def

-柚子皮- 什么是Datasets？ 在输入流水线中，准备数据的代码是这么写的 data = datasets.CIFAR10("./data/", transform=transform, train=True, download=True) datasets.CIFAR10 就是一个 Datasets 子类， data 是这个类的一个实例。 为什么要定义Datasets？ PyTorch 提供了一个工具函数 torch.utils.data.DataLoader 。通过这个类，我们可以让数据变成mini-batch，且在准备 mini-batch 的时候可以多线程并行处理，这样可以加快准备数据的速度。 Datasets 就是构建这个类的实例的参数之一。 DataLoader的使用参考[]。 -柚子皮- 自定义Datasets 框架 import torch.utils.data as data class CustomDataset(data.Dataset): # 继承data.Dataset """Custom data.Dataset compatible with data.DataLoader.""" def __init__(self, filename, data_info, oth_params): """Reads source and target

目录 在线教育平台（一） 在线教育平台（二） 在线教育平台（三） 在线教育平台（四） 在线教育平台（五） 在线教育平台（六） 在线教育平台（七） 在线教育平台（八） 在线教育平台（九） 在线教育平台（十） 代码 github下载 在线演示 教程 学习自慕课网-使用python3.x与Django2.0.1开发的在线教育平台 一、前言 开发环境： 　　　　python: 3.6.4 　　　　Django: 2.0.2 后台管理：xadmin 1.1.项目介绍 系统概括： 系统具有完整的用户登录注册以及找回密码功能，拥有完整个人中心。 个人中心: 修改头像，修改密码，修改邮箱，可以看到我的课程以及我的收藏。可以删除收藏，我的消息。 导航栏: 公开课，授课讲师，授课机构，全局搜索。 点击 公开课 –> 课程列表，排序-搜索。热门课程推荐，课程的分页。 点击 课程 –> 课程详情页中对课程进行收藏，取消收藏。富文本展示课程内容。 点击 开始学习 –> 课程的章节信息，课程的评论信息。课程资源的下载链接。 点击 授课讲师 –>授课讲师列表页，对讲师进行人气排序以及分页，右边有讲师排行榜。 点击 讲师的详情页面 –> 对讲师进行收藏和分享，以及讲师的全部课程。 导航栏: 授课机构有分页，排序筛选功能。 机构列表页右侧有快速提交我要学习的表单。 点击 机构 –> 左侧：机构首页,机构课程

问题： This question is not for the discussion of whether or not the singleton design pattern is desirable, is an anti-pattern, or for any religious wars, but to discuss how this pattern is best implemented in Python in such a way that is most pythonic. 这个问题不是为了讨论是否需要 单例设计模式 ，是否是反模式，还是针对任何宗教战争，而是要讨论如何以最pythonic的方式在Python中最好地实现此模式。 In this instance I define 'most pythonic' to mean that it follows the 'principle of least astonishment' . 在这种情况下，我定义“最pythonic”来表示它遵循“最少惊讶的原理” 。 I have multiple classes which would become singletons (my use-case is for a logger, but this is not important). 我有多个将成为单例的类

同志们，老铁们，继上篇文章 web自动化测试实战之批量执行测试用例 之后我们接着继续往下走，有人说我们运行了所有测试用例，控制台输入的结果，如果很多测试用例那也不能够清晰快速的知道多少用例通过率以及错误情况。 web自动化测试实战之批量执行测试用例 场景: 运行 AllTest.py 文件后得到的测试结果不够专业，无法直观的分析测试结果,我们能否有一个报告直接展示我测试用例运行的测试结果呢。答案是，当然有。 这里我们需要借助第三方库生成HTML格式的测试报告。这里用到的库是 HTMLTestRunner.py / HTMLTestReportCN.py 文件存放路径为 Python安装路径的Lib子文件夹中例如：F:\python3\Lib 如下图，那么当我们将包成功导入到LIb目录下后，我们可以在 AllTest.py 代码开头直接引用我们对应的报告格式包。 备注： HTMLTestRunner.py HTMLTestReportCN.py 一会最后小编会将包打包好推送给大家，都是基于Python3源码都根据python3修改支持使用的，2个包用法是一致，只是展示报告的风格不同一会儿小编会给你介绍大概样式，各位可以喜欢那种就引用哪种。 现在我们的包导入进来，接着我们要做的是生成的报告我们也要创建一个目录存在报告文件例如：'F:\\python3\\report'

