import requests,jsonurl = 'http://localhost:30627/api/jobs/GetNuberId?id=2'req = requests.get(url)result = req.json();print(result)

VIM 的作者Bram Moolenaar在一篇叫高效文本编辑器的7个习惯的ppt中有这么一段话. Three basic steps 1.    Detect inefficiency 2.    Find a quicker way 3.    Make it a habit 即 1.检测哪里效率低下 2.找到一种更快的方法 3.养成习惯   这3个步骤可谓是大道至简.放之四海而皆准. 不止适用于vim,一样适用于python以及其他语言,也适用于现实生活. 这简单的道理很多人都懂,但是却有

因Jenkins启用“防止跨站点请求伪造" 解决方法: 在Manage Jenkins->Configure Global Security 设置中将“防止跨站点请求伪造”取消勾选

#coding=utf-8import requests url = "http://localhost:8080/jenkins/j_acegi_security_check"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.116 Safari/537.36"

关键词:Python.调包.线性规划.指派问题.运输问题.pulp.混合整数线性规划(MILP) 注:此文章是线性规划的调包实现,具体步骤原理请搜索具体解法.   本文章的各个问题可能会采用多种调用方法,为什么?因为这些包各有特点,有些语法特别像matlab,只要稍稍改变即可达成代码交换:而有些包利用了python本身的特性,在灵活度与代码的可读性上更高.我认为这些包各有优劣,各位各持所需吧.   看了本文章能做到什么?你可以在本文章内学到线性规划的几个问题的求解方式,并学会如何用pulp包解决

Python 3.0在2008年12月3日正式发布,在之后又经历了多个小版本(3.1,3.2,3.3……),本文梳理Python 3.0之后的新特性. 其实每个版本都有大量更新,都写出来要几百页,这里只写主要的更新,以及我个人认为重要的. 因此难免有失偏颇,望见谅,可以点击小标题查看每个版本的完整What's New. 本文会持续更新下去. Python 3.1   2009年6月27日发布 ▲用C语言实现io模块.在3.0,io模块是用Python语言实现的,性能很慢,现在比3.0快了2~20

本节内容 函数介绍及其作用 函数的定义与调用 函数的参数说明 全局变量与局部变量 值传递和引用传递 一.函数的介绍及其作用 编程语言中的函数与数学中的函数是有区别的:数学中的函数有参数(输入),就会有相应的结果(输出).编程语言中的函数有输入,不一定会返回结果.编程语言中的函数其实就是一个用于完成某个特定功能的相关代码的代码段 .那么哪些代码语句应该被整合到一起定义为一个函数呢?这取决于你想让这个函数完成的功能是什么. 为什么要将这个代码段定义成一个函数呢?这其实就是函数的作用.假设我们在编写一

1. GIL概念 (cpython历史遗留问题) 概念? 对Python多线程的影响? 编写一个多线程抓取网页的程序? 阐述多线程抓取程序是否比单线程性能有提升, 并解释原因. GIL:全局解释器锁, 每个线程在执行的过程都需要先获取GIL, 保证同一时刻只有一个线程可以执行代码. 线程释放GIL锁的情况:在IO操作等可能会引起阻塞的system call之前, 可以暂时释放GIL, 但在执行完毕后, 必须重新获取GIL. Python3.x使用计时器 (执行时间到达阈值后, 当前线程释放GIL

[转]Python之函数与变量 本节内容 函数介绍及其作用 函数的定义与调用 函数的参数说明 变量与作用域 值传递和引用传递 一.函数的介绍及其作用 编程语言中的函数与数学中的函数是有区别的:数学中的函数有参数(输入),就会有相应的结果(输出).编程语言中的函数有输入,不一定会返回结果.编程语言中的函数其实就是一个用于完成某个特定功能的相关代码的代码段 .那么哪些代码语句应该被整合到一起定义为一个函数呢?这取决于你想让这个函数完成的功能是什么. 为什么要将这个代码段定义成一个函数呢?这其实就是函

标题写了那么久,现在现在才有时间,整理下自己的思路.首先先总结下自己对sys模块的理解.手册上对sys的描述是系统参数和系统函数,这里的系统实际上是python解释器.这个模块提供了用户可以访问的解释器变量和一些可以与解释器进行交互的功能函数.这里主要关注的就是sys.argv,其实它就是一个解释器变量,通过sys模块,我们就可以访问,并且根据自己的需要来解析. sys.argv 描述:记录命令行参数 类别:列表(可以使用列表方法来访问) 我用的系统是RHL 5.3,python 版本为2.4,

很多小伙伴都反映公司要求测dubbo(dubbo是一个java的分布式开源框架)接口,不会写java代码,怎么测,能不能用python来调dubbo接口.当然是可以的了,最近研究了一下,很简单,分享给大家.     关于dubbo这个框架咱就不过多描述了,开发用,咱们只关注怎么调用就行了,想了解原理的可以看下这篇文章 http://www.cnblogs.com/Javame/p/3632473.html     Dubbo 本身支持多种远程调用方式,例如Dubbo RPC(二进制序列化 + t

