pycharm

1.首先，删除本地的分支 git checkout -d cxa 2.所以，目前本地只有master分支了。 3.pull一下master的最新的代码本地 git pull 4.创建新的分支 git checkout -b cxa 5.修改代码之后，点击项目根目录右键选择Commit Directory 之后弹出框 对已经track并且修改的内容会打勾，输入commit的内容即可。 6.git push 关于rebase的操作，首先查看历史记录 git log 然后使用 git rebase -i HEAD~2 然后s(合并),p(保留) 最后使用pycharm push的时候强制push(force) 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4342092/blog/3300870

1. 简介 　　如果你从一开始就跟着宏哥看博客文章到这里，基础篇和练习篇的文章。如果你认真看过，并且手动去敲过每一篇的脚本代码，那边恭喜你，至少说你算真正会利用Python+Selenium编写自动化脚本了，你基本掌握了Selenium中webdriver的大部分常用的方法函数。有大佬曾经说过，自动化测试大概可以分三个层次： 1. 手工测试用例转换成自动化测试脚本的过程 2. 能设计自动化测试框架，至少能够维护自动化测试框架。 3. 流程自动化方案设计，例如，一键打包，自动开始测试，自动发送测试报告，自动运维部署上线等。 通过前边文章的基础和练习讲解，学习到这个时间节点，应该是完整介绍了手工测试用例装换成自动化测试脚本这一个初级水平，学到这里，你已经具备了能够编写自动化测试脚本的能力。 在开始介绍设计简单的自动化测试框架之前，我想在这个节点，插入一个新章节，叫Python+Selenium进阶篇，主要是介绍一些设计框架的前提技能和基本Python编写代码的能力。这些能力包括但不限于以下内容： 1. 主流Python开发IDE工具的基本使用，例如Pycharm 2. Python中模块，类和对象的具体代码讲解。 3. Selenium 常见方法的二次封装。 4. 自定义方法的封装和方法的调用-浏览器引擎类。 5. Python读写配置文件介绍 6.

Ubuntu安装后的配置与美化（二） 上篇文章讲了安装ubuntu后的一系列基础的配置，已经可以满足日常的使用了，这篇文章讲一下安装 IDE 及一些其他的配置。 1.安装 SSR 下载 SSR 客户端 git clone https://github.com/ssrbackup/shadowsocksr 使用 vim 创建配置文件 shadowsocks.json { "server": "0.0.0.0", "server_ipv6": "::", "server_port": 9427, "local_address": "127.0.0.1", "local_port": 1080, "password": "password", "method": "none", "protocol": "auth_chain_a", "protocol_param": "", "obfs": "plain", "obfs_param": "", "speed_limit_per_con": 0, "speed_limit_per_user": 0, "additional_ports" : {}, // only works under multi-user mode "additional_ports_only" : false, // only works under multi

最近在看《Python数据分析》这本书，而自己写代码一直用的是Pycharm，在练习的时候就碰到了plot()绘图不能显示出来的问题。网上翻了一下找到知乎上一篇回答，试了一下好像不行，而且答住提供的“from pylab import *”的方法也不太符合编程规范，最后在Stackoverflow找到了想要的答案，特在此分析一下给大家： 以下是 有问题的代码，不能绘图成功 ： import pandas as pd from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt ts = pd.Series(random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)) ts = ts.cumsum() ts.plot() 解决方案是：导入matplotlib.pyplot库，绘图后再调用matplotlib.pyplot.show()方法就能把绘制的图显示出来了！ 如下（注：后面发现此方法在知乎上那篇问答的评论区有人提供了）： import pandas as pd from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt ts = pd.Series(random.randn(1000), index=pd.date

使用pycharm来编写IDApython 一、导入IDApython的模块 　　 IDA目录下有一个Python目录，将其添加到项目的跟目录下。 　　 　　放到python项目目录下 　　 　　修改文件夹属性，否则会出现引用报错 　　 二 、配置python2.7解释器 　　 使用IDA中自带的python解释器（免安装版都会打包python解释器，现在很少使用 2.x 版本了） 　　 三、测试代码 　　可以正常编写 from idautils import * from idaapi import * from idc import * funcs = Functions() for f in funcs: name = Name(f) end = GetFunctionAttr(f,FUNCATTR_END) locals = GetFunctionAttr(f,FUNCATTR_FRSIZE) frame = GetFrame(f) if frame is None: continue ret = GetMemberOffset(frame, " r " ) if ret == -1 : continue firstArg = ret + 4 args = GetStrucSize(frame) - firstArg Message( " Function: %s

