首先说下为什么要学pytest，在此之前相信大家已经掌握了python里面的unittest单元测试框架，那再学一个框架肯定是需要学习时间成本的。刚开始我的内心是拒绝的，我想我用unittest也能完成自动化测试，干嘛要去学pytest呢？
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近需要用到遗传算法来优化一些东西，最初是打算直接基于某些算
在网站运营过程中，经常会遇到需要更改网页URL或整体迁移网站的情况。为了保持用户体验和搜索引擎优化（SEO），我们需要正确设置301跳转。本文将介绍301跳转的概念、必要性以及如何设置301跳转。
该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站，给师弟做的课程设计。
Python 作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？
Python 经常被用于 Web 开发，尽管目前 PHP、JS 依然是 Web 开发的主流语言，但 Python 上升势头更劲。尤其随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟（比如 Django、flask、TurboGears、web2py 等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的 Web 程序。
该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站，给师弟做的毕业设计。
不知不觉已经从事Python编程开发5年了，Python刚开始其实不是很起眼，但是随着大数据越来越活，现在Python也越来越火了，但是目前我主要从事的Python工作还是以数据挖掘、数据爬虫技术深度为主。
当我们想搭建网站时，可以选择功能全面的Django、轻量的Flask等web框架；当我们想做一个爬虫时，可以使用Scrapy框架；当我们想做数据分析时，可以选择Pandas数据框架等，这些都是一些很成熟的第三方库。
很多人觉得程序猿是高薪的代表，很多人都想学习一门编程语言，如果你想选择一种语言来入门编程，那么Python绝对是首选！其非常接近自然语言，精简了很多不必要的分号和括号，非常容易阅读理解。接下来一起看看你不得不知的Python六大优点：
本节课程继续讲解增删改查中的查询功能，通过这个功能的介绍，我们可以开发一个简单的数据搜索，该功能类似百度查询，当然仅仅只是最基础的数据库关键词查询功能。
量子计算机的算力可体现为量子计算机可实现并行计算， Grover算法（Quantum Search Algorithm）是量子计算领域的主要算法之一。Grover算法是由Grover于1996年提出的平方根加速的随机数据库量子搜索算法，旨在利用量子计算机进行比经典计算机更快的数据搜索。在数据库足够混乱且没有具体的数据结构限定的条件下，Grover算法可以快速解决从N个未分类的客体中寻找出某个特定个体的问题。除搜索时间远短于经典计算外，其强大之处还在于Grover算法的公式可适用于很多问题，比如：密码学、矩阵和图形问题、优化以及量子机器学习等。本文将从Grover算法的实现原理、应用与实践等方面介绍Grover算法。
相信大部分的人都听说过 BDD，即：行为驱动开发，但并未涉及到它的使用方和项目实战。
python作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？
AI 科技评论按：随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得的成果越来越显著，对深度学习的讨论越来越多。作为当下最热门的话题，从 2015 年至今，短短三年时间，谷歌、Facebook、微软等国外巨头，百度、小米等国内企业，前后围绕深度学习推出一系列开源框架。
数据科学家需要涉猎很多——机器学习、计算机科学、统计学、数学、数据可视化、通信和深度学习。这些领域中有几十种语言、框架和技术可供数据科学家学习。那么要想成为雇主需要的数据科学家，他们应该如何安排学习内容呢？
本文介绍了23种深度学习库，这些库包括TensorFlow、Keras、Caffe、Theano、Torch、MXNet、CNTK、DeepLearning4J、Gensim、R、D3、Deepnet、scikit-learn、MNIST、ImageNet、AlexNet、VGG、ResNet、MemNet、DeepLab、U-Net、Sonnet、TensorLayer、Keras、Caffe2、Paddle、Theano、NLTK、Gensim、OpenCV和scikit-image。这些库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。其中，TensorFlow和Keras是两种最受欢迎的深度学习库，它们都支持Python，并且Keras正在快速地成为TensorFlow的核心组件。Caffe和Theano是两种广泛使用的深度学习库，它们都支持Python和C++。其他库如MXNet、TensorLayer和Keras也支持多种编程语言，包括Python、C++和R。这些深度学习库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。
