价值。
打开官网，首页就有一个案例，说明了python-docx这个工具可以做到哪些事情，左侧的是实际效果，可以看出，标题，段落，样式（粗体，斜体），表格，图片等都可以实现。
GitHub代码练习地址：正则1：https://github.com/Neo-ML/PythonPractice/blob/master/SpiderPrac15_RE1.py 正则2：match、search、findall函数的使用案例：https://github.com/Neo-ML/PythonPractice/blob/master/SpiderPrac16_RE2.py 一、页面解析和数据提取 ①结构化数据： 先有的结构，在谈数据 JSON文件
上篇文章以一个简单的案例-抖音“喜欢”视频列表的抓包过程为例，简单介绍了使用mitmproxy结合python代码实现抓包的过程。更近一步，另一个简单案例-但是当“喜欢”列表很长，想要抓到所有视频的信息，则需要不断的上滑屏幕。因此本文结合这个案例常见，使用appium实现模拟滑动，结合上文的mitmproxy抓包，抓取某用户“喜欢”的全量视频信息。下文均以安卓端为例展开，介绍下appium实现自动化测试的过程。
在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案，而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因，其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现。在concurrent和multiprocessing等方案中，我们的python计算任务和调度任务是一体化的，而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的，这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题，而这种分层式的任务调度解决方案其实在架构上看也更加的合理。做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了，至于任务如何并行如何调度，那就是上层的MPI该做的事情了。
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在接口测试之RESTful中对RESTful做了详细的介绍，在前面的基础上继续完善案例的应用。在接口测试中，当客户端请求服务端，服务端响应返回给客户端，返回的这些这些信息除了响应头，还有就是业务状态码，msg以及数据，比如登录一个系统成功后，它返回的内容可能是:{"status":0,"msg":"ok","datas":{"userid":1001,"name":"wuya"}}，这里还是看一个案例的应用，比如登录抽屉网失败，看服务端返回给客户端的信息，如下图所示：
在单元测试的组件中，主要分为测试用例，测试固件，测试套件，测试执行以及测试报告，看过我书的同学对这些应该很清晰。测试固件也是不难理解，也就是在测试用例执行前需要做的动作和测试执行后需要做的事情。比如在UI的自动化测试中，我们更加关注的是对页面的操作，而不是关心打开浏览器和关闭浏览器，在数据库的操作中，更加关注的是对MySQL的基本操作，而不怎么关心连接数据库和数据库断开连接这部分。所以打开浏览器和关闭浏览器，连接数据库和关闭数据库部分，可以让测试固件去干，测试用例的层面更加关心测试用例的执行结果以及断言结果。在pytest的测试框架中，测试固件有各种形式的表现，比如除了刚才说的初始化与清理外，还有它强大的参数化的部分。下面还是通过具体的案例来说明这部分的应用。
那你完全可以把这个任务交给电脑让它每天自动替你完成，而你只需要从容的打开保温杯，静静地泡一杯枸杞
哈喽，大家好，我是唐国梁Tommy，今天我们看一下YOLO v3的自定义数据集训练案例操作。
上次咸鱼对关于 AES 的JS加密方法做了总结，这次把咸鱼遇到的 AES 的案例做了汇总，这个汇总系列会持续更新，攒到一定数量的网站就发一次。
在PayPal的编程文化中存在着大量的语言多元化。除了长期流行的C++和Java，越来越多的团队选择JavaScript和Scala，Braintree的收购也推出了成熟的Ruby社区。 有一种特别的语言，它在eBay和PayPal有很长的历史，在开发者心中的地位也在日渐提高，这种语言就是：Python。 多年来，Python一直得到eBay开发人员的广泛使用和支持。甚至在官方管理层支持以前，技术人员就开始使用Python，并从中受益。多年前，我加入PayPal，并选择Python来编写内部应用程序，但我发
近几年Python语言非常火热，各大招聘软件上相关的职业岗位薪资都非常可观，这样的现象完全可以理解，因为学习Python的入门门槛低，对小白新手非常友好，自学就能成功上岸。
在API的自动化测试维度中，测试维度分为两个维度，一个是单独的对API的验证，客户端发送一个请求后，服务端得到客户端的请求并且响应回复给客户端；另外一个维度是基于业务场景的测试，基于业务场景的也就是说编编写的API的测试用例是基于产品的业务逻辑，关于这点在我出版的书《Python自动化测试实战》测试案例实战中都有丰富的代码案例，
