Python

簡介Element類型是一種靈活的容器物件，用於在記憶體中儲存結構化資料。［注意］xml.etree.ElementTree模組在應對惡意結構資料時顯得並不安全。每個element對象都具有以下屬性：1. tag：string對象，表示資料代表的種類。2. attrib：dictionary對象，表示附有的屬性。3. text：string對象，表示element的內容。4. tail：string對象，表示element閉合之後的尾跡。5. 若干子項目（child elements）。<

列印URL上一節講到，可以將瀏覽器的title列印出來，這裡再講個簡單的，把當前URL列印出來。其實也沒啥大用，可以做個湊數的用例。#coding=utf-8 from selenium import webdriverimport time browser = webdriver.Firefox() url= 'http://www.baidu.com' #通過get方法擷取當前URL列印print "now access %s"

為什麼選python？之前的菜鳥系列是基於java的，一年沒學其實也忘的差不多了，目前所測的產品部分也是python寫的，而且團隊也在推廣python ，其實就測試人員來說，python也相當受歡迎。易學，易用。翻翻各測試招聘，python出現的機率也頗高。平台搭建：前一篇中已經介紹，如果你也想體驗一下自動化魅力，那就趕快搭建自己的環境吧~！selenium + python自動化測試環境搭建第一個指令碼：下面看看python 穿上selenium webdriver 是多麼的性感：#

學習python 有段時間，最近部落格更新比較慢了，空閑時間在零零碎碎的學python ，難成文，也就沒整理成部落格。學習python 最苦惱的就是沒有趁手IDE ，之前學java 時 Eclipse 肯定是不二之選。eclipse pydev 也可以開發python，但覺太重了。 所以一直用內建的IDLE ，偶爾也用一下notepad++ 這種小巧的萬能編輯器。IDLE 寫寫單小程式很好，但一個程式與執行資訊兩個視窗，更別說多標籤了，程式找開的多了，就亂了。pythonWin

快一個月木有更新了，在這段時間內，博主除了忙工作外，就一直在研究python編程，據圈內朋友閑聊，python應該是未來一個營運攻城獅除了shell以外必備的LINUX指令碼語言，所以就硬著頭皮，按照老男孩的python視頻講座，把自己的研究成果貼出來，目前還沒學完，期待老男孩的講座更加給力些。PS: 1.老男孩的python視頻講座很不錯，希望能繼續免費下去。。。2.博主編程很爛，有什麼地方有問題，還請多多指教。。。3.最近買了本PYTHON核心編程，啃書ing。。。系統內容: Ubuntu

上一篇裡面我們實現了單表查詢和top N查詢，這一篇我們來講述如何?多表串連和group by分組。一、多表串連多表串連的時間是資料庫一個非常耗時的操作，因為串連的時間複雜度是M*N(M,N是要串連的表的記錄數)，如果不對進行最佳化，串連的產生的暫存資料表可能非常大，需要寫入磁碟，分多趟進行處理。1、雙表等值join我們看這樣一個串連sql:select PS_AVAILQTY,PS_SUPPLYCOST,S_NAMEfrom SUPPLIER,PARTSUPPwhere PS_SUPPKEY

上一篇中，介紹了我們的儲存和索引建立過程，這篇將介紹SQL查詢、單表查詢和TOPN實現。一、SQL解析正規的sql解析是用文法分析器，但是我找了好久，只知道可以用YACC、BISON等，sqlite使用的lemon，搗整了一天沒實現，就用了python的Regex。1、刪除無用的空格、跳格符、分行符號等；我們以分號‘;’作為一個sql語句的結束符，在輸入分號之前，我們將輸入的sql語句串接成一個string，在將整個sql語句的一些無用的字元刪掉，1 def

最近沒事做了一個資料庫project，要求實現一個簡單的資料庫，能滿足幾個特定的查詢，這裡主要介紹一下我們的實現過程，代碼放在過ithub，可參看這裡。都說python的運行速度很慢，但因為時間比較急，工作量大，我們還是選擇了高效實現的python。一、基本要求1、設計儲存方式測試的資料量大小為1.5GB，最大的表有6,001,215條記錄。最大限度減少I/O次數，減少磁碟佔有空間。2、實現和最佳化group by，order by對大表進行group by

