敏捷模式下迭代频繁，回归测试时总是不知道变动的范围。Devlop 有的时候也不知道他改了哪些东西，影响到哪些节点，或者是很多人改的，彼此不知道。遇到有代码洁癖的，改了别人的代码，大家都不知道。通常情况是，要么测试范围定小了，遗漏了；要么测试范围过大，付出过多代价。每次回归，测试心里总没底，生怕漏了哪里。如何才能准确定位到变更范围呢？
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同
敏捷模式下迭代频繁，回归测试时总是不知道变动的范围。Devlop 有的时候也不知道他改了哪些东西，影响到哪些节点，或者是很多人改的，彼此不知道。
我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
最近几年python之火不用多说，最近开始利用时间自学python，在学习的过程中，按照自己的思路和理解记录下学习的过程，并分享出来，如果正好你也有这想法，那也许会有点帮助，谢谢！
今天发现了一个好用的python代码覆盖率检查工具：coverage， 可以高亮显示代码中哪些语句未被执行，哪些执行了，方便单测。
grep awk sed是Linux下文本处理常用的命令，能完成很多神奇的操作，今天就分享一下这三个命令最常见的用法
程序1 编写一个程序，接受用户的输入并保存为新的文件，程序实现如图： def file_write(filename): file1=open('E:/%s'%filename,'w')
第一部分会对零零散散进行了两个多月的用户画像评测做个简要回顾和总结，第二部分会对测试中用到的python大数据处理神器pandas做个整体介绍。
原文链接：https://blog.csdn.net/culljores/article/details/127080680
评测指标是衡量推荐系统优劣的数据支持，目前应用广泛的有：点击率、转化率、精准率、召回率、F1值、覆盖率、多样性等等。不同的指标衡量的标准和目的是不一样的...今天就来介绍一下覆盖率和多样性是如何计算和应用的。 更多推荐系统资源，请参考——《推荐系统那点事儿》 覆盖率 如何评价推荐系统的优劣，可以通过推荐的内容覆盖率来衡量。当然它并不是唯一的准则....覆盖率顾名思义就是推荐商品占整个推荐池的比例，它描述了一个推荐系统对长尾商品的挖掘能力（推荐池即你想推荐的商品池子，由于大部分电商都有一些脏数据或者自己定义了
大家好，这里是Python程序员晚枫，今天给大家分享一篇读者的来稿：Python + Excel自动化办公，在工作中的实际应用。
1、我们都知道在SQL中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的,但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。
近几年有赞零售业务快速发展，为了满足日益增多的业务需求，2019年起零售客户端发版改成了每周一次，在质量保障方面，技术团队要面对更大的挑战。故此我们团队做了很多研究，希望通过技术工具来提升移动端测试的质量和效率，这是我们研发移动端精准测试平台的初衷。
接下来如何获得每个单元格最开始的行号(例如2)和最末尾的行号(例如7)呢,这需要根据合并单元格数量进行分组
本例子使用Python的os模块和 argparse模块，将工作目录work_dir下所有后缀名为old_ext的文件修改为后缀名为new_ext
3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。
Range单元格对象的常用属性，本节主要介绍单元格对象的End属性和Count属性。
Linux Shell是一种基本功，由于怪异的语法加之较差的可读性，通常被Python等脚本代替。既然是基本功，那就需要掌握，毕竟学习Shell脚本的过程中，还是能了解到很多Linux系统的内容。
app组件加载异常监控 软件异常监控常常直接关联到软件本身的质量，完备的异常监控体系常常能够快速定位到软件运行中发生的问题，并能帮助我们快速定位异常的源头，提升软件质量。在服务端的话，可以通过tomcat日志查看定位，在native开发的app中我们也可以通过各种异常监控工具去监控，但是对于混合开发的app来说，通过上面的方式就不那么容易做到了。通常混合开发的app通过webview本地加载html、js、css，如果发生错误，应该怎样去捕获并传送给服务器呢？前端错误日志传送给服务器很简单，在异常发生
在python代码进行单元测试的时候，我们总会遇到这样的问题，如何来统计我们的代码所有分支的测试？本文带你了解，如何快速的掌握代码的覆盖率。
参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 首先按照词频顺序为每个词汇分配一个编号，然后将词汇表保存到一个独立的vocab文件中。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: word_deal1.py @time: 2019/2/20 10:4
本文我们主要介绍了SQL Server数据库用row_number() over() 来自动产生行号的一系列的操作，希望本次的介绍能够对您有所帮助。
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具：find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk；
Python 是当今最流行的编程语言之一，已被广泛用于各种领域和应用，从学习计算机科学的基础知识到执行复杂而直接的科学计算任务，再到构建游戏，它的影子无处不在。Python 甚至应用于数据科学和量子计算等更高级的领域。
softtabstop:表示在编辑模式的时候按退格键的时候退回缩进的长度,当使用 expandtab 时特别有用。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-ack.html
写在前面：博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”，昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”，总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。同时，博主也想通过此次尝试打造一个完善的技术图书馆，任何与文章技术点有关的异常、错误、注意事项均会在末尾列出，欢迎大家通过各种方式提供素材。 对于文章中出现的任何错误请大家批评指出，一定及时修改。 有任何想要讨论和学习的问题可联系我：
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具：find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk；提供的例子和参数都是最常用和最为实用的；对shell脚本使用的原则是命令单行书写，尽量不要超过2行；如果有更为复杂的任务需求，还是考虑python吧.