在之前的文章 http://www.cnblogs.com/bitpeng/p/4748148.html 中,大家看到了ret.append(path) 和ret.append(path[:])的巨大差别.这和Python的对象机制有关.现在谈谈这个问题! 我们知道,Python有可变对象和不可变对象,他们的表现行为也迥然不同.先来几个简单的问题: def foo1(arg): arg = 5 print(arg) x = 1 foo(x) # 输出5 print(x) # 输出1 def fo

转自:https://www.cnblogs.com/chunyanxu/p/8732734.html 会吐泡泡的鱼 博客园 首页 新闻 新随笔 联系 管理 订阅 随笔- 57  文章- 0  评论- 0  python.java大作战,python测试dubbo接口   很多小伙伴都反映公司要求测dubbo(dubbo是一个java的分布式开源框架)接口,不会写java代码,怎么测,能不能用python来调dubbo接口.当然是可以的了,最近研究了一下,很简单,分享给大家.    关于dubb

前言 自动化测试应用越来越多了,尤其是接口自动化测试. 在接口测试数据传递方面,很多公司都会选择对请求数据进行加密处理. 而目前为主,大部分公司的产品都是java语言实现的.所以加密处理也是java实现的. 作为用python做测试的我,要做接口自动化时,如何去对请求数据进行加密呢? 解决方法 基于此,首先去找开发了解一下具体的加密过程,甚至可以画一个加密流程图出来. 一种方法是:用python代码去实现加密流程. 对测试人员技术能力有所要求,对加密的实现也需要与开发人员密切进行交流. 另外一种

序言 如果你是从Java语言开发转Python开发,可能在庆幸自己的开发效率提高了很多,但是也有痛苦的时候,比如你会怀念jstack,jmap, 等各种工具在生产环境做perfomance tuning.我之前使用过的有GDB,PyRasite,PyFlame等各种工具,特别是gdb系列工具,入门使用还挺麻烦的.这里推荐大家一款工具:Py-Spy. 引用官方的介绍: Py-Spy是Python程序的抽样分析器. 它允许您可视化查看Python程序在哪些地方花了更多时间,整个监控方式无需重新启动程

http://lemfix.com/topics/344 前言 自动化测试应用越来越多了,尤其是接口自动化测试. 在接口测试数据传递方面,很多公司都会选择对请求数据进行加密处理. 而目前为主,大部分公司的产品都是java语言实现的.所以加密处理也是java实现的. 作为用python做测试的我,要做接口自动化时,如何去对请求数据进行加密呢? 解决方法 基于此,首先去找开发了解一下具体的加密过程,甚至可以画一个加密流程图出来. 一种方法是:用python代码去实现加密流程. 对测试人员技术能力有所

今日所得 模块 import from...import... 循环导入 相对导入 绝对导入 软件开发目录规范 模块 模块:是一系列功能的集合体 模块的三种来源:1.内置模块(Python解释器自带的模块) 2.第三方模块(别人写的) 3.自定义模块(自己写的) 模块的四种表现形式 1.使用Python编写的py文件(py文件也可以称之为模块) 2.已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展 3.把一系列模块组织到一起的文件夹(文件夹下有一个__init__.py文件,该文件夹称之为包)包:一系列

做了一个sublime text插件,可以方便地查看C++/python的调用图.插件的演示视频在这里: http://list.youku.com/albumlist/show?id=28202266&ascending=1&page=1 https://www.youtube.com/playlist?list=PLN16zMWJLkHLgHhTJUIkwp5chgnFz9_NH 来自为知笔记(Wiz)

优秀博客 综合 杨文博(供职于百度公司,任复合搜索部资深研发工程师,目前作为tech lead,负责垂直行业搜索后端架构研发.) 杨远骋 徐宥(Google 软件工程师. 这个中文博客是我的思考记录,主要用来帮助我 debug/refactor 我的思想) 酷壳(15年软件开发相关工作经验,8年以上项目和团队管理经验) 池建强(现任瑞友科技IT应用研究院副院长) 刘未鹏 师北宸 王聪 张磊 郭家宝 陈硕 冯大辉(现在就职于丁香园 (http://dxy.cn) ,担任技术团队负责人.) 周季 楼

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250983 选择合适的estimator 通常机器学习最难的一部分是选择合适的estimator,不同的estimator适用于不同的数据集和问题. sklearn官方文档提供了一个图[flowchart],可以快速地根据你的数据和问题选择合适的estimator,单击相应的区域还可以获得更具体的内容. 代码中我一般这么写 def gen_estimators(): ''' List of the

检测工作想借用MTCNN里的48-net,源码来自CongWeilin Git 下下来就能跑,真是良心 进入pepare_data准备好数据以后进入48-net,目录下有一个pythonLayer.py,由于loss函数是自定义的python层,所以train.sh里,第一行要把这个目录export到pythonpath 然后在train.sh第二行里配上自己的caffe编译路径,运行,报错找不到python层,查到是因为给的caffe路径不支持python层导致的,这是在caffe编译的时候没