用python在后端将数据写入到数据库: # coding:utf- import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 # MySQL的用户:root, 密码:, 端口:,数据库:mydb engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/python1') import numpy as np impo

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au

一.重构post请求方法 上一张讲了如何使用requests库发送post请求,但是有时候,我们写脚本,不可能这么简单,代码完全不可复用,重复工作,那我们是不是可以想象,把我们的get,post请求,分别分装起来呢,等我们要使用的时候就直接调用好了. 废话不说,直接实例. 二.实例 1.我们先抓取一个接口,这边我直接抓了一个app接口,使用charles抓包.就用它了.如何抓包略. 2.代码实例 定义一个发送post的函数,传url,data参数, 返回 结果,最后调用这个函数 def send

Matplotlib大家都很熟悉    不谈. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Echarts是百度出的很有名  也很叼. 以前操练过很多次.. Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.主要用于数据可视化. 散点  折线  饼图 等等 目前支持python的库pyecharts ---------

1.概念 requests 是用Python语言编写,基于 urllib,采用 Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库.它比 urllib 更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足 HTTP 测试需求. 2.安装 2.1 通过pip安装 ->打开命令行,windows->cmd,unix->终端; ->输入 pip install requests 2.2 下载代码后安装 git clone git://github.com/kennethreitz/requ

前言 如果需要发送文件到服务器,比如上传图片.视频等,就需要发送二进制数据. 一般上传文件使用的都是 Content-Type: multipart/form-data; 数据类型,可以发送文件,也可以发送相关的消息体数据. POST一个多部分编码(Multipart-Encoded)的文件 使用 requests 上传文件的基本步骤 构造文件数据,通过 open 函数以二进制方式打开文件 构造相关数据 发送请求,将文件数据以  files  参数传入,其他消息体数据通过  data .json

一.post请求 前面讲了,我们get请求的时候,引入requests的包,然后直接使用get方法,那么post是不是一样的? 1.首先我们先引入requests import requests 2. requests.post(),从提示的代码我们可以看到,需要传的参数,有请求的URL,data字典等: 3.那我们怎么写呢?看下面,post(接口地址,字段data),一般我们post一个接口的时候,内容比较多,我们单独维护一个字典 代码实例: #先定义一个字典data,post请求一个地址im

一.requests库的安装 requests库作为第三方库,需要安装 cmd模式下,运行pip install requests 二.在学习如何发送请求之前,我们先来了解一下requests库,查看一下他有什么方法 print dir(requests) 三.模拟发送get请求 1.发送不带参数的get请求 r = requests.get('https://api.github.com/events') 返回的是一个response对象,该对象中包含的内容,通过dir(r) 2.发送带参数的

简单介绍 requests库简单易用的HTTP库 Get请求 格式: requests.get(url) 注意:若需要传请求参数,可直接在 url 最后的 ? 后面,也可以调用 get() 时多加一个参数 params ,传入请求参数,注意需要是 dict 格式:如下图所示 url = 'http://127.0.0.1:8888/passport/user/login' param = { ', ' } """通过params传参""" res

Numpy怎样对数组排序 Numpy给数组排序的三个方法: numpy.sort:返回排序后数组的拷贝 array.sort:原地排序数组而不是返回拷贝 numpy.argsort:间接排序,返回的是排序后的数字索引 3个方法都支持一个参数kind,可以是以下一个值: quicksort:快速排序,平均O(nlogn),不稳定情况 mergesort:归并排序,平均O(nlogn),稳定排序(比如int数组[1,1,1,6,4]中a[0],a[1],a[2]的值相等,在排序时不改变其序列,则称所

前言 之前讲了文件上传,当然就有文件下载啦 文件下载操作步骤 极其简单,将二进制格式的响应内容存进本地文件中,根据需要下载的文件的格式来写文件名即可 down_url = 'https://www.imooc.com/mobile/appdown' res = requests.post(down_url).content with open("F:/imooc.apk", "wb") as f: f.write(res)

今天我们来学习一下python的数据可视化库,Matplotlib,是一个Python的2D绘图库 通过这个库,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率图,条形图,错误图,散点图等等 废话不多说,我们直接通过例子来进行讲解. 首先我们有一组数据如下: 我们可以看到,这组数据有日期,还有日期对应的值,因为这组数据中的日期格式不是标准的日期格式 那么我们对数据做一下转换,取1948年的整年的数据,来进行一个绘图操作 import pandas as pd unrate = pd.rea

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py

Python OS模块标准库的系统接口及操作方法 os.name 返回当前操作系统名,定义了'posix','nt','mac','os2','ce','java'(我使用win7/python3.1,输出的是nt.posix不知道是什么系统,mac应该是Apple机吧,os2也不知道是什么东东,ce应该是winCE吧,这样的话,python应该支持向CE移植啊,偶自己试过,没编译成功,java估计是Sun开发的那个solari*系统) os.environ 返回一个mapping object

Python是门很神奇的语言,历经时间和实践检验,受到开发者和数据科学家一致好评,目前已经是全世界发展最好的编程语言之一.简单易用,完整而庞大的第三方库生态圈,使得Python成为编程小白和高级工程师的首选. 在本文中,我们会分享不同于市面上的python数据科学库(如numpy.padnas.scikit-learn.matplotlib等),尽管这些库很棒,但是其他还有一些不为人知,但同样优秀的库需要我们去探索去学习. 1. Wget 从网络上获取数据被认为是数据科学家的必备基本技能,而Wg

Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U

除了 pandas.scikit-learn 和 matplotlib,还要学习一些用 Python 进行数据科学的新技巧. Python 是一种令人惊叹的语言.事实上,它是世界上增长最快的编程语言之一.它一次又一次地证明了它在各个行业的开发者和数据科学者中的作用.Python 及其库的整个生态系统使其成为全世界用户的恰当选择,无论是初学者还是高级用户.它成功和受欢迎的原因之一是它的一组强大的库,使它如此动态和快速. 在本文中,我们将看到 Python 库中的一些数据科学工具,而不是那些常用的工

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py

在做接口测试的时候,我们经常会遇到一种情况就是要对接口的参数进行各种可能的校验,手动修改很麻烦,尤其是那些接口参数有几十个甚至更多的,有没有一种方法可以批量的对指定参数做生成处理呢. 答案是肯定的! python的jinja2模板库可以很好的满足我们的需求,通过维护一个原始数据模板,将我们想要动态生成的变量模板化,就可以实现需求. 现在我们有这样的一个请求数据 { "abc":"123", "p2p":"123", "

前言 说到python发送HTTP请求进行接口自动化测试,脑子里第一个闪过的可能就是requests库了,当然python有很多模块可以发送HTTP请求,包括原生的模块http.client,urllib2等,但由于原生的模块过于复杂,使用繁琐,那么requests库就诞生了,它也是现阶段比较流行的接口自动化测试工具之一 requests是个第三方库,封装了HTTP请求的所有方法,使用方便简单,只需要根据不同的请求方式调用相对应的方法就可以完成发送网络请求的整个过程,那么今天我们就来说说requ

引言 在上一篇<基于Python接口自动化测试框架(初级篇)附源码>讲过了接口自动化测试框架的搭建,最核心的模块功能就是测试数据库初始化,再来看看之前的框架结构: 可以看出testcase下有很多测试用例,并且每个测试用例都写了请求地址,请求参数,请求头等相关数据,还有一些断言的数据.如果接口很多的话,这样每个case写都要写,导致后期工作量大,维护起来不方便. 针对上述情况,引入python一个非常好用的第三方库ddt,其作用就是数据驱动,将数据与代码分离,可以把所有的接口相关的测试用例数据