02 2019 档案
摘要:在做自动化测试的时候,经常会遇到这种情况,某个页面元素,你必须要把鼠标移动到上面才能显示出元素。那么这种情况,我们怎么处理呢?,selenium给我们提供了一个类来处理这类事件——ActionChains。 ActionChains可以对需要模拟鼠标操作才能进行的情况,比如单击、双击、点击鼠标右键、
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摘要:今晚不想加班,于是赶紧回来看看书,不知道今天怎么就突然特别想玩文明五,但是又要克制自己咯,所以还是看看书吧,干的事情有: 1.下了selenium的小工具:FireBug/FirePath。 2.确定了看书顺序,我觉得难度低点开始比较好,所以我还是先看基于PYTHON的selenium,另一本书再看
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摘要:https://stackoverflow.com/questions/29624949/how-to-click-on-a-point-on-an-html5-canvas-in-python-selenium-webdriver https://stackoverflow.com/questio
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摘要:上一篇讲了HTML5 canvas游戏的基本工作原理,接下来讲如何进行自动化功能测试。 Selenium是一个跨平台的跨浏览器的对网页进行自动化测试的工具。从Selenium 2.0开始Selenium就和WebDriver合体了。如果你还不了解Selenium怎么用,可以看看官网上的例子。Sele
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摘要:HTML5已经不是一个新名词。它看上去很cool,有很多feature,大多数人普遍看好它的发展。对于我来说,最感兴趣的是它的canvas标签,可以结合Javascript来绘制游戏画面。 我们可以在Javascript脚本中获得页面中的canvas对象,以及它的绘图上下文: 通常每个游戏会有游戏循
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摘要:今天无聊去PJ 看到了一个信号超级好的路由 也有客户端。 果断抓包 可是抓了10多回 全是无数据 求高手给予解决方法 在此感谢、 排除了信号问题和没有客户端问题 请问你是用什么抓包的。是BT? 还是水滴 ?还是奶瓶 ?如果抓包用奶瓶会比较好,奶瓶里面有一个攻击对方客户端掉线,待客户端掉线后再次连接的
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摘要:from: https://www.cnblogs.com/yyhh/p/5140852.html#!comments 序章 Fiddler是一个蛮好用的抓包工具,可以将网络传输发送与接受的数据包进行截获、重发、编辑、转存等操作。也可以用来检测网络安全。反正好处多多,举之不尽呀!当年学习的时候也蛮费
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摘要:我们自动化测试的时候,有时不需要图片加载出来,提高浏览器加载速度,从而提高脚本的执行速度。另外在一些网络比较差的环境下,禁用css、图片等加载可以提高访问速度 方法: 1、创建自己的firefoxprofile 关闭所有Filefox浏览窗口—》运行Firefox Manager,点击windows
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摘要:from: https://blog.csdn.net/chufazhe/article/details/51145834 摘要:在使用selenium和firefox抓取网页指定firefox_profile后遇到问题,生成的日志文件太大直接导致C盘资源耗尽,火狐浏览器直接就停止工作了。 一、环境
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摘要:本文转至 http://www.51testing.com/html/11/n-3711311.html,作者对webdriver在Firefox中设置profile配置项挺熟的,是用Python实现,后续有时间用Java实现一下,先转过来Mark一下 1.selenium 在打开firefox后,
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摘要:folder_extension: menifest.json navigator_change.js manifest.json navigator_change.js reference: http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html
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摘要:https://testerhome.com/topics/9270
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摘要:# 获取当前的页面窗口 first_handle = brower.current_window_handle handles = brower.window_handles for i in handles: if i != first_handle: brower.close() # 关闭当前窗口 brower.switch_to.window(i) br...
