python

有时候系统会以pytest的形式运行,如果不想以这种方式运行,换回普通模式,那么就点击画圈圈那里的白色三角行 点击Edit configurations 点击"-" 出现如下图,点击python 点击左上角的"+",选择Python 查找你所需要执行的文件所在的目录 点击ok 在Name那里写文件名 点击右下角的ok 这时候再观察,发现没有pytest了 右键选run 运行程序 补充知识:pycharm不进入test模式 由于各种原因,pycharm有test字段,

xpath是一种在xm文档中定位的语言,详细简介,请自行参照百度百科,本文主要总结一下xpath的使用方法,个人看法,如有不足和错误,敬请指出. 注意:xpath的定位 同一级别的多个标签 索引从1开始 而不是0 1. 绝对定位: 此方法最为简单,具体格式为 xxx.find_element_by_xpath("绝对路径") 具体例子: xxx.find_element_by_xpath("/html/body/div[x]/form/input") x 代表第x个

1.工作流程 request/response模式下,request并不是直接到达view方法,view方法也不是将返回的response直接发送给浏览器的,而是request由外到里的层层通过各种middleware层,这个时候可以对request做一些事情,到最后一层也就是最内层时,得到view方法返回的response,然后再把这个response再由内到外层层传递出来,这时候可以对response做一些事情,如下图: 2.原理 class SimpleMiddleware: def __

问题:在利用unittest框架生成测试报告时,代码执行完成,没有在指定目录下生成报告 原因:PyCharm会默认使用自带的unittest框架来执行单元测试,不会执行main函数中的代码,所以不生成测试报告 解决方法: 1.点击PyCharm右上角的 Uittest in xxx.py下拉框 2.点击Edit Configuration...,在弹出的对话框中,删除 unittests in xxxx.py 3.点击绿色"+"号,新增Python文件 4.Script Path 路径

del是python关键字,就像def.and.or一样.它不是字典.列表的方法,但是可以用来删除字典.列表的元素. python中的del用法比较特殊,新手学习往往产生误解,弄清del的用法,可以帮助深入理解python的内存方面的问题. python的del不同于C的free和C++的delete. 由于python都是引用,而python有GC机制,所以,del语句作用在变量上,而不是数据对象上. if __name__=='__main__': a=1 # 对象 1 被 变量a引用,对象

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import subprocess as p import time import threading from queue import Queue def check_ip(ip): w=p.Popen('ping -n 2 '+ip,shell=True,stdout=p.PIPE,stderr=p.PIPE,encoding='gbk') result=w.stdout.read() # print(result) if 'TTL' in res

今天遇到一个奇怪的问题,在用urllib打开一个https链接的时候,出现了一下报错信息:IOError: [Errno socket error] [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:727),报错问题就是证书验证失败,这种情况出现在网站使用的是自签名证书或系统根证书存在问题的时候. 原因: Python 从 2.7.9版本开始,就默认开启了服务器证书验证功能,如果证书校验不通过,则拒绝后续操作:

介绍 本文主要介绍Python中列表生成式的基本知识和使用 生成列表 要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],我们可以用range(1, 11): >>> range(1, 11) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环: >>> L = [] >>> for x in range(1, 11): ..

有时候在编完脚本开始运行时,发现某个py脚本右键运行的选项不是run,二是run in unittest,试过很多方法都不能很好的去除,主要是因为脚本中含有test字符串,一种解决方法是将脚本中所有的函数和类的test字符串改为其他的. 但是此方法比较麻烦,需要改函数和类的名字,有一种根本的解决方法: File-> Settings -> Tools -> Python Integrated Tools -> Default test runner 将Unittests改为py.t

一.开发环境 1.python3.6 2.django2.0 3.window10 二.项目搭建 1.创建一个虚拟空间mkvirtualenv 空间名 2.创建一个django项目 3.安装graphql的依赖包 pip install graphene-django 4.创建一个组件blog 5.把组件blog及graphene_django注入到app中 6.在settings.py中配置mysql数据库连接 三.书写blog的内容 1.在models.py中写上数据模型 from djan

虽然本人使用django也有几年的时间,但是还是对django中数据模型的null和blank有点分不清楚,我想很多人也和我一样的困惑,现在将全面彻底的讲解下两个的区别. 一.null的使用 1.默认是False的,如果设置为True的时候,django将会映射到数据表指定是否为空 2.如果这个字段设置为False的时候,如果没给这个字段传递任何值的时候,django也会使用一个空字符串('')存储进去 3.如果这个字段设置为True的时候,django会产生两种空值的情形(null和空字符串)

