03 2020 档案
摘要：# 选择排序 # 一趟排序记录最小值，放到第一个位置 #再一趟排序记录记录列表无序区最小的数，放到第二个位置 #.... # 关键点：有序区、无序区、无序区最小值 #方法一 def select_Sort1(li): li2 = [] for i in range(len(li)): min_li
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摘要：# 选择排序 # 一趟排序记录最小值，放到第一个位置 #再一趟排序记录记录列表无序区最小的数，放到第二个位置 #.... # 关键点：有序区、无序区、无序区最小值 #方法一 def select_Sort1(li): li2 = [] for i in range(len(li)): min_li
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摘要：import time import datetime # 测试函数运行时间 def cal_time(fn): """计算性能的修饰器""" def wrapper(*args,**kwargs): starTime = time.time() f = fn(*args,**kwargs) end
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摘要：import random """ 排序：将一组无序记录序列调整为有序记录序列 列表排序：将无序列表调整为有序列表 输入：列表 输出：有序列表 升序与降序 内置函数sort() """ #冒泡排序 bubble Sort #1、列表每两个相邻的两个数，若前面比后面的大，则交换这个数 #2、一趟排序完
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摘要：import random """ 排序：将一组无序记录序列调整为有序记录序列 列表排序：将无序列表调整为有序列表 输入：列表 输出：有序列表 升序与降序 内置函数sort() """ #冒泡排序 bubble Sort #1、列表每两个相邻的两个数，若前面比后面的大，则交换这个数 #2、一趟排序完
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摘要：import time import datetime # 测试函数运行时间 def cal_time(fn): """计算性能的修饰器""" def wrapper(*args,**kwargs): starTime = time.time() f = fn(*args,**kwargs) end
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摘要：''' 查找：在一些数据元素中，通过一定的方法找出与关键字相同元素的过程， 列表查找：从列表中查找指定元素 输入：列表、待查找元素 输出：元素下标（未找到元素时一般返回None或-1） 内置列表查找函数：index() ''' # 顺序查找： 线性查找，从列表的第一个元素开始，顺序进行搜索，直到找到
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摘要：import json import requests #获取北京天气 # #url= "https://wis.qq.com/weather/common?source=xw&weather_type=forecast_1h|forecast_24h|index|alarm|limit|tips&
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摘要：递归的两个特点 调用自身 结束条件 # _*_coding:utf-8 ''' 递归实例：汉诺塔问题 n 盘子总数 a 第一个柱子 b 第二个柱子 c 第三个柱子 n个盘子时： 1、将n-1个盘子，从A经过C移动到B 2、把n-1个盘子，从A移动到C 3、把n-1个盘子，从B经过A移动到C '''
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摘要：递归的两个特点 调用自身结束条件 # _*_coding:utf-8 ''' 递归实例：汉诺塔问题 n 盘子总数 a 第一个柱子 b 第二个柱子 c 第三个柱子 n个盘子时： 1、将n-1个盘子，从A经过C移动到B 2、把n-1个盘子，从A移动到C 3、把n-1个盘子，从B经过A移动到C ''' #
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摘要：Jmeter断言实例—响应断言 断言有很多种，最最最常用的一种就是响应断言，目前我用的最多是这一种，下面列举一个运用响应断言的实例 对相应的请求添加断言 **Main sample and sub-samples：断言应用于主采样器和子采样器。 Main sample only：断言仅应用于主采样器
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