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摘要:需要依赖库. WeasyPrint,它是一个Python库可以生成PDF文件从HTML模板中。安装WeasyPrint pip install WeasyPrint 创建一个PDF模板(template)我们需要一个HTML文档给WeasyPrint输入。我们将要创建一个HTML模板(templat
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摘要:可以通过开源的Python PDF库ReportLab来实现PDF文件的动态生成。 一、安装ReportLab ReportLab库在PyPI上提供,可以使用pip来安装: $ pip install reportlab 在Python交互解释器中导入它来测试安装: >>> import repor
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摘要:1.图片加载、显示和保存 2.图像显示窗口创建与销毁 cv2.namedWindow(窗口名,属性) 创建一个窗口 属性—指定窗口大小模式: cv2.WINDOW_AUTOSIZE:根据图像大小自动创建大小cv2.WINDOW_NORMAL:窗口大小可调整cv2.destoryAllWindows(
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摘要:对于Python内置函数sorted(),先拿来跟list(列表)中的成员函数list.sort()进行下对比。在本质上,list的排序和内建函数sorted的排序是差不多的,连参数都基本上是一样的。主要的区别在于,list.sort()是对已经存在的列表进行操作,进而可以改变进行操作的列表。而内建
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摘要:ImageFolder 一个通用的数据加载器,数据集中的数据以以下方式组织 使用时要注意图片的存储格式,如上所示 用此函数进行处理的时候,会自动会图片的label命名 0,1,3... 方便接下来的loss计算 class_names = image_datasets['train'].classe
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摘要:学习python的道路是漫长的,今天又遇到一个问题,所以想写下来自己的理解方便以后查看。 在使用matplotlib的过程中,常常会需要画很多图,但是好像并不能同时展示许多图。这是因为python可视化库matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式。什么是阻塞模式那?我的理解就是在pl
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摘要:kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目、好资源可供机器学习、深度学习爱好者学习之用。碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架:pytorch(如果你对pytorch不甚了解,请点击这里),所以今天我和大家一起用pytorch
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摘要:vim ~/.bashrc 然后最后一行添加 source /etc/profile 一、添加开机自启服务 在CentOS 7中添加开机自启服务非常方便,只需要两条命令(以Jenkins为例):systemctl enable jenkins.service #设置jenkins服务为自启动服务sy
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摘要:uwsgi 用来做nginx和应用之间的桥梁,负责接收nginx动态转发过来的用户请求,其配置方式有多种,我一般选择<xml>标签的形式 下面的这些配置仅限于ubuntu下用apt-get安装的形式: 进入/etc/uwsgi/目录,有两个目录分别为apps-available和apps-enabl
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摘要:交换分区swap,意思是“交换”、“实物交易”,它的功能就是在内存不够的情况下,操作系统先把内存中暂时不用的数据,存到硬盘的交换空间,腾出内存来让别的程序运行,和Windows的虚拟内存(pagefile.sys)的作用是一样的。 查看 已存在的swap分区: ? 1 2 3 4 5 [root@i
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摘要:pytorch之nn.Conv1d详解 之前学习pytorch用于文本分类的时候,用到了一维卷积,花了点时间了解其中的原理,看网上也没有详细解释的博客,所以就记录一下。 Conv1dclass torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_siz
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摘要:作者:infiniteft链接:https://www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 两者的相同之处: nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能
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摘要:参考资料: pytorch中文文档 http://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/
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摘要:QStackedWidget 只需要关联好对应的信号和槽,调用setCurrentIndex函数,想切哪个界面就切到哪个界面
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摘要:1.什么是NumpyNumpy系统是Python的一种开源的数值计算扩展,用python实现的科学计算包。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,包括强大的N维数组对象Array,比较成熟的函数库等。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。 2.用Numpy还是TorchTorch自称为神经
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摘要:import torch 通过 help((torch.cat)) 可以查看 cat 的用法 cat(seq,dim,out=None) 其中 seq表示要连接的两个序列,以元组的形式给出,例如:seq=(a,b), a,b 为两个可以连接的序列 dim 表示以哪个维度连接,dim=0, 横向连接 dim=1,纵向连接 ...
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摘要:在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙
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摘要:这个比较好用。 copy /b d:\xxx\download_ts\* d:\xxx\download_ts\new.mp4 用python ffmpeg也可以,不过我合出来有卡顿或者掉声问题, 参数估计调整不
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摘要:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(1,10,20) y1 = 2*x +1 y2 = x**2 plt.figure() plt.plot(x, y2) plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1, linestyle='--') # plt.figur...
