环境:Windows 版 Python Python 3.6.8可以用自带的命令建立虚拟环境,不用安装另外的如 virtualenv.virtualenvwrapper等工具. python -m venv MyApp 当这样建立了虚拟环境后,在其中安装的包很多,也很费时间,你想将这个MyApp放到其他电脑上去开发,是不是直接复制MyApp文件夹就可以了呢? 不行!因为在建立虚拟环境时,虚拟环境中的python.exe, pip.exe......等一些文件会“硬编码”,记录的是绝对路径,放到其

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python自动化测试(4)-使用第三方python库技术实现 1   概述 关于测试的方法论,都是建立在之前的文章里面提到的观点: 功能测试不建议做自动化 接口测试性价比最高 接口测试可以做自动化 做好接口自动化,一定要有透过界面看到数据本质的能力 后面所谈到的 测试自动化 也将围绕着 接口自动化 来介绍. 2   可测试架构 目前互联网行业流行的“一服务,多客户端”的架构是一种 可测试性好 的架构,架构图如下: 服务器和客户端采用Http(或者WebSocket)的方式进行通讯 数据交换的格

在用Python开发时(Windows环境),会碰到需要安装某个版本的第三方库,为了以后查找.安装方便,总结如下: windows版的各种Python库安装包下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 一.打开cmd 二.将cmd当前目录切换到Downloads,命令为cd Downloads 三.在文章开头链接地址下载所需第三方库,以SciPy为例:0.18.1是库版本号:cp27.cp35分别对应Python2.7.Python3.5:wi

window下python2.python3安装包的方法 一.在线安装 安装好python.设置好环境变量后,在python安装目录下Script文件夹内会存在pip.exe和easy_install.exe两种在线安装工具. 只需要在cmd输入pip,可以查看pip是否可用 没有报错表示可用,在cmd中输入pip install xxx就可以在线安装包了,xxx为你要安装的包的名称.如在线安装lxml包,只需要在cmd中输入pip install lxml.即可 在线更新 pip instal

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1 算法 1.1 字符串处理 re 正则表达式的标准库. StringIO / cStringIO 以读写文件的方式来操作字符串(有点类似于内存文件). cStringIO 是 C 语言实现的,提供高性能:而 StringIO 是 Python 实现的,提供 Unicode 兼容性. chardet chardet 可以猜测任意一段文本的字符集编码.对于编码类型未知的文本,它会很有用. chardet 既可以作为模块来使用,也可以作为命令行工具来使用. 代码示例 import chardet p

Python 是世界上发展最快的编程语言之一.它一次又一次地证明了自己在开发人员和跨行业的数据科学中的实用性.Python 及其机器学习库的整个生态系统使全世界的用户(无论新手或老手)都愿意选择它.Python 成功和受欢迎的原因之一是存在强大的库,这些库使 Python 极具创造力且运行快速.然而,使用 Pandas.Scikit-learn.Matplotlib 等常见库在解决一些特殊的数据问题时可能并不实用,本文介绍的这些非常见库可能更有帮助. WGET 提取数据,特别是从网络中提取数据是

开源机器学习库介绍 MLlib in Apache Spark:Spark下的分布式机器学习库.官网 scikit-learn:基于SciPy的机器学习模块.官网 LibRec:一个专注于推荐算法的java开源库.官网 BigML:连接外部服务器的库.官网 Caffe:考虑了代码清洁.可读性及速度的深度学习框架.官网 TensorFlow:该系统旨在促进对机器学习的研究,同时也让机器学习研究原型过渡到生产系统更加高效容易.官网 解决特定问题的工具 LIBLINEAR  官网  台大出品 LIBS

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1 算法 1.1 字符串处理 re 正则表达式的标准库. StringIO / cStringIO 以读写文件的方式来操作字符串(有点类似于内存文件). cStringIO 是 C 语言实现的,提供高性能:而 StringIO 是 Python 实现的,提供 Unicode 兼容性. chardet chardet 可以猜测任意一段文本的字符集编码.对于编码类型未知的文本,它会很有用. chardet 既可以作为模块来使用,也可以作为命令行工具来使用. 代码示例 import chardet p

我是 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper– virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具. conda – 跨平台,Python 二进制包管理工具. Cu

机器学习令人无比神往,但从事这个工作的人可能并不这么想. 机器学习的工作内容往往复杂枯燥又困难——通过大量重复工作进行提升必不可少: 汇总工作流及传输渠道.设置数据源以及在内部部署和云部署的资源之间来回分流. 所以使用工具提升你的工作效率实在很关键,而且像这样的工具越多越好. 好在你学的是Python,作为一门威力巨大的工具语言,Python可以给你提供足够的辅助工具,让你在大数据和机器学习项目中游刃有余. 唯一的问题在于Python海量的资源库让患有选择困难症的你难以取舍,因此糖豆贴心的给你找

扯淡 首先说明下,这篇文章篇幅过长并且大部分是链接,因此非常适合在电脑端打开访问. 本文内容摘自 Github 上有名的 Awesome Python.这是由 vinta 在 14 年发起并持续维护的一个项目. Awesome Python 涵盖了 Python 的方方面面,主要有 Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.图片处理.数据可视化.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等.学会这些库,保证你在 Python 方面会有质的飞跃. 以下内容是我基于 Awesome

Python是一种很棒的编程语言.事实上,它还是世界上发展最快的编程语言之一.它一次又一次证明了它在数据科学职位中的实用性.整个Python及其库的生态系统使其成为全世界用户(初学者和高级)的合适选择. 在本文中,我们将介绍一些用于数据科学方面的Python库,它们并不像pandas.scikit-learn 和 matplotlib那么知名,但一样非常实用的库. 1.Wget 提取数据,尤其是从网络上提取数据,是数据科学家的主要任务之一.Wget是一个免费的实用程序,用于从Web上进行非交互式

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