pycharm最新激活码，pycharm2020激活码 pycharm激活码持续更新 下面这个，pycharm激活码2020年3月亲测可用 现在可能不能用了，这里有永久激活工具也可以使用，同事就用的这个.. 下载地址： 链接： https://pan.baidu.com/s/185C8RB4Y9pYO84V4Rup1Wg 提取码：u89x 如果连接失效 扫一扫网页右侧二维码 在里面回复pycharm永久激活工具 即可免费获取pycharm激活工具。 56ZS5PQ1RF

       Python : 3.7.3        OS : Ubuntu 18.04.2 LTS        IDE : pycharm-community-2019.1.3       Conda : 4.7.5     typesetting : Markdown   code coder@ubuntu:~$ source activate py37 (py37) coder@ubuntu:~$ ipython Python 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 22:11:17) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 7.5.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help. In [1]: a = (1, 2, [4, 5]) # index=2的元素是list类型 In [2]: type(a), id(a) Out[2]: (tuple, 140524432415480) In [3]: a[2].append(6) # 改变index=2的list类型的元素的值 In [4]: a Out[4]: (1, 2, [4, 5, 6]) In [5]: type(a), id(a)

　　相信每一个学习深度学习的人来说都知道Google的深度学习框架TensorFlow，估计每个人都想成为一个TF Boy（TensorFlow Boy）。我也是这个想法，于是我踏上了安装TensorFlow的不归路，期间遇到很多错误，最终都没装成功，因为想装好它需要装太多东西，显卡驱动啊，CUDA啊，cuDNN等，而且版本还要匹配。就在我想要放弃的时候，我看到这个视频： https://www.bilibili.com/video/av75331861?p=1 ，这绝对良心视频。 　　好了，现在直接讲解TensorFlow怎么安装。安装三步走： 　　第一步：检查电脑配置，就是你电脑是哪个厂家的显卡。我们可以在任务管理器的性能中查看电脑的显卡版本。 　　恭喜我的电脑的显卡是英伟达的，那么接下来你需要将你显卡驱动升级到最新版本，这个直接去英伟达官网下载安装。如果你的电脑有英伟达的显卡，那么就可以安装TensorFlowGPU版本，如果不是那就只能安装TensorFlowCPU版本。 　　第二步：安装Anaconda 　　先下载，建议在镜像上下载，因为快；官网下载：https://www.anaconda.com/。清华镜像下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/。大家选择适合自己操作系统的版本，下载最新版本

安装前参考： https://www.runoob.com/w3cnote/pycharm-windows-install.html 我的是mac，以下是 mac安装使用 下载PyCharm地址 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac 我下载的最新社区免费版2020 下载完pmg，安装，一路next 如果之前配置错误，这里可以 更改配置 我之前配置的2.7感觉不好用，我这里点击showall改成3.7了 测试 创建个文件，点击run就输出内容了 自动导入模块， 在requests上右击，点击下install就行了 手动导入模块 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3730149/blog/3274881

前言： 我一直觉得对我来说学习知识很忌讳不系统。本篇内容与上一篇 自定义序列类是有联系的。 上一篇比较通范的了解了序列类的一些协议和特性，并且有些list的内容。这篇更加具体到set和dict这两个序列类。 以此来了解python序列类的具体应用。（这篇比较简单）（感觉具体比抽象都更容易理解，但是也要学会思考把具体对象抽象化来表达，即提取共性） content： 1.dict在abc中的序列类型和继承关系 2.dict实现了的常用方法 3.我可不可以继承dict这种序列类？ 4.set和frozenset 5.set和dict的原理 ============== 1.dict在abc中的序列类型和继承关系 dict在collection.abc中，实际上是属于MutableMapping（可变mapping）类型。 跟上篇对可变序列类继承的分析一样，MutableMapping继承了Mapping的一些功能并且加了一些可变的特性， Mapping继承了Collection。接下来的继承和上篇的一样。 2.dict实现了的常用方法 如果用的是pycharm，还是用ctrl+b就能跳到python对dict的定义。 常用： a = { " 1 " :{ " a " : " aa " }, " 2 " :{ " b " : " bb " }} # 清空字典 a.clear() #