def

一、时间模块 1. 时间戳，做计算用 得到的是秒数，从1976年1月1日0点开始算到现在 import time print(time.time()) 2. 结构化时间 显示的是当前的年月日、时间 可以通过赋给一个变量，然后获取想要的值（例：提取年份） import time print(time.localtime()) t = time.localtime() print(t.tm_year) 3. 将时间戳转化为结构化时间 参数：秒 import time print(time.localtime(1272352345)) 4. 世界标准时间，UTC(英国时区) import time print(time.gmtime()) 5. 将结构化时间转换为时间戳 import time print(time.mktime(time.localtime())) 6. 将结构化时间转换为字符串时间strftime %Y:年 %m:月 %d:日 %X:时分秒，中间的“-”可以自定义 import time print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime())) 　　 7. 将字符串时间转换为结构化时间strptime 8. 将结构化时间转换为固定格式的字符串时间 import time print(time.asctime())

代码 import unittest import HTMLTestRunner class Test(unittest.TestCase): def test_request(self): print('this is a testcase') self.assertTrue(True) def test_request2(self): print('this is testcase 2') self.assertTrue(True) if __name__ == '__main__': suite = unittest.TestSuite() suite.addTest(Test("test_request")) suite.addTest(Test("test_request2")) fp = open('../reports/testResult_report.html', 'wb') runner = HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(stream=fp, title='this is test', description='this is content') runner.run(suite) pycharm中，运行.py文件时一般都是右键-run，因为我们这个文件中使用了unittest，所以在运行时有以下两个选项：Run 'test'和

　　　　　　　　　　　 　Python入门篇-函数、参数及参数解构 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正杰 版权声明：原创作品，谢绝转载！否则将追究法律责任。 一.函数概述 1>.函数的作用即分类 函数 　　数学定义：y =f(x) ，y是x的函数，x是自变量。y= f(x0, x1, ..., xn) 　　Python函数 　　　　由若干语句组成的语句块、函数名称、参数列表构成，它是组织代码的最小单元 　　　　完成一定的功能 函数的作用 　　结构化编程对代码的最基本的封装，一般按照功能组织一段代码 　　封装的目的为了复用，减少冗余代码 　　代码更加简洁美观、可读易懂 函数的分类 　　内建函数，如max()、reversed()等 　　库函数，如math.ceil()等 　　自定义函数，使用def关键字定义 Python的内建函数都在__builtins__里面，在global里直接就可用。__builtins__里面的是在启动Python interpreter的时候就读进内存的，其他的都是要等你第一次import它的时候才会读进内存。 库函数则是把函数放到库里，供别人使用的一种方式。方法是把一些常用的函数编完放到一个文件里，供不同的人进行调用。调用的时候把它所在的文件名用import加到里面就可以了。

在接口测试的过程中，经常会遇到有些接口需要在登录的状态下才能运行，否则会进行相应的提示，例如“请登录”： 我们有2种解决办法： 1、每次接口请求后获取到响应中的cookie，然后下次请求带上这个cookie，参考http_request2.py 2、使用requests的session会话对象 也就是requests的session会话对象来进行处理。 会话对象让你能够跨请求保持某些参数。它也会在同一个 Session 实例发出的所有请求之 间保持 cookie， 期间使用 urllib3 的 connection pooling 功能。所以如果你向同一主机发送多个请求，底层的 TCP 连接将会被重用， 从而带来显著的性能提升。test2.py使用session来保持会话: 参考链接：https://blog.csdn.net/u013383813/article/details/76736720/ #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : test.py # @Author: jing # @Date : 2018/12/19 # @Desc : # https://blog.csdn.net/u013383813/article/details/76736720/ #发起一个get请求 import

1、jwt认证流程 传统token方式和jwt认证方式有什么差异？ 2、jwt创建token 2.1、原理 2.2代码实现 3、JWT校验token JSON Web Tokens ,是一种开发的行业标准 RFC 7519 ，用于安全的表示双方之间的声明。 1、jwt认证流程 传统token方式和jwt认证方式有什么差异？ 传统token方式 用户登录成功后，服务端生成一个随机的token给用户，并且在服务端（数据库或缓存）中保存一份token，以后用户再来访问时需要携带token，服务端接收到token之后，去数据库或缓存中进行校验token的是否超时、是否合法 jwt方式 用户登录成功后，服务端通过jwt生成一个随机token给用户（服务端无需保留token），以后用户再来访问时需要携带token，服务端接收到token之后，通过jwt对token进行教研是否超时、是否合法。 2、jwt创建token 2.1、原理 jwt的生成token格式如下，即：由。连接的三段字符组成 eyJ0eXAiOiJqd3QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJ1c2VyX2lkIjoxLCJ1c2VybmFtZSI6InBpZyIsImV4cCI6MTU3NDE0NjIzM30.gD9a3N83BoYVz1v7BaKW8V9ORUDPudB3ogJ_rhlZsTU 生成规则如下：