我们对23种用于数据科学的开源深度学习库作了排名。这番排名基于权重一样大小的三个指标：Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果。 排名结果 下面是23种用于数据科学的开源深度学习库的排名，按照Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果来衡量。该表显示了标准化分数，1这个值表示高于平均值（平均值=0）一个标准偏差。比如说，Caffe高于Github活动方面的平均值一个标准偏差，而deeplearning4j接近平均值。 方法详见如下 结
Python作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？
活动介绍 TMQ第四十六期在线沙龙分享活动圆满结束啦！ 本次分享的主题：FAT——专业服务于微信H5/小程序UI自动化测试 共有295位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗？ 请往下看吧！ 嘉宾 郑铮铨：腾讯测试开发工程师，目前主要负责应用宝、手管的插件及工具开发，自动化测试等。在Android开发及工具开发方面有一定的经验。 分享主题 FAutoTest框架的基本概述 FAutoTest框架的前期准备 FAutoTest框架的使用及遇到问题如何解决 问答环节 1、只支持pyt
【磐创AI 导读】：本篇文章介绍了一些深度学习框架，分析了哪种深度学习框架发展最快，希望对大家有所帮助。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
前言 你是否曾经被大量的python模块压垮过?你是否曾经在为一个特定的项目挑选一个时陷入困境?在本文中，我将与您分享一些我认为每个python开发人员都应该熟悉的python模块。我将把这些模块分为
Subparse是一款由Josh Strochein、Aaron Baker和Odin Bernstein共同开发的模块化框架，该框架设计用于解析和索引恶意软件文件，并在可搜索的Web浏览器中显示解析过程中发现的信息。该框架是模块化的，利用了核心解析引擎、解析模块和各种为恶意软件索引添加附加信息的富集器。框架的主要输入值是恶意软件文件的目录，核心解析引擎或用户指定的解析引擎在从任何用户指定的富集引擎添加附加信息之前解析这些文件，所有这些都是在将解析的信息编入弹性搜索索引之前实现的。然后可以通过web浏览器搜索和查看收集的信息，该浏览器还允许对从任何文件收集的任何值进行过滤。
Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性，使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。
学习一门编程语言，除了语法，最重要的是学习解决问题。很多时候单凭自己的能力确实无法做到完美解决，所以无论是搜索引擎、社区、文档还是博客，都是我们解决问题的利器。
在现代Web应用程序开发中，自动化浏览器测试成为了不可或缺的一部分。为了使测试更加高效、可靠，我们需要使用一些工具，例如Selenium和Playwright。这两个工具都是基于Python的自动化测试框架，本文将介绍它们的原理、架构、优劣对比以及代码实例。
2017 年即将结束，又到了做年终总结的时候，本文盘点了今年最受欢迎的十个 Python 机器学习库，同时在文末选出了一些值得关注的 Python 库。如果本文没有收纳你心目中的最佳机器学习 Python 库，欢迎在文末留言补充。 1. Pipenv Pipenv 是 Kenneth Reitz 的业余项目，旨在将其他软件包（例如 npm 和 yarn）整合到 Python 里。它不需要安装 virtualenv, virtualenvwrapper，不用管理 requirements.txt 文件，并
之前的工作中也有多少接触过这个AutoML（Automated Machine Learning）的概念，简单来说就是把模型开发的标准过程模块化，都交给一些自动化的组件来完成，比如数据集的划分、特征衍生、算法选择、模型训练、调优、部署以及后续的监控，都“一条龙”地在AutoML实现。
本文中，作者通过GitHub、Medium文章、arXiv论文和领英等维度评估了不同神经网络框架的最新发展趋势。
学习一门编程语言，除了语法，最重要的是学习解决问题。很多时候单凭自己的能力确实无法做到完美解决，所以无论是搜索引擎、社区、文档还是博客，都是我们解决问题的利器。 但是难题往往不在意识，而在于资源：我知道我解决不了，我也知道该求助，可是除了百度，我该向谁求助呢？ 因此，本文整理了笔者在学习Python过程中常用的16个网站，希望在大家学习Python的过程中提供力所能及的帮助。 Google Google是所有程序员的必备武器，也是功能最强大、使用最多的网站。 我这么说你可能会明白有多常用：有50%程序
Python语言本身提供了非常多的模块，比如数学模块math、cmath、decimal、statistics；文件模块pathlib、stat、shutil等；除了使用官方模块，有时候也需要自定义模块。
