Modbus协议是由Modicon公司(现在的施耐德电气Schneider Electric)推出,主要建立在物理串口.以太网TCP/IP层之上,目前已经成为工业领域通信协议的业界标准,广泛应用在工业电子设备之间的互联.Modbus Poll和Modbus Slave是两款非常流行的Modbus设备仿真软件,支持Modbus RTU/ASCII和Modbus TCP/IP协议 ,经常用于测试和调试Modbus设备,观察Modbus通信过程中的各种报文.当用于支持Modbus RTU/ASCII协

MySQLdb模块用于连接mysql数据库. 基本操作 # -*- coding: utf-8 -*-       #mysqldb       import time, MySQLdb             #连接       conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="root",db="test",charset="utf8")

[本文出自天外归云的博客园] 在网上查了很多方法都不成功,在google上搜到一篇文章,做了一些小修改,能够处理中文输出.提取一个运行python脚本的Java工具类如下: package com.autox.util; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; public class RunPy

1.定义常量类constant.py # -*- coding: utf-8 -* """常量工具类 author: Jill usage: from constant import _Const const = _Const() const.PI = 3.14 """ class _Const: class ConstError(TypeError): pass class ConstCaseError(ConstError): pass de

写了一个爬虫工具类. # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/8/7 16:29 # @Author : cxa # @File : utils.py # @Software: PyCharm from retrying import retry from decorators.decorators import decorator, parse_decorator from glom import glom from config import heade

封装Excel工具类 我们常用的excel工具类,读有xlrd,写有xlwt.有读有写,新一代库有pandas,openpyxl等等. 大家用法都差不多,今天博主就介绍新手最爱,我也爱的xlrd和xlwt.(不过xlwt似乎最多只支持65535条数据,此乃一坑) 缘起 老板给博主安排了一个导出excel的任务,而这个新项目里面还尚未编写此类公共方法,于是就想来一波尝试. 主要是想把xlwt和xlrd做一个整合,但并不是说要对一个文件读和写,因为应用场景一般是导入或者导出. 封装ExcelHelp

ConfigParser模块定义了类ConfigParser,用于实现配置文件解释器.该模块ConfigParser在Python3中,已更名为configparser. 一,函数介绍 1.读取配置文件 ')] #写配置文件  #增加新的section  cu.config.add_section('src_mysql')  #写入指定section增加新option和值   cu.config.set("src_mysql", "passwd", "ne

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例   本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特

arcgis python脚本工具实例教程-栅格范围提取至多边形要素类 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855_4328,xiexiaokui#qq.com 功能:提取栅格数据的范围,保存至多边形要素类,从而对范围进一步处理. 关键词:arcpy, 栅格,矢量,矢量化,栅格转矢量,范围提取,范围统计 特点: 1. 速度快 2. 稳定性高 3. 可以集成到任意脚本.工具和模型中 工具开发目的:系统自带工具存在速度慢.容易崩溃等缺点.例如,处理本案例所示数据,一直出错,不可调和.  

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ __title__ = '操作时间的工具类' """ import datetime import time # ========================== # ========== time ========== # ========================== def getCurrentMilliSecondTime():

如何调用直接看__main__函数里如何调用此工具类就阔以啦! # encoding=utf-8 import pymysql # 导入所有Mysql配置常量,请自行指定文件 from conf.settings import * class MysqlConnection(object): """ mysql操作类,对mysql数据库进行增删改查 """ def __init__(self, config): # Connect to the

通过 Python 使用工具 ArcGIS 10 每个地理处理工具都具有一组固定的参数,这些参数为工具提供执行所需的信息.工具通常具有定义一个或多个数据集的输入参数,这些数据集一般用于生成新的输出数据.参数具有几个重要属性: 名称 每个工具参数都具有一个唯一名称. 类型 所需数据的类型,如要素类.整型.字符串或栅格. 方向 该参数定义是输入值还是输出值. 必填信息 表示必须为参数提供值还是参数为可选. 在脚本中使用工具时,必须正确设置工具的参数值,以便在运行脚本时工具可以执行.每个工具的文档都明

