wsgi全称是"Web Server Gateway Interfacfe",web服务器网关接口,wsgi在python2.5中加入,是web服务器和web应用的标准接口,任何实现了该接口的web服务器和web应用都能无缝协作.来看一个形象点的图:      如上图所示(图片来自这里),wsgi一端连接web服务器(http服务器),另一端连接应用.目前已经有很多的web框架,如flask.webpy,用户只要简单配置一些路由信息,就能开发出一个web应用.后文中的web框架就等同于

Python3标准库 更详尽:http://blog.csdn.net/jurbo/article/details/52334345 文本 string:通用字符串操作 re:正则表达式操作 difflib:差异计算工具 textwrap:文本填充 unicodedata:Unicode字符数据库 stringprep:互联网字符串准备工具 readline:GNU按行读取接口 rlcompleter:GNU按行读取的实现函数 二进制数据 struct:将字节解析为打包的二进制数据 codecs

转自:http://www.cnblogs.com/zhangxinqi/p/9210211.html 阅读目录 1.python库lxml的安装 2.XPath常用规则 (1)读取文本解析节点 (2)读取HTML文件进行解析 (3)获取所有节点 (4)获取子节点 (5)获取父节点 (6)属性匹配 (7)文本获取 (8)属性获取 (9)属性多值匹配 (10)多属性匹配 (11)XPath中的运算符 (12)按序选择 (13)节点轴选择 (14)案例应用:抓取TIOBE指数前20名排行开发语言 l

什么是自动化测试框架 关于自动化测试框架的定义有很多,在我大致理解下就是把能实现不同功能的软件组合在一起,实现特定的目的,这就是一个简单的自动化测试框架. 接口自动化测试框架核心无非是选择 一个用来编写脚本的语言,一个用来模仿http请求的http库,管理脚本的执行工具,选择python,http库可以用requests,脚本管理工具可以用unittest单元测试框架.选择java的话,http库可以用httpclient,脚本管理工具可以用TestNg或者junit 自动化测试框架需要什么 首

pyquery是一个类似jquery的python库,它实现能够在xml文档中进行jQuery查询,pyquery使用lxml解析器进行快速在xml和html文档上操作,它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档,支持CSS选择器,使用非常方便 1.pyquery安装 pip方式安装: $pip install pyquery #它依赖cssselect和lxml包 pyquery==1.4.0 - cssselect [required: >0.7.9, installed: 1.0.

''' 持久存储数据以便长期使用包括两个方面:在对象的内存中表示和存储格式之间来回转换数据,以及处理转换后数据的存储区. 标准库包含很多模块可以处理不同情况下的这两个方面 有两个模块可以将对象转换为一种可传输或存储的格式(这个过程被称为序列化).最常用的是使用pickle持久存储,因为它可以与其他一些具体存储序列化数据的模块集成,如shelve. 而对基于web的应用,json更为常用,因为它能更好地与现有的web服务存储工具集成 一旦将内存中对象转化为一种可保存的格式,那么下一步就是确定如何存

''' Python的标准库中包含大量工具,可以处理文件系统中的文件,构造和解析文件名,还可以检查文件内容. 处理文件的第一步是要确定处理的文件的名字.Python将文件名表示为简单的字符串,另外还提供了一些工具,可以由os.path中平台独立的标准组成部分构造文件名 pathlib模块提供了一个面向对象API来处理文件系统路径.使用这个模块而不是os.path可以提供更大的便利,因为它会在更高抽象层中完成处理 用os中的listdir函数可以列出一个文件目录中的内容,或者使用glob模块建立一

Python有一个很大的优势便是在于其拥有丰富的第三方库,可以解决很多很多问题.其实Python的标准库也是非常丰富的,今后我将介绍一下Python的标准库. 这个教程使用的书籍就叫做<Python3标准库>,可以很容易在网上买到.我将会介绍这本书的内容,当然主要是这些标准库的用法,并加上自己的一些总结. 还望多多关照.

Python3 标准库概览 操作系统接口 os模块提供了不少与操作系统相关联的函数. >>> import os >>> os.getcwd() # 返回当前的工作目录 'C:\\Python34' >>> os.chdir('/server/accesslogs') # 修改当前的工作目录 >>> os.system('mkdir today') # 执行系统命令 mkdir 0 建议使用 "import os"

比较两个文件的异同Python3 标准库difflib 实现 对于要比较两个文件特别是配置文件的差异,这种需求很常见,如果用眼睛看,真是眼睛疼. 可以使用linux命令行工具diff a_file b_file,但是输出的结果读起来不是很友好.这时候使用python的标准库difflib就能满足我们的需求. 下面这个脚本使用了difflib和argparse,argparse用于解析我们给此脚本传入的两个参数(即两份待比较的文件),由difflib执行比较,比较的结果放到了一个html里面,只要