由于历史原因,Python有两个大的版本分支,Python2和Python3,又由于一些库只支持某个版本分支,所以需要在电脑上同时安装Python2和Python3,因此如何让两个版本的Python兼容,如何让脚本在对应的Python版本上运行,这个是值得总结的. 对于Ubuntu 16.04 LTS版本来说,Python2(2.7.12)和Python3(3.5.2)默认同时安装,默认的python版本是2.7.12. 当然你也可以用python2来调用. 如果想调用python3,就用pyt

VScode不愧是用户数量上升最快的编辑器,界面华丽(当然,需要配合各种主题插件),十分容易上手且功能强大.之前用它写C++体验十分nice,现在需要学习tensorflow,而工欲善其事必先利其器,搭建一个舒服的开发环境是非常重要的第一步. 目标:在linux下从无到有,安装anaconde3, tensorflow, 配置vs code,直到可以运行一个tensorflow版hello world(实为mnist手写数据分类).尽管有其他的安装tensorflow的方式,但使用anacond

本文为阅读 <Python Tricks: The Book>一书的 3.5 Function Argument Unpacking 的笔记与扩充理解.函数参数拆解是定义可变参数(VarArgs) *args 和 **kwargs 的反向特性. *args 和 **kwars 是函数可定义一个形参来接收传入的不定数量的实参. 而这里的函数参数拆解是形参定义多个,在调用时只传入一个集合类型对象(带上 * 或 ** 前缀),如 list, tuple, dict, 甚至是 generator, 然

一.文件和目录操作 创建.删除.修改.拼接.获取当前目录.遍历目录下的文件.获取文件大小.修改日期.判断文件是否存在等.略 二.日期和时间(内置模块:time.datatime.calendar) 1.time.time() #返回自1970年1月1日0点到当前时间经过的秒数 实例1:获取某函数执行的时间,单位秒 import time before = time.time() func1 after = time.time() print(f"调用func1,花费时间{after-before

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ def list_dict(list_data): dict_data = {} for i in list_data: key, = i value, = i.values() dict_data[key] = value return dict_data if __name__ == '__main__': list_data = [{'aa': 'aa'}, {'bb': 'bb'}, {'cc': 'cc'}, {'dd': 'dd'}] pri

选择解释器 打开设置 选择解释器 加载完成 点击ok 添加解释器[anconda版本] 找到Python.exe文件位置,进行添加 确定 加载完成之后,点击ok 添加原生Python解释器 先确定Python的位置 打开之后是快捷键,但是我们需要找到Python.exe 进入pycharm添加解释器 添加解释器 确定 到此这篇关于pycharm 添加解释器的方法步骤的文章就介绍到这了,更多相关pycharm 添加解释器内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

前言 由于机器学习的基本思想就是找到一个函数去拟合样本数据分布,因此就涉及到了梯度去求最小值,在超平面我们又很难直接得到全局最优值,更没有通用性,因此我们就想办法让梯度沿着负方向下降,那么我们就能得到一个局部或全局的最优值了,因此导数就在机器学习中显得非常重要了 基本使用 tensor.backward()可以及自动将梯度累加积到tensor.grad上 x = torch.ones(3,3) print(x.requires_grad) x.requires_grad_(True) print

作为一个 Java 为母语的程序员来讲,学习起其他新的语言就难免任何事都与 Java 进行横向对比.Java 7 引入了能省去许多重复代码的 try-with-resources 特性,不用每回 try/finally 来释放资源(不便之处有局部变量必须声明在 try 之前,finally 里还要嵌套 try/catch 来处理异常).比如下面的 Java 代码 try(InputStream inputStream = new FileInputStream("abc.txt"))

仅以此篇记录一下个人常用的 Python 处理日期的库与函数,主要涉及的类库有 Python 自带的 datetime, time 和 calendar,以及第三方的 dateutil.说到日期处理基本上要覆盖的概念有 date, time, datetime, timezone, calendar, 时间的比较与差值,解析与格式化显示等. 在 datetime 模块中类之间的继承关系如下: object ├── date │ └── datetime ├── time ├── timedelt