Python开发工具PyCharm个性化设置,包括设置默认PyCharm解析器.设置缩进符为制表符.设置IDE皮肤主题等,大家参考使用吧     1.设置默认PyCharm解析器: 操作如下: Python–>Preferences–>Project Interpreter–>Python Interpreter 点击"+"号选择系统安装的Python.   然后再返回Project Interpreter,选择刚添加的解释器.   2.设置缩进符为制表符"

一种数据与逻辑分离的Python单元测试工具 几个概念 TestCase TestCase是一个完整的测试单元,最小的测试执行实体,就是我们常说的测试用例. TestSuite 以某种特性将测试用例组合到一起的测试用例集合被称作TestSuite,中文可以叫做测试套件.TestSuite可以包含TestCase,也可以嵌套TestSuite. TestFixtrue TestFixtrue是测试主程序运行时所需要的一切东西,可能是数据,可能是系统环境,也有可能是某个具体实例化类,中文可以称作测试

Apache Commons包含了很多开源的工具,用于解决平时编程经常会遇到的问题,减少重复劳动. 一.Commons BeanUtils 说明:针对Bean的一个工具集.由于Bean往往是有一堆get和set组成,所以BeanUtils也是在此基础上进行一些包装. 二.Commons CLI 说明:这是一个处理命令的工具.比如main方法输入的string[]需要解析.你可以预先定义好参数的规则,然后就可以调用CLI来解析. 三.Commons Codec 说明:这个工具是用来编码和解码的,包

今天看到了一个Python库,名为markdown.瞬间就给了我一个灵感,那就是制作一个将markdown文件转换成html文件的小工具. 我的实验环境 操作系统: Windows 7 64位 旗舰版 Python版本: 2.7.11 IDE: PyCharm pro 2016.1 所需依赖: optparser markdown 转换核心 转换的过程很简单,只需要使用markdown库即可,具体使用方法如下: from markdown import markdown def parse(md

Python 内编写类的各种技巧和方法 简介 有关 Python 内编写类的各种技巧和方法(构建和初始化.重载操作符.类描述.属性访问控制.自定义序列.反射机制.可调用对象.上下文管理.构建描述符对象.Pickling). 你可以把它当作一个教程,进阶,或者使用参考:我希望它能够成为一份针对 Python 方法的用户友好指南. 本文源码托管在 github 上:https://github.com/justjavac/magicmethods-zh_CN.内容目录 介绍 构建和初始化 使操作符在

waf python build 工具使用流程 waf 的 build 理念 build 了之后,可以跟踪到 ${SRC} 和 ${TGT} 有关联的文件,只有 ${SRC} 被修改过,在下次build的时候才会重新 build 这个文件,想想如果一个 project 非常大,在测试过程中或者发布都要 build 一次,每次都要全部 build 一遍,尽管你只修改了一个文件,当然如果你知道你改了哪个文件,可以单独 build 那个文件,但是谁能记得清自己修改了哪些文件,waf 可以解决这个问题,

一.Python数据驱动工具ddt 1.  安装 ddt pip install ddt DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写 资料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ 2.  DDT的使用 (1)   ddt.ddt: 装饰类,也就是继承自TestCase的类 (2)   ddt.data: 装饰测试方法.参数是一系列的值. (3)   ddt.file_data: 装饰测试方法.参数是文件名.文件可以是json 或者 yaml类型. 注

一.Python生态工具 一.Python内置小工具 1.秒级启动一个下载服务器 Python 内置了一个下载服务器就能够显著提升效率了 . 例如, 你的同事要让你传的文件位于某一个目录下,那么,你可以进入这个目 录 , 然后执行下面的命令启动一个下载服务器 : Python2实现: python -m SimpleHTTPServer Python3实现: 在 Python 3 中,由于对系统库进行了重新整理,因此,使用方式会有不同: python -m http.server 执行上面的命令

<大话数据结构>的作者程杰在博客园也有博客,网址是:http://cj723.cnblogs.com/ 面向对象编程(OOP) 1.程序 = 指令 + 数据 代码可以选择以指令为核心或以数据为核心进行编写 2.两种范型 以指令为核心:围绕“正在发生什么”进行编写 面向过程编程:程序具有一系列线性步骤:主题思想是代码作用于数据 以数据为核心:围绕“将影响谁”进行编写 面向对像编程(OOP):围绕数据及为数据严格定义的接口来组织程序,用数据控制对代码的访问 面向对象的核心概念 1.所有编程语言的最