在API的自动化测试维度中，测试维度分为两个维度，一个是单独的对API的验证，客户端发送一个请求后，服务端得到客户端的请求并且响应回复给客户端；另外一个维度是基于业务场景的测试，基于业务场景的也就是说编编写的API的测试用例是基于产品的业务逻辑，关于这点在我出版的书《Python自动化测试实战》测试案例实战中都有丰富的代码案例，这里就不详细的再说明。抛开两个维度的思考点，作为测试团队的工作内容，首先要保障产品的业务逻辑是可以使用的，只要这样，产品才能够给客户带来价值，在基本的业务逻辑稳定的基础上，再一步需要思考的是整个系统的稳定性，抗压性和系统的承载负载的能力。那么在工程效率的角度上来思考，使用代码或者工具都不是核心，核心是如何使用这些工具或者代码来提升测试的效率，优化研发的流程，并持续的改进，从而达到过程中的改进。不管工具还是代码，对产品完整性的测试，都要考虑产品的业务逻辑，也就是产品的场景，而如何通过API的自动化测试方式来达到产品的业务场景的测试，在单元测试框架的视频里面我特别的说到了七个点，每个点都举了案例，其中最核心的一个点就是编写的每个测试用例都必须得有断言同时基于API的测试要基于产品的业务逻辑来进行，而单纯的测试API是没有多少意义的，比如一个登录的业务场景，登录接口好的就能够证明登录的业务场景是好的吗？很显然不能。
但是对我们普通人来说，编程的门槛很高，学习曲线长，导致很多人都是“从入门到放弃”：自己写不会，雇人写太贵。
开笔有话说 接触django有一段时间了，发现国内网站上的django学习资料，虽然有不少，但大多有老旧的通病，所基于的版本简直是太旧了，就拿《the django book》来说，这本书应该是很多人接触django的第一本教程了，可是居然是基于1.1版本的……要知道，现在已经出了1.11版本的django了，这中间差了多少？ 教程版本落后，在实战学习中往往会出现很多兼容性问题，笔者当时就吃了不少这方面的亏，学习1.1的教程，拿1.8的版本来实践，可想而知，得有多少坑……没办法，谁让国内django方面
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
正则表达式（Regular expressions 也称为 REs,或 regexes 或 regex patterns）本质上是一个微小的且高度专业化的编程语言。 它被嵌入到 Python 中并通过 re 模块提供给程序猿使用;而且Python 的正则表达式引擎是用 C 语言写的，所以效率是极高的。
作为大前端开发者，想必大家都知道语音播报功能在应用开发中的很多场景下都非常实用，比如智能家居控制、新闻资讯播报、语音助手、支付收款等。而HarmonyOS NEXT为开发者提供了丰富的API和工具，使得开发这类功能变得非常简单和快捷，但是由于市面上关于HarmonyOS NEXT的语音播报使用的demo案例较少，所以本文就以这个背景来开发一个任何人都会用的语音播报的demo。
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python自动化办公的问题，问题如下：python实现excel附件插入word文档指定位置中 大佬们 这种案例你们有没有可以参考的呀？
在前几篇文章中，我们已经学习了Python编程的基础知识，包括变量、数据类型、输入输出操作以及运算符和表达式。这些知识为编写简单的程序打下了坚实的基础。然而，在编写实际应用程序时，通常需要根据不同的条件执行不同的代码块，或重复执行某些操作。这就需要使用到控制流语句。
是不是还在为WiFi密码发愁，甚至有时候还忘掉自己家的WiFi密码，没关系，今天我给大家带来几个破解WiFi密码的案例！我先说明下这个东西一点都不高端，甚至看起来有点糟糕，而且用的是单线程~。
在之前的博客中介绍了moco的详细的使用，它主要是基于moco-runner-0.11.0-standalone.jar，通过编写json的文件来实现，那么我们现在来看python之中的mock，那么怎么理解mock了，mock翻译过来就是模拟的意思，也就是说，它是将测试对象所依存的对象替换为虚构对象的库，该虚构对象的调用允许事后查看。在python的2.x版本中，它是属于第三方的库，需要单独的按钮，在python3.3的版本以后，不需要单独的安装，直接导入就可以了，那么我们先看它的安装命令，安装命令为：
今天分享一位零基础读者朋友的真实学习心得，希望能帮到大家快速入门Python自动化办公！——本文作者：浩子
Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其具有高可扩展性和高可移植性，具有广泛的标准库，受到开发者的追捧，广泛应用于开发运维（DevOps）、数据科学、网站开发和安全。然而，它没有因速度和空间而赢得任何称赞，主要原因是Python是一门动态类型语言，每一个简单的操作都需要大量的指令才能完成。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
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