python3学习手册开头 是 全覆盖;打开文件时清空文件; 不存在则新建 只 写 a ab 末尾 否 追加;不存在则新建 读 写 w+ wb+ 开头 是 读写,打开文件时就清空文件; 若文件不存在则创建新的文件 读 写 r+ rb+ 开头 否 读写,写时从头插入,不覆盖; 若文件不存在则报错 读 写 a+ ab+ 末尾 否 读写,写时追加;若文件不存在 则新建 例: fileobj = open("test uuid4使用时间加其他随便机数,常用 ★sqlite3模块 import sqlite3 sqlite_conn = sqlite3.connect('test.db') # 连接数据库文件, 若文件不存在则新建 # 数据库所有数据存储在此文件中,默认数据库名称同文件名(不含.db后 缀) sqlite_cursor = sqlite_conn.cursor() # 创建一个游标,用于执 行sql语句 # driver.quit() # 关闭控制台 if __name__ == '__main__': test_selenium() ★cv2模块(opencv-python图像视频处理) # pip3 install opencv-python import cv2 def test_cv2_img(): img1 = cv2.imread('D:\\tmp\\test0 码力 | 213 页 | 3.53 MB | 1 年前3
Django、Vue 和Element UI 前后端原理论述Jenkins 中是不会进行触发和执行的。 47 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 做完以上的这些步骤之后,我们就可以在 Jenkins 中进行对应的设置。这里是新建自 由项目还是管道,还是使用旧的项目都是可以的,具体根据自己的情况判断。我们在构 建页面中点击 Add build step 按钮,就可以在菜单中看到 Run mabl tests 的选项了。 pyautogui 是一个自动化控制鼠标和键盘的 Python 模块,使用 pyautogui 执行的一 些常见任务:移动鼠标光标、单击鼠标(左键、右键和中键单击)、截取屏幕截图、在屏 幕上查找图像或模式、获取当前鼠标位置等等。 pyperclip 可以在不同应用程序之间复制和粘贴文本数据,有一些应用程序界面不支 持按键的 Ctrl C 和 Ctrl V 操作,可以借此实现。 pythoncom 58 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 进入应用程序界面,接下来在待操作区域进行图像识别,得到模拟点击的位置或者 相对坐标位置,以下示例中 im1 是应用程序界面截图,img 是待模拟点击功能按钮区域截 图,以下两种方法均可实现。 方法 1:图像识别方法 im1 = pyautogui.screenshot(region=(截图区域左上角 X 轴坐标, 截图区域左上角0 码力 | 61 页 | 6.84 MB | 1 年前3
Python 标准库参考指南 3.7.13 颜色系统间的转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1263 23.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1263 23.8 sndhdr --- 0 显然是最后的赢家。删除它并找出“下一个”赢家的最简单算法 方式是家某个输家(让我们假定是上图中的 30 号单元)移至 0 号位置,然后将这个新的 0 号沿树下行,不 断进行值的交换,直到不变量重新建立。这显然会是树中条目总数的对数。通过迭代所有条目,你将得到一 个 O(n log n) 复杂度的排序。 此排序有一个很好的特性就是你可以在排序进行期间高效地插入新条目,前提是插入的条目不比你最近取出 弱引用的主要用途是实现保存大对象的高速缓存或映射,但又不希望大对象仅仅因为它出现在高速缓存或映 射中而保持存活。 例如,如果您有许多大型二进制图像对象,则可能希望将名称与每个对象关联起来。如果您使用 Python 字典 将名称映射到图像,或将图像映射到名称,则图像对象将保持活动状态,因为它们在字典中显示为值或键。 weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary0 码力 | 1961 页 | 9.14 MB | 9 月前3
Python 标准库参考指南 3.7.13 颜色系统间的转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1192 23.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1192 23.8 sndhdr --- 推测声音文件的类型 0 显然是最后的赢家。删除它并找出“下一个”赢家的最简单 算法方式是家某个输家(让我们假定是上图中的 30 号单元)移至 0 号位置,然后将这个新的 0 号沿树 下行,不断进行值的交换,直到不变量重新建立。这显然会是树中条目总数的对数。通过迭代所有条目, 你将得到一个 O(n log n) 复杂度的排序。 此排序有一个很好的特性就是你可以在排序进行期间高效地插入新条目,前提是插入的条目不比你最近 弱引用的主要用途是实现保存大对象的高速缓存或映射,但又不希望大对象仅仅因为它出现在高速缓存 或映射中而保持存活。 例如,如果您有许多大型二进制图像对象,则可能希望将名称与每个对象关联起来。如果您使用 Python 字典将名称映射到图像,或将图像映射到名称,则图像对象将保持活动状态,因为它们在字典中显示为 值或键。weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary0 码力 | 1846 页 | 9.09 MB | 9 月前3
Python 标准库参考指南 3.12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1996 36.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1996 36.8 mailcap --- 因为它更适用于原地排序)。 基于这两方面,把堆看作原生的 Python list 也没什么奇怪的:heap[0] 表示最小的元素,同时 heap.sort() 维护了堆的不变性! 要创建一个堆,可以新建一个空列表 [],或者用函数heapify() 把一个非空列表变为堆。 定义了以下函数: heapq.heappush(heap, item) 将 item 的值加入 heap 中,保持堆的不变性。 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射,但又不希望该大型对象仅因为它只出现 在这个缓存或映射中而保持存活。 例如,如果你有许多大型二进制图像对象,你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字 典来将名称映射到图像,或将图像映射到名称,那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存 活。weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary0 码力 | 2253 页 | 11.81 MB | 9 月前3