more 逐页查看，空格翻页 回车换行 q退出 /搜索关键词（n查看下一个，N查看上一个）
Pandas这个库对Python来说太重要啦！因为它的出现，让Python进行数据分析如虎添翼，作为Python里面最最牛逼的库之一，它在数据处理和数据分析方面，拥有极大的优势，受到数据科学开发者的广大欢迎。
find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk；
想知道一部没看过的影视剧能否符合自己口味，却又怕被剧透？没关系，我们可以用情绪分析来了解故事情节是否足够跌宕起伏。本文一步步教你如何用Python和R轻松愉快完成文本情绪分析。一起来试试吧。
在 Python 中，我们需要在一个文件中查找一个数字，并且找到最接近它的数值对应的行号。给定一个文件 data.txt：
这玩意就是 python 内置调试工具 pdb 的升级版，拥有代码高亮等功能，方便人性化使用，其实命令跟 gdb 是差不多的，但是每次用都要去网上查有点麻烦，找到一篇不错的文章，基本的命令都有了，以后直接看就行了
Linux_文件查看、操作、统计命令 文件的6种看法 （1）head ：查看文件头10行 （2）tail：查看文件末尾10行 head / tail -n ：查看文件的前/后 n 行，默认 10 行 例如：head -n 2 Data/example.fq （3）cat：查看文本文件的内容，将文件所有内容输出到屏幕 常见参数 -A ## 打印所有内容，包括特殊字符，如制表符 -n ## 打印出所有行号，-b 参数仅打印非空白行行号 常见用法： cat #输入 cat > file1 #重定向，往fi
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具：find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk； 提供的例子和参数都是最常用和最为实用的； 我对shell脚本使用的原则是命令单行书写，尽量不要超过2行； 如果有更为复杂的任务需求，还是考虑python吧； find 文件查找 查找txt和pdf文件 find . \( -name "*.txt" -o -name "*.pdf" \) -print 正则方式查找.txt和pdf find . -
五子棋是一种流行的棋类游戏，在制作五子棋游戏时，打印棋盘是一个必不可少的步骤。下面，我们将详细介绍如何使用Python来打印五子棋棋盘。
个人电脑的网络权限和系统权限都在自己手里，可以安装任意软件，进行各种设置，以达到自己用起来最顺手的状态。但工作电脑就不一定了，很多工作岗位只有有限的系统权限和网络权限，安装、使用软件就受到诸多掣肘：可能需要自己编译软件及各种插件，还很可能需要 IT 部门的协助，甚至要先经过审批才能进行。不要觉得只要我和 IT 关系足够好，部门协作足够流畅，这些问题都很容易解决。工作所需的软件安装的确没问题，但是如果你是一个强迫症，需要一些很细节的设置及个性化，甚至你自己都不知道最好的效果是什么，需要多次调节才能确定终极设置。这个过程你可能会羞于求助 IT。但是其实将工作工具设置到自己最舒服的状态，是基本需求。
Visual Studio 默认有三个主题，在我们刚开始安装 Visual Studio 的时候就能看到颜色主题，分别有浅色、深色、蓝色，如下图：
我们完成了对 blog 应用和 comment 应用这两个核心 app 的测试。现在我们想知道的是究竟测试效果怎么样呢？测试充分吗？测试全面吗？还有没有没有测到的地方呢？
前几天在Python最强王者群【鶏啊鶏。】问了一个Python自动化办公处理的问题，一起来看看吧。
AI摘要：本文是一个关于Linux中`grep`命令的详细教程，介绍了`grep`的基本用法、常用参数、以及多个实用示例。`grep`命令用于在文件中搜索指定的字符串或正则表达式，并输出匹配的行。介绍的参数包括忽略大小写（-i）、反向匹配（-v）、显示行号（-n）、统计匹配行数（-c）、递归搜索（-r或-R）、使用正则表达式（-E）等。示例部分展示了如何使用这些参数进行基本搜索、忽略大小写的搜索、反向匹配、显示行号、统计匹配行数、递归搜索、使用正则表达式、匹配整个单词或整行、显示匹配行及其前后行、指定多个模式、只输出匹配的部分、搜索包含空格的字符串，以及搜索以特定字符开头或结尾的行。文章强调了掌握`grep`命令的重要性，并鼓励通过练习来熟练运用这些技巧。
套用阿基米德的话来说，给我一个强大而又灵活的文本编辑器 (Vim)，一个交互式 Shell(IPython) 以及一个语言 (Python)，我就能撬动整个世界。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
