一.notes:控件和页面注释 越来越多的PM开始用Axure来写PRD,但行内并不存在约定成俗的文档规范.作者目前为止见过的Axure版PRD中,大部分采用原型+旁边文字标注的方法来表达产品逻辑.其实,notes才是Axure官方推荐的逻辑标注方式. Axure官网对notes的介绍: 控件注释和页面注释是与控件和页面关联的文本元数据.它们可以用来记录规范,将控件和页面与项目需求.文档更改.以及与团队成员进行沟通.注释字段可以被命名,有一些不同类型的注释字段可采用文本.选择列表.数字和日期,而

前言 用惯了vscode,这几天试了一下pycharm,还是回来了. pycharm一个好处就是python env 环境支持的比较好, vscode虽然也支持但是要改一些东西 env的使用查看我的上一篇博客 https://www.cnblogs.com/chnmig/p/11714530.html 正文 VsCode 我们使用vscode打开工作目录 打开vscode设置 选择 工作区 这里是本项目的设置,因为每个项目通常使用一个env所以正好合适 然后我们任意修改其中一个设置, 比如字体大

1. 前言 大家好,我是安果! 我们都知道 Python 可以用来开发桌面应用,一旦功能开发完成,最后打包的可执行文件体积大,并且使用 Python 开发桌面应用周期相对较长 假如想快速开发一款 PC 端的桌面应用,推荐使用 Aardio + Python 搭配的方式进行开发 2. Aardio 介绍 Aardio 是一款专注于 Windows 桌面端的软件开发,适用于快速开发一些自用的 PC 端桌面工具,并且它支持与 Python.JS.Golang 等主流语言进行混合编程 它是一款免费的开发

在网络层,互联网提供所有应用程序都要使用的两种类型的服务,尽管目前理解这些服务的细节并不重要,但在所有TCP/IP概述中,都不能忽略他们: 无连接分组交付服务(Connectionless Packet Delivery Service) 无连接交付抽象地表示大多数分组交换网络都能提供的一种服务.简单地讲,指的是TCP/IP灰暗网按照报文上携带的地址信息把短报文从一台机器传递到另一台机制.因为无连接服务单独传递每个分组,所以不能保证可靠.有序地传递.而且,由于无连接服务通常直接映射到底层的硬件上

基本流程为,将excel 格式 改为rar, 然后用rar软件打开, 将 xl -> worksheet -> sheet*.xml 做下修改, 把sheet*.xml 里面的密码保护字段移除. 具体步骤如下: 修改格式为rar, 然后用rar打开,找到 xl -> worksheet 目录,  把所有的sheet.xml 拖拉出来,到一个新的文件夹 把脚本替换文件replace.py  放到此文件夹中,运行 然后在rar中,把所有sheet.xml 删除 然后把,刚刚拖出来,处理过的s

map和reduce都是Python中的内置函数 map函数接受两个参数,第一个参数是函数,第二个参数是列表,将函数依次作用于列表中的元素,并返回一个元素 reduce同样以函数和列表作为参数,区别在于,reduce的函数参数,接收两个参数,为列表参数的元素与之前运算的函数结果.可用于求和等. map和reduce大大减少了代码量,提高了代码的易读性.可根据需求配合python的其他内置函数使用,比如lambda,capitalize等.

Python的数据持久化操作主要是六类:普通文件.DBM文件.Pickled对象存储.shelve对象存储.对象数据库存储.关系数据库存储. 普通文件不解释了,DBM就是把字符串的键值对存储在文件里: Python代码 % python >>> import anydbm >>> file = anydbm.open('movie', 'c') # make a DBM file called 'movie' >>> file['Batman'] =

调用摄像头 引入库支持 初始化 调整界面大小 实时显示 录制视频并保存 fourcc问题解决 代码实现 效果展示 总结 学到实用OpenCV调用笔记本电脑的摄像头,并录制视频保存到本地硬盘的时候,出现了一点故障,那就是获取到的文件总是为0KB.经过一番查找,终于找到了解决办法. 调用摄像头 调用摄像头作为本实验的基础是必不可少的,因为我们很有可能在初始化的这一步出错,而导致整个视频录制的失败. 引入库支持 import cv2 初始化 初始化的时候,参数可以是整数,也可以是外部的视频文件的名称.

cProfile是标准库内建的分析工具的其中一个,另外两个是hotshot和profile -s cumulative -s cumulative开关告诉cProfile对每个函数累计花费的时间进行排序,他能让我看到代码最慢的部分. 我们有这样一个函数. loopdemo.py def foo(): for a in range(0, 101): for b in range(0, 101): if a + b == 100: yield a, b if __name__ == '__main_

发现存在sql注入漏洞 简单一点可以直接用sqlmap工具暴库 但是如果想深入理解sql注入的原理,可以尝试手工注入,配合python脚本实现手工猜解数据库 首先hachbar开启 获取cms登录后的sessionid值 开始构造sql payload 获取数据库名的长度: page=1&rows=15&sort=CREATE_DATE,(SELECT (CASE WHEN (length(database())=8) THEN 9441 ELSE 9441*(SELECT 9441 FR