Python 标准库参考指南 3.12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1996 36.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1996 36.8 mailcap --- 因为它更适用于原地排序)。 基于这两方面,把堆看作原生的 Python list 也没什么奇怪的:heap[0] 表示最小的元素,同时 heap.sort() 维护了堆的不变性! 要创建一个堆,可以新建一个空列表 [],或者用函数heapify() 把一个非空列表变为堆。 定义了以下函数: heapq.heappush(heap, item) 将 item 的值加入 heap 中,保持堆的不变性。 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射,但又不希望该大型对象仅因为它只出现 在这个缓存或映射中而保持存活。 例如,如果你有许多大型二进制图像对象,你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字 典来将名称映射到图像,或将图像映射到名称,那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存 活。weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary0 码力 | 2253 页 | 11.81 MB | 9 月前3
Python 标准库参考指南 3.8.20 颜色系统间的转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1331 22.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1331 22.8 sndhdr --- 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射,但又不希望该大型对象仅因为它只出现在这 个缓存或映射中而保持存活。 例如,如果你有许多大型二进制图像对象,你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字典 来将名称映射到图像,或将图像映射到名称,那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存活。 weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 和WeakValueDictionary 类可以替代 Python 字典,它们使 用弱引用来构造映射,这种映射不会仅因为对象出现在映射中而使对象保持存活。例如,如果一个图像对象 是WeakValueDictionary 中的值,那么当对该图像对象的剩余引用是弱映射对象所持有的弱引用时,垃 圾回收器将回收该对象,并删除弱映射对象中相应的条目。 WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 在它们0 码力 | 2052 页 | 9.74 MB | 9 月前3
Python 标准库参考指南 3.8.20 颜色系统间的转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1244 22.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1244 22.8 sndhdr --- 推测声音文件的类型 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射,但又不希望该大型对象仅因为它只出现 在这个缓存或映射中而保持存活。 例如,如果你有许多大型二进制图像对象,你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字 典来将名称映射到图像,或将图像映射到名称,那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存 活。weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 和WeakValueDictionary 类可以替代 Python 字典, 它们使用弱引用来构造映射,这种映射不会仅因为对象出现在映射中而使对象保持存活。例如,如果一 个图像对象是WeakValueDictionary 中的值,那么当对该图像对象的剩余引用是弱映射对象所持有 的弱引用时,垃圾回收器将回收该对象,并删除弱映射对象中相应的条目。 WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 在 它0 码力 | 1927 页 | 9.69 MB | 9 月前3
Python 标准库参考指南 3.8.20 颜色系统间的转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1244 22.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1244 22.8 sndhdr --- 推测声音文件的类型 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射,但又不希望该大型对象仅因为它只出现 在这个缓存或映射中而保持存活。 例如,如果你有许多大型二进制图像对象,你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字 典来将名称映射到图像,或将图像映射到名称,那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存 活。weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 和WeakValueDictionary 类可以替代 Python 字典, 它们使用弱引用来构造映射,这种映射不会仅因为对象出现在映射中而使对象保持存活。例如,如果一 个图像对象是WeakValueDictionary 中的值,那么当对该图像对象的剩余引用是弱映射对象所持有 的弱引用时,垃圾回收器将回收该对象,并删除弱映射对象中相应的条目。 WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 在 它0 码力 | 1927 页 | 9.69 MB | 9 月前3
Python 标准库参考指南 3.10.15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1952 35.9 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1953 35.10 imp --- 更适用 于原地排序)。 基于这两方面,把堆看作原生的 Python list 也没什么奇怪的:heap[0] 表示最小的元素,同时 heap.sort() 维护了堆的不变性! 要创建一个堆,可以新建一个空列表 [],或者用函数heapify() 把一个非空列表变为堆。 定义了以下函数: heapq.heappush(heap, item) 将 item 的值加入 heap 中,保持堆的不变性。 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射,但又不希望该大型对象仅因为它只出现在这 个缓存或映射中而保持存活。 例如,如果你有许多大型二进制图像对象,你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字典 来将名称映射到图像,或将图像映射到名称,那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存活。 weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary0 码力 | 2207 页 | 10.45 MB | 9 月前3
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