前言 老司机带你去看车，网上的几千条的二手车数据，只需几十行代码，就可以统统获取，保存数据到我们本地电脑上 知识点： 1.python基础知识 2.函数 3.requests库 4.xpath适合零基础的同学 环境： windows + pycharm + python3 爬虫流程： 1.目标网址 2. 发送请求，获取响应 3. 解析网页 提取数据 4. 保存数据 加企鹅群695185429即可免费获取，资料全在群文件里。资料可以领取包括不限于Python实战演练、PDF电子文档、面试集锦、学习资料等 步骤： 1.导入工具 import io import sys import requests # pip install requests from lxml import etree # pip 2.获取汽车详情页面的url，解析网站 def get_detail_urls(url): # 目标网址 # url = 'https://www.guazi.com/cs/buy/o3/' # 发送请求，获取响应 resp = requests.get(url,headers= headers) text = resp.content.decode( ' utf-8 ' ) # 解析网页 html = etree.HTML(text) ul = html.xpath( ' //ul[

递归：在函数内部可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数 递归特性： 　　1、必须要有一个明确的结束条件 　　2、每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少 　　3、递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用 　　　　是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用， 　　　　栈就会加一层帧，每当函数返回，栈就会减一层帧，由于栈的大小 　　　　不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出） 1 # 递归最大999层 2 def calc(n): 3 print (n) 4 return calc(n+1 ) 5 calc(1) 递归示例： 1 def calc(n): 2 print (n) 3 if int(n/2) > 0: 4 return calc(int(n/2 )) 5 calc(10 ) 6 7 # >>> 10 8 # >>> 5 9 # >>> 2 10 # >>> 1 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4408224/blog/4290083

设某个列表l，列表中每个元素均为整数且无序，写算法按递增顺序打印列表中元素值. 算法要求：反复找出列表中最小的元素，打印并删除之，直至列表空为止。 def remove_min_print(l): cloned = [] for i in range(len(l)): e = min(l) l.remove(e) cloned.append(e) print (cloned) import random p =list(range(10 )) random.shuffle(p) print (p) remove_min_print(p) [ 1, 2, 8, 3, 7, 6, 5, 0, 9, 4 ] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4257651/blog/4287202

前言 随着互联网时代的到来，人们更加倾向于互联网购物，某宝又是电商行业的巨头，在某宝平台中有很多商家数据，今天带大家使用python+selenium工具获取这些公开的。 本篇文章适合Python零基础、对爬虫数据采集感兴趣的同学！ 环境介绍： python 3.6 pycharm selenium time selenium简介 自动化测试工具，驱动浏览器帮助我们获取到渲染之后的数据 模仿人的行为操作浏览器（用户行为加上代码逻辑的结合） 安装模块 pip install selenium 步骤 安装Webdriver 打开Google浏览器，点击进入设置界面 进入界面后点击关于Chrome，然后找到你Google浏览器的版本，安装Webdriver要对应浏览器的版本 导入模块 import time import re import csv from selenium import webdriver from selenium.webdriver import ActionChains from 淘宝爬虫 import constans 入口测试代码 def search_product(key): """ 模拟搜索商品，登陆账户，获取最大页数 """ driver.get( ' http://www.taobao.com ' ) driver.find_element_by

不晓得大家有没有遇到过定时打卡的需求，比如商品秒杀，火车票定时开售、每日健康打卡等。这时候我们往往可以通过一些技术手段，编写一些自动化操作的脚本，来实现定时自动打卡的操作。 当然本文并不探讨如何编写自动化的操作脚本，而是和大家介绍一下如何使用腾讯云函数的 Timer 触发器实现定时任务，来快速、稳定、低成本地实现一些 fancy 的操作（ 骚操作 ） 效果展示 每日健康信息自动更新 每日定时数据报告 可以看到，定时任务搭配邮箱发送云函数运行结果，用起来还是蛮舒服的，还可以给自己做一个每日科技资讯推送、数据报告之类的小玩意，自娱自乐。其他的用途请大家大开脑洞，自行脑补吧~ 实战教程 1. 新建云函数 运行环境我们选择 python3，模板函数选择定时拨测，然后点击下一步 模板函数的描述里写着「本示例代码的功能是定时拨测 URL 列表中的地址，并通过邮件发送告警」 而这正是我们想要的实现的功能，不过这个模板函数的邮件发送有点问题，我们稍后会详细说明 2. 模板函数分析 下面我们来分析一下这段示例代码 # -*- coding: utf8 -*- import sys import os sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + "/..") import logging import json

import time def scroll_to_bottom(driver,speed = 1,range= 100): js = "return action=document.body.scrollHeight" # 初始化现在滚动条所在高度为0 height = 0 # 当前窗口总高度 new_height = driver.execute_script(js) while height < new_height: # 将滚动条调整至页面底部 for i in range(height, new_height, range): driver.execute_script('window.scrollTo(0, {})'.format(i)) time.sleep(speed) height = new_height time.sleep(2) new_height = driver.execute_script(js) 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3268486/blog/4332269