Python3标准库 操作系统接口 os模块提供了不少与操作系统相关联的函数. ? 1 2 3 4 5 6 >>> import os >>> os.getcwd()   # 返回当前的工作目录 'C:\\Python34' >>> os.chdir('/server/accesslogs')  # 修改当前的工作目录 >>> os.system('mkdir today')  # 执行系统命令 mkdir 0 建议使用 "

python3.5.6 官方文档  https://docs.python.org/3.5/library/index.html 1.介绍 2.内置函数 3.内置常量 3.1常数添加的 site模块 4.内置类型 4.1. 真值测试  4.2.布尔运算——and,or,not  4.3.比较 4.4.数值类型——int,float,complex 4.5.迭代器 4.6.序列——list,tuple,range 4.7.文本序列类型——str 4.8.二进制序列类型——bytes,bytearr

文本 1. string:通用字符串操作 2. re:正则表达式操作 3. difflib:差异计算工具 4. textwrap:文本填充 5. unicodedata:Unicode字符数据库 6. stringprep:互联网字符串准备工具 7. readline:GNU按行读取接口 8. rlcompleter:GNU按行读取的实现函数 二进制数据 9. struct:将字节解析为打包的二进制数据 10. codecs:注册表与基类的编解码器 数据类型 11. datetime:基于日期与

阅读目录 1.python库lxml的安装 2.XPath常用规则 (1)读取文本解析节点 (2)读取HTML文件进行解析 (3)获取所有节点 (4)获取子节点 (5)获取父节点 (6)属性匹配 (7)文本获取 (8)属性获取 (9)属性多值匹配 (10)多属性匹配 (11)XPath中的运算符 (12)按序选择 (13)节点轴选择 (14)案例应用:抓取TIOBE指数前20名排行开发语言 lxml是python的一个解析库,支持HTML和XML的解析,支持XPath解析方式,而且解析效率非常高

Beautiful Soup是python的一个HTML或XML的解析库,我们可以用它来方便的从网页中提取数据,它拥有强大的API和多样的解析方式. Beautiful Soup的三个特点: Beautiful Soup提供一些简单的方法和python式函数,用于浏览,搜索和修改解析树,它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据 Beautiful Soup自动将转入稳定转换为Unicode编码,输出文档转换为UTF-8编码,不需要考虑编码,除非文档没有指定编码方式,这时只需要指定原始

1. Python3 使用urllib库请求网络 1.1 基于urllib库的GET请求 请求百度首页www.baidu.com ,不添加请求头信息: import urllib.requests def get_page(): 5 url = 'http://www.baidu.com/' res = urllib.request.urlopen(url=url) page_source = res.read().decode('utf-8') print(page_source) if __

''' 加密可以保护消息安全,以便验证其正确性并保护消息不被截获. python的加密支持包括hashlib和hmac,hashlib使用标准算法生成消息内容签名,hmac则用于验证消息在传输过程中未被修改 ''' (一)hashlib:密码散列 ''' hashlib模块定义了一个api来访问不同的密码散列算法. 要使用一个特定的散列算法,可以用适当的构造器函数或者new方法来创建一个散列对象. 不论是用哪个具体的算法,这些对象都使用相同的api ''' 1.散列算法 import hashl

''' 尽管现代计算机系统的存储能力日益增长,但生成数据的增长是永无休止的. 无损(lossless)压缩算法以压缩或解压缩数据花费的时间来换取存储数据所需要的空间,以弥补存储能力的不足. Python为最流行的一些压缩库提供了接口,从而能使用不同压缩库读写文件. zlib和gzip提供了GNU zip库,另外bz2允许访问更新的bzip2格式.这些格式都处理数据流而不考虑输入格式,并且提供的接口可以透明地读写压缩文件. 可以使用这些模块来压缩单个文件或者数据源 标准库还包括一些模块来管理归档(

(一)functools:管理函数的工具 import functools ''' functools模块提供了一些工具来管理或扩展和其他callable对象,从而不必完全重写 ''' 1.修饰符 from functools import partial ''' functools模块提供的主要工具就是partial类,可以用来包装一个有默认参数的callable对象. 得到的对象本身就是callable,可以把它看作是原来的参数. ''' # 举个栗子 def foo(name, age,

(一)enum:枚举类型 import enum ''' enum模块定义了一个提供迭代和比较功能的枚举类型.可以用这个为值创建明确定义的符号,而不是使用字面量整数或字符串 ''' 1.创建枚举 import enum ''' 可以使用定义一个类,继承自Enum,来实现枚举 ''' class Color(enum.Enum): red = 1 green = 2 yellow = 3 cyan = 4 purple = 5 # 此时我们可以直接通过类名来调用里面的元素,里面的元素有两个属性,一

0.前言 在此之前,我已经为准备学习python的小白同学们准备了轻量级但超无敌的python开发利器之visio studio code使用入门系列.详见 1.PYTHON开发利器之VS Code使用入门系列 2.入门及进阶三本书[学习手册第四版.python设计模式.编写高质量代码改善Python程序的91个建议] 1.我是谁 我是一个使用python超10年的小码农,在这10年,我花费了大量的时间,使用了我也记不得多少次 搜索引擎,历经99 81难,与各路神仙过招,才收集汇聚成了这份pyt