有人说，SVM是现成最好的分类器，指的是该分类器不加修改既可直接使用。同时意味着在数据上应用基本形式的SVM分类器可以得到低的错误率的结果。 SVM有很多实现，但是最流行的是实现序列最小优化SMO，通过核函数Kernel将SVM扩展到更多的数据集上 优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释 缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改只适合处理二类问题 适用于标称型数据和数值型数据 支持向量就是离分隔超平面最近的那些点。我们要做的是最大化支持向量到分隔面的距离 https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5658362.html 具体数学意义上的理解可以参考这个博客 from numpy import * from time import sleep def loadDataSet(fileName): dataMat = []; labelMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split( ' \t ' ) dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[ 1 ])]) labelMat.append(float(lineArr[ 2 ])) return

最近在coding时发现使用lambda还是有诸多优点的，很多时候代码更整洁，更pythonic，所以在此简单总结一下 1.lambda是什么 举个简单的例子： func = lambda x: x* x def func(x): return x*x 两个func的定义是完全相同的，那两种函数定义方法配合map使用，将list中所有元素求平方，代码会是什么样的， def func(x): return x* x map(func, [i for i in range(10 )]) map( lambda x: x*x, [i for i in range(10)]) 对比之下，效果还是显而易见。首先func函数的功能十分简单，而且很有可能只使用这一次，所以说我们在这里定义了一个功能简单、使用频次不高的函数。在这个例子中，使用lambda创建匿名函数不但不会影响代码的可读性，还能精简代码，减少不必要的函数调用。其实这种场景很常见，我们需要一个简单的单行函数，做一件简单的事，我们甚至连函数的名字都无需在意，此时lambda就是我们不错的选择。 2.是否使用lambda lambda定义了一个匿名函数，使用它并不会带来代码执行效率的提升。lambda通常与map，reduce，filter在遍历列表时配合使用，但是一味的追求lambda的使用，对代码可读性往往带来灾难性的后果

Given a string of numbers and operators, return all possible results from computing all the different possible ways to group numbers and operators. The valid operators are + , - and * . Example 1 Input: "2-1-1" . ((2-1)-1) = 0 (2-(1-1)) = 2 Output: [0, 2] Example 2 Input: "2*3-4*5" (2*(3-(4*5))) = -34 ((2*3)-(4*5)) = -14 ((2*(3-4))*5) = -10 (2*((3-4)*5)) = -10 (((2*3)-4)*5) = 10 Output: [-34, -14, -10, -10, 10] 给定一个含有数字和运算符的表达式，运算符可以是加减乘，在任意位置添加括号，求出所有可能的表达式值。 解法：递归 Java: public class Solution { public List<Integer> diffWaysToCompute(String input) { List<Integer> result = new ArrayList<>(); if

目录 1 标识符 2 关键字 3 引号 4 编码 5 输入输出 6 缩进 7 多行 8 注释 9 数据类型 10 运算符 10.1 常用运算符 10.2 运算符优先级 1 标识符 标识符是编程时使用的名字，用于给变量、函数、语句块等命名，Python 中标识符由字母、数字、下划线组成，不能以数字开头，区分大小写。 以下划线开头的标识符有特殊含义，单下划线开头的标识符，如： _xxx ，表示不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 from xxx import * 导入；双下划线开头的标识符，如： __xx ，表示私有成员；双下划线开头和结尾的标识符，如： __xx__ ，表示 Python 中内置标识，如： __init__() 表示类的构造函数。 2 关键字 and exec not assert finally or break for pass class from print continue global raise def if return del import try elif in while else is with except lambda yield 上面表中是 Python 中的关键字（保留字），我们在自定义标识符时不能使用关键字。 3 引号 Python 可以使用引号（ ' ）、双引号（ " ）、三引号（ ''' 或 """

可以把一个函数的名当做参数传给另外一个函数 import math def addsqrt(x,y,f): return f(x)+f(y) print addsqrt(4,16,math.sqrt) map(list,func)函数:把list内的每一项经过func(1个参数输入)运算后输出list reduce(func,list,startnum)函数：startnum选输，默认为0，按照func(2个参数的输入)的规则计算为最终值 filter(func,list)过滤函数，func（1个参数输入，返回布尔类型），函数按照func返回true的条件，返回一个新数组。 sorted(list,func)排序函数，func(2个参数输入)为按照规则返回x>y,return -1，x<y,return 1，x=y,return0。 匿名函数：lambda eg：map(lambda x:x*x ,[list]),相当于def（x）:return x*x 装饰器：记日志作用,根据不同作用记录不同标题日志，如不加@functools.wraps(f)，返回的函数名为wrapper import functools #引入functools包 def log(prefix): def log_dec(f): @functools.wraps(f) #变更返回的函数名为原函数名 def