#coding=utf-8 import timefrom selenium import webdriverimport threading def fun1(a): print a def fun2(): print 222 threads = []threads.append(threading.Thread(target=fun1,args=(u'爱情买卖',)))threads.append(threading.Thread(target=fun2))print(threads)if

经常希望可以执行一个命令行N次...windows下没有现成的工具(有?推荐给我!) 用python写一个... #!/usr/bin/evn python #coding: utf-8 """ times.py run a command line for n times """ import os import sys import string if __name__ == "__main__": n = 1 cmd =

js里的两个内置函数:setInterval()与setTimeout()提供了定时的功能,前者是每隔几秒执行一次,后者是延迟一段时间执行一次.javascript 是一个单线程环境,定时并不是很准,遇到阻塞的操作会延迟,代码: <script> var fn = function(){ alert("fn()函数被执行了"); } setInterval(fn,1000); </script> 以上代码会每隔一分钟弹窗,如果不关闭弹窗.Js不会在下一秒执行这个

如何判断一个函数是否是一个特殊的 generator 函数?可以利用 isgeneratorfunction 判断: >>>from inspect import isgeneratorfunction >>> isgeneratorfunction(fab) False

代码: #encoding=utf-8for i in dir(__builtins__):    #print "i:",i    try: #这里的i是个字符串,并不能直接用dir(i)来生成内置方法列表,需要用eval来转换一下        if 'copy' in dir(eval(i)):            print i    except: #当i遍历到"print"时,调用eval("print")是会报错的,随意用try来

https://blog.csdn.net/qq_39694935/article/details/84552076 [Python]multiprocessing Pool 进程间通信共享 直接上代码: from tqdm import tqdm from multiprocessing import Pool import functools from pymongo import MongoClient mdb = MongoClient('120.xx.26.xx:20002', use

问题: 第一个函数中用到了变量a:第二个函数也想使用变量a. 解决方法: 在第一个函数中将变量a定义为全局变量,然后在第二个函数中,也写上global a即可. 示例: def func1(): global a a = 1 print "a in func1 is %d" % (a) def func2(): global a print "a in func2 is %d" % (a) func1() func2() 运行结果: a in func1 is 1

import pytest@pytest.fixture()def login_r(): print('登陆') @pytest.fixture()def open_browser(): print('打开浏览器') def test_soso(): print('case3') @pytest.mark.usefixtures('login_r')----通过usefixtures可以让test_cart前置执行logindef test_cart(): print('case4') if _

一.生成器    本质就是迭代器. 我们可以直接执⾏__next__()来执⾏ 以下⽣成器 一个一个的创建对象 创建生成器的方式: 1.生成器函数 2.通过生成器 表达式来获取生成器 3.类型转换(看不到) 二.生成器函数(重点)    深坑:生成器在要值得时候才拿值 生成器函数中包含yield,返回数据和return差不多:return会立即结束这个函数的执行,yield 表示返回,不会终止函数的执行,可以分段的执行一个函数. 当函数中包含了yield,次函数就是生成器函数 坑:生成器函数在执

首先,python 多线程不能充分利用多核CPU的计算资源(只能共用一个CPU),所以得用多进程.笔者从3.7亿数据的索引,取200多万的数据,从取数据到构造pandas dataframe总共大概用时14秒左右.每个分片用一个进程查询数据,最后拼接出完整的结果. 由于返回的json数据量较大,每次100多万到200多万,如何快速根据json构造pandas 的dataframe是个问题 — 笔者测试过read_json().json_normalize().DataFrame(eval(pan

以每一个匹配的元素作为上下文来执行一个函数. 意味着,每次执行传递进来的函数时,函数中的this关键字都指向一个不同的DOM元素(每次都是一个不同的匹配元素).而且,在每次执行函数时,都会给函数传递一个表示作为执行环境的元素在匹配的元素集合中所处位置的数字值作为参数(从零开始的整型). 返回 'false' 将停止循环 (就像在普通的循环中使用 'break').返回 'true' 跳至下一个循环(就像在普通的循环中使用'continue'). 描述: 迭代两个图像,并设置它们的 src 属性.