BT网站-奥修磁力-Python开发爬虫代替.NET写的爬虫,主要演示访问速度和在一千万左右的HASH记录中索引效率. IBMID 磁力下载- WWW.IBMID.COM  现在用的是Python +CENTOS 7 系统 磁力下载()经历了多次点技术变更.开源版本使用了django网站框架重写,之前是Flask,再早期是tornado.电影FM也是使用tornado,后来发现tornado并不适用于任何场景.以内容为王的网站还是django比较擅长,只是入门时间比其他框架都较长.早期数据库采用

已经一年半载没有写博客了,搞得上来不知道写些什么. 索马里影视下载  WWW.IBMID.COM  现在用的是CENTOS 7 系统, 经历了多次点技术变更.开源版本使用了django网站框架重写,之前是Flask,再早期是tornado.电影FM也是使用tornado,后来发现tornado并不适用于任何场景.以内容为王的网站还是django比较擅长,只是入门时间比其他框架都较长.早期数据库采用了MongoDB,因为配合Python读写数据很方便,也不用关注数据结构,搜索功能采用自带的关键词搜

一.课堂练习 描述 使用input输入若干个数,输出个数以及其中最大的数 1.普通方法实现 def max(*a): m=a[0] b=0 for x in a: if x>m: m=x b+=1 print(b) return m a=input().split() lst=[] for i in a: lst.append(int(i)) print(max(*lst)) 2.用列表推导式实现 def max(*a): m=a[0] b=0 for x in a: if x>m: m=x

目录: 0 引言 1 环境 2 需求分析 3 前置准备 4 逛店铺流程回顾 5 代码全景展示 6 总结 0 引言 最近叠猫猫的活动可真是十分的火爆,每天小伙伴们为了合猫猫忙的可谓是如火如荼.为啥要叠猫猫呢?赚猫币得现金红包!!眼看为实,先来看看我朋友的购物订单. 看到没,优惠力度如此之大!!! 后知后觉的我,错过了第一波,可不想错过第二波啊! 活动需要不断的升级自家的猫,其中一个途径是通过逛店铺来获取喵币.每天可逛40店铺,共可领到40*300喵币!!但是,你总不能一直盯着玩吧?想想都累,所以呢

在最近刷今日头条以及其他媒体软件时,经常会发现一些AI换脸的视频,于是我想,可不可以自己实现一个可以进行人脸识别的软件程序.我的具体流程是先配合python网络爬虫先进行万张PubFig人脸公共图片的爬取,分析出图片具体特征,然后再配合机器学习的OpenCV视觉库进行软件的构建.有一篇Github的文章讲得很详细,大家可以参考:https://github.com/Hironsan/BossSensor. 前几篇博客先向大家讲解如何爬取PubFig人脸数据,然后本片的话先用一些动漫人脸图片,向大

导读:Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具. 这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 为了区分不同对象的来源和类型,本文将在描述中通过以下方法进行标识: Python内置函数:Python自带的内置函数.函数无需导入,直接使

Python 标准库.第三方库 Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具.这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 为了区分不同对象的来源和类型,本节将在描述中通过以下方法进行标识: [Python内置函数]:Python自带的内

实python非常适合初学者入门,上手很容易.我就是完全通过网上资源学了python的.最大的是3点经验:1.找一本浅显易懂,例程比较好的教程,从头到尾看下去.不要看很多本,专注于一本.把里面的例程都手打一遍,搞懂为什么.2.去找一个实际项目练手.我当时是因为要做一个网站,不得已要学python.这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多.所以最好是要有真实的项目做.可以找几个同学一起做个网站之类.3.最好能找到一个已经会python的人.问他一点学习规划的建议,然后在遇到卡壳的地方找他指点.

导读:Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具. 这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 作者:宋天龙  来源:大数据(ID:hzdashuju) 为了区分不同对象的来源和类型,本文将在描述中通过以下方法进行标识: Python

Installation mac下可以采用 brew,easy_install(python自带)等方式安装. centos下可以采用yum,easy_install等方式安装. 但是上面两种方式在系统上有 多个 python 环境时,会造成混乱.不太好给制定的 python 版本安装 pip,于是采用下面的方式,在安装时就指定了python版本. 推荐安装方式 # 默认安装脚本,下载速度较慢 curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | /usr/bi

Python准备 Python简介 使用版本 环境安装 编写第一个Python文件 编辑器选择 Python简介 Python是一种简单易学,功能强大的编程语言,它有高效率的高层数据结构,能简单而有效地实现面向对象编程. Python简洁的语法和对动态输入的支持,再加上解释性语言的本质,使得它在大多数平台上的很多领域都是一个理想的脚本语言,特别适用于快速的应用程序开发. 应用范围 系统编程 图形处理 数学处理 文本处理 数据库编程 网络编程 Web开发 多媒体应用 官方网址:www.python