需求：用python指令碼統計線上AMQ的Number of Pending Messages數量，當達到10的時候發送Email警示郵件指令碼實現邏輯如下：1)使用者名稱密碼登陸到WEB頁面2)擷取WEB頁面的原始碼3)用Regex匹配AMQ的Number of Pending

最近寫一個py指令碼來整理電腦中的文檔，其中需要檢校輸入的字元，為了不使代碼冗長，想到使用裝 飾器。上網搜尋有關python的裝飾器學習文檔，主要看的是AstralWind的一篇博文，以及Limodou的一篇文章 。作為初學者，這兩篇文章對新手有很大的協助，但仍然有些不易理解的地方。因此在此以一個初學者的 認知記錄一下python的裝飾器的學習心得。1.

__new__()是在新式類中新出現的方法，它作用在構造方法建造執行個體之前，可以這麼理解，在Python中 存在於類裡面的構造方法__init__()負責將類的執行個體化，而在__init__()啟動之前，__new__()決定是否 要使用該__init__()方法，因為__new__()可以調用其他類的構造方法或者直接返回別的對象來作為本類 的執行個體。如果將類比喻為工廠，那麼__init__()方法則是該工廠的生產工人，__init__()方法接受的初始化參

序列序列(consequence)是python中一種資料結構，這種資料結構根據索引來擷取序列中的對象。python中含有六種內建序列類：list, tuple, string, unicode, buffer, xrange。其中xrange比較 特殊，它是一個產生器，其他幾個類型具有的一些序列特性對它並不適合。一般說來，具有序列結構的資料類型都可以使用：index, len, max, min, in, +, *, 切片。如：>>> a =

filter, map, reduce, zip都是針對python中的sequence資料類型的內建方法。名詞解釋：本文中的iterable是指可迭代對象，包括sequence和iterator，及其他具有可迭代性的container。1. filter(function, iterable)filter的工作原理是使用第一個參數對象（function或者None）來對第二參數對象iterable進行運算，並根據運算結

簡介這個由三部分組成的系列文章的第 1 部分介紹了在 Python 中使用 Pyomo 庫進行線性最佳化的 基礎知識。現在我們將介紹如何擴充它。Python 缺乏真實的作業系統線程，該如何擴充它？本文將向您介紹 如何組合使用這些技術來建立一個實際的可擴充基礎架構，該架構可用於構建一個 Pyomo Web 解決方案。我 們組合使用了一個單線程事件迴圈、一個 AMQP 伺服器和背景工作執行緒流程來建立一個模式，利用該模式擴充一個 線性最佳化系統。該基礎架構也適用於 Python 或 Ruby

有時候，我們很需要在程式啟動並執行過程中，根據變數或者配置動態決定匯入哪個模組。假設我們需要匯入的模組module_12定義在subPack1檔案夾下面，內容如下。def funcA12(): print('funcA12 in module_12') return import os print os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)),('templates')) print

Help on module posixpath in os:NAME posixpath - Common operations on Posix pathnames.FILE /usr/lib/python2.6/posixpath.pyMODULE DOCS http://docs.python.org/library/posixpathDESCRIPTION Instead of importing this module directly, import os

python多線程批量遠端管理程式#!/usr/bin/env python# this script comes from beijing oldboy trainning.# e_mail:70271111@qq.com# function: remote multi exec cmd by ssh.# version:1.1################################################# oldboy trainning info. # QQ 800

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Python常見部署方法有 ：fcgi ：用spawn-fcgi或者架構內建的工具對各個project分別產生監聽進程，然後和http 服務互動wsgi ：利用http服務的mod_wsgi模組來跑各個project(Web應用程式或架構簡單而通用的Web伺服器 之間的介面)。uWSGI 是一款像php-cgi一樣監聽同一連接埠，進行統一管理和Server Load

據提供開發測試服務的Coverity公司的研究，Python代碼缺陷密度數最低，僅僅為每千行代碼0.005。行業接受的標準是每千行代碼缺陷數1，代碼缺陷密度小於1.0，即被認為是高品質代碼。根據2012年度的開原始碼掃描報告，開原始碼的平均缺陷密度為0.69，而Python是0.005。Coverity掃描分析了最新版Python