本节讨论Python函数返回值问题. Python和C语言一样,也可以在函数结束时返回一个值.但在定义自己的Python函数时,是不需要指定返回值数据类型的,这和Python不关心变量的数据类型是一致的,所以在Python里定义一个函数十分简单,原因在于(1)型参不用定义数据类型,(2)函数返回值也不需要定义数据类型,这两点都比C语言要简单,所以可以说Python只关心或重心在于程序的逻辑,而非数据和内存空间的分配管理. 那如何实现带返回值的函数呢?语法结构如下所示: def function(

首先看一个例子 ''' 多个装饰器装饰一个函数 ''' # 定义第一个装饰器 def set_func1(func): def wrapper1(*args,**kwargs): print('装饰内容开始1') func(*args, **kwargs) print('装饰内容结束1') return wrapper1 # 定义第二个装饰器 def set_func2(func): def wrapper2(*args,**kwargs): print('装饰内容开始2') func(*arg

#!/usr/bin/env python a = 10/3 print(a) #divmod计算商与余数 r = divmod(10001,20) print(r) #eval可以执行一个字符串形式的表达式 ret = eval("1 + 3") c = eval("a + 60",{"a": 99}) print(ret) print(c) """exec语句用来执行储存在字符串或文件中的Python语句. 例如

练习一:打出1-100之间的所有偶数 def even_print(): for i in range(1,101): if i % 2 == 0: print (i) even_print() #列表解析式的方式: k = [n for n in range(1,101) if n%2 == 0] print (k) 练习二:设计一个函数,在桌面上创建10个文件,并以数字命名 def text_creation(): path = 'C:/Users/Administrator/Desktop

在Python中,函数本身也是对象,所以可以将函数作为参数传入另一函数并进行调用 在旧版本中,可以使用apply(function, *args, **kwargs)进行调用,但是在新版本中已经移除,以function(*args, **kwargs)进行替代,所以也不应该再使用apply方法 示例代码: def func_a(func, *args, **kwargs): print(func(*args, **kwargs)) def func_b(*args): return args i

在序列上执行聚集函数(比如sum() , min() , max() ) eg1: >>>nums = [1, 2, 3, 4, 5]>>>s = sum(x * x for x in nums) eg2: >>>import os >>>files=os.listdir('C:\share') >>>if any(name.endswith('.py') for name in files): ... print(

  在Web渗透流程的暴力登录场景和爬虫抓取场景中,经常会遇到一些登录表单用DES之类的加密方式来加密参数,也就是说,你不搞定这些前端加密,你的编写的脚本是不可能Login成功的.针对这个问题,现在有三种解决方式: ①看懂前端的加密流程,然后用脚本编写这些方法(或者找开源的源码),模拟这个加密的流程.缺点是:不懂JS的话,看懂的成本就比较高了: ②selenium + Chrome Headless.缺点是:因为是模拟点击,所以效率相对①.③低一些: ③使用语言调用JS引擎来执行JS函数.缺点是

有参装饰器 def timmerout(flag1): #flag1 =flag def timmer(f): def inner(*args,**kwargs): if flag1: start_time = time.time() ret = f(*args,**kwargs) end_time = time.time() print('此函数的执行效率%s' % (end_time - start_time)) return ret else: ret = f(*args, **kwarg

Python函数07/有参装饰器/多个装饰器装饰一个函数 目录 Python函数07/有参装饰器/多个装饰器装饰一个函数 内容大纲 1.有参装饰器 2.多个装饰器装饰一个函数 3.今日总结 3.今日练习 内容大纲 1.有参装饰器 2.多个装饰器装饰一个函数 1.有参装饰器 # def auth(argv): # def wrapper(func): # def inner(*args,**kwargs): # func(*args,**kwargs) # return inner # retur

1.js中如何在函数a里面执行函数b function a(参数c){ b(); } function b(参数c){ } 方法2: <script type="text/javascript" language="javascript"> $(document).ready(function() {     $("#asd").click(function(){         aa();     }); });       fun