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摘要:类似vlookup 获取列标集, 行标集 后面不能加() df.columns df.index 增加一列 增加2列 横向合并 加3列 字符转换 分割一列为多列, 修改列标 修改行标列标
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摘要:numpy像序列, pandas更像字典形式的numpy import pandas as pd一般搭配np一起练习np.nan 什么都没有s = pd.Series([1,3,6, np.nan, 44, 1])print(s) : xxx dtype:float64 dates = pd.dat
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摘要:a = [[1,2,3], [4,5,6]]b = np.array(a, dtype=int/int32/float/float32)b.shapeb.sizeb.ndim c=np.zeros((2,3)) #2行3列, 0矩阵c=np.ones((2,3)) #2行3列 , 1矩阵c=np.e
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摘要:上一章将nginx +uwsgi搭建起来,将keystone挂载后面。但是发现一个问题,如果http请求达到一定量后,nginx直接返回502。这让需要部署大规模openstack集群的我很是头疼,比较了一下请求的处理能力,keystone 原生的api 接口是可以承受一定量的大规模并发请求的。这就
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摘要:# For advice on how to change settings please see# http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-configuration-defaults.html[mysqld]## Remove leading
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摘要:my.cnf是mysql启动时加载的配置文件,一般会放在mysql的安装目录中,用户也可以放在其他目录加载。 安装mysql后,系统中会有多个my.cnf文件,有些是用于测试的。 使用locate my.cnf命令可以列出所有的my.cnf文件 命令 locate my.cnf 输出 1 2 3 4
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摘要:前几天遇到的一个问题,自己本地用VM配置的虚拟机,一般会top查看进程以及CPU占用的一些情况。又一次用laravel 打印对象,里面的内容比较多,浏览器当时就卡了。 然后看进程的情况。我以为会是nginx和php-fpm 这两个一半一半这样子的情况,结果发现 kswapd0 这个进程直接99%。然
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摘要:https://www.cnblogs.com/zxc2man/p/8175952.html https://blog.csdn.net/e_wsq/article/details/79905221 https://blog.csdn.net/jfb53440/article/details/791
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摘要:床上玩笔记本, 发现的一些东西记录一下,免得忘记, 1. 二指同时点下去, 打开右键 2. 三指点下去, 打开语音控制 3. 二指下滑, 相当于滚轮下滑, 上滑同理. 在excel里二指左滑和右滑可以滑动到左边和右边的区域. 4.三指下滑, 全部最小化, 上滑, 恢复 5. 二指拉开缩小, 放大缩小
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摘要:mysql bin-log 日志清理发现mysql数据库目录中bin-log中日志文件非常大 删除2014-06-01 00:01:01 之前的日志: ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++保留最后一次bin-
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摘要:我把MYISAM改成了INNODB,数据库对CPU方面的占用变小很多' mysql的监控方法大致分为两类: 1.连接到mysql数据库内部,使用show status,show variables,flush status 来查看mysql的各种性能指标。 2. 直接使用mysqladmin查看其性
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摘要:my.cnf是mysql启动时加载的配置文件,一般会放在mysql的安装目录中,用户也可以放在其他目录加载。 安装mysql后,系统中会有多个my.cnf文件,有些是用于测试的。 使用locate my.cnf命令可以列出所有的my.cnf文件 命令locate my.cnf 输出/usr/loca
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摘要:为了装mysql环境测试,装上后发现启动后mysql占用了很大的虚拟内存,达8百多兆。网上搜索了一下,得到高人指点my.ini。再也没见再详细的了..只好打开my.ini逐行的啃,虽然英文差了点,不过多少M还是看得明的^-^ 更改后如下: innodb_buffer_pool_size=576M -
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摘要:在清理前内存使用情况 free -m 用以下命令清理内存 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 清理后内存使用情况再用以下命令看看。 free –m 多出很多内存了吧。 查看内存条数命令: dmidecode |grep -A16 "Memory Device$" ++
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摘要:from kivy.lang.builder import Builder from kivy.app import App, runTouchApp from kivy.uix.boxlayout import BoxLayout from kivy.uix.screenmanager import ScreenManager, Screen from kivy.uix.scrollview ...
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摘要:from kivy.uix.gridlayout import GridLayout from kivy.app import App from kivy.lang.builder import Builder from kivy.uix.scrollview import ScrollView from kivy.uix.button import Button Builder.load_...
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摘要:Use this instead:
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摘要:aria2是一个十分牛逼的下载神器,有时候项目需要一个很牛逼的下载中间件的话,aria2是一个不错的选择。其中支持jsonrpc和websocket的特性尤其诱人。但是python用起来还是有点不爽,所以简单封装一下aria2的jsonrpc。 所以,用python简单的封装了aria2的jsonr
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摘要:没错,又是受够了迅雷、旋风的各种奇葩减速(哥哥我还买了了VIP!),IDM 对协议支持又太少还有事没事提示你不是正版三天两头闹着要更新。于是我想起来之前看到过的 Aria2,虽然之前也只是略有耳闻,但听名字就很牛掰的样子。下面文章以 Windows 系统为基础,不过基本内容都是通用的,Linux 用
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摘要:生成的ts文件用 ffmpeg 合并,命令行输入:ffmpeg -f concat -safe 0 -i filelist.txt -c copy output.ts https://xyne.archlinux.ca/projects/python3-aria2jsonrpc/ https://a
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摘要:settings: STATIC_URL = 'static/'STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'static') urls: from django.conf import settingsfrom django.conf.urls.static impo
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摘要:步骤1:在settings.py文件的最后加上以下内容: STATIC_URL = '/static/'STATIC_ROOT = os.path.join(os.path.dirname(__file__),'static') # 设置图片等静态文件的路径 STATICFILES_DIRS = (
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摘要:几种常见sqlalchemy查询: #简单查询 print(session.query(User).all())print(session.query(User.name, User.fullname).all()) print(session.query(User, User.name).all(
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摘要:python贪婪和非贪婪 正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字符;非贪婪则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符。在"*","?","+","{m,n}"后面加上?,使贪婪变成非贪婪。 >>> s="Thi
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