在技术方面：这套系统主要是应用python语言进行开发设计的，在系统开发框架上采用了django框架作为主框架进行开发的。在项目中集成了：mysql/mybatis、vue等技术，基本上是属于一个python框架的技术范围。对于学习来说还是相对比较容易上手和掌握的。一般是接触过python开发的同学都能上手学习。可以用于毕业设计、课题设计、作业等场景上使用。另外这个项目是开源的，所以可自动下载使用。
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程，存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣，我已经编译了这些（见本页底部）的排名，以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说，该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
BDD，行为驱动开发是 敏捷软件开发 的一种技术，鼓励软件项目的所有成员之间的相互协助
这是在github上找到的做恶意软件分析的资料，已经非常全面了，希望对做恶意软件检测的同学有帮助。
Python 作为一种功能强大的编程语言又简单易学受到很多开发者的青睐。那么问题来了，Python 的应用领域有哪些呢？
Python是一种简洁、易读性强的动态类型的语言，他的语法特性使得程序员在编写Python代码时更加简洁，易于理解。Python社区拥有大量的第三方库和框架，这使得Python在各个领域都有广泛的应用。例如数据科学、机器学习、Web开发、数学统计、文本检索、数据筛选等。而针对Python面试也会更加注重对这种动态类型语言的理解和运用，以及如何处理解决实际问题。相比之下，其他语言面试可能更加注重语法细节和性能优化等方面。
The pytest framework makes it easy to write small, readable tests, and can scale to support complex functional testing for applications and libraries. 这段话很好地阐述了Pytest的设计思想与强大的特性。迄今为止，不管是市场的招聘需求还是在企业级里面进行自动化测试都需要掌握Python语言体系中的Pytest测试框架。Pytest以轻量级的设计可以在编写TestCase方面具备天然的优势，又能够满足不同测试场景下的应用，本文章会详细的阐述这部分。
Github是程序员的资源宝藏，各种优质项目源码、学习资料、数据源等，足以让一个小白成长为技术大佬。
对于希望自学Python的同学在着手学习之前可以对自己的知识结构和未来的职业规划进行一次自我评估。如果评估结果良好，入门Python也就没有想象中那么难了。闲言少叙，切入正题!笔者认为，适合学习Python的同学应具备以下几种关键素质：
现在大家平时会遇到很多不错的机器学习资源，但是大多数情况下，资源比较分散，不方便集中管理和查阅。更重要的是往往很难找到一个系统完整的资源导航，形成系统的学习路线，方便搜索。 重磅！今天小编在网上“闲逛”的时候发现了一个超级棒的机器学习优质资源分类导航。至少节约大家 50% 的时间。 下面详细给大家介绍一下！
Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，视图V和模版T。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS（内容管理系统）软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。2019年12月2日，Django 3. 0发布 。
專 欄 ❈ 罗罗攀，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.jianshu.com/u/9104ebf5e177 ❈ 折腾了几天，终于完成了第一个web开发项目，其中乐趣多
又到了Python自动化课程了，每一个自动化都涉及到单元测试框架及驱动框架，而unittest是py下的主流架构，所有的自动化框架都应该掌握：概念，类方法及应用：
很多人都推荐小白第一门语言选Python，因为语法简单。这句话只说了一半，Python确实容易上手，对初学者的门槛很低。但我发现，对于小白真正的门槛在于系统知识，这就和用什么语言完全没有任何关系了。例如很多人学完了Python的语法，觉得确实简单，但是转头去用Python标准库的时候，却发现自己连文档都看不懂。
背景 随着小程序业务的飞速发展，也诞生了很多垂直形态的搜索推荐场景。由于业务场景和内容形态的双向增长，给现有搜索推荐架构带来了较大压力，每一个场景每一类形态都需要完整走一遍数据采集、特征处理、索引构建、召回、粗/精排、异构混排等全流程，在架构上形成了一定的冗余，各个场景、形态之间的策略、规则长期堆积，也增加了架构的负担。因此，我们构建了统一排序服务，将排序能力算子化，与整体搜索推荐的架构进行解耦，在追求业务敏捷迭代的同时，也保证了架构的稳定性、扩展性和服务能力。 传统流程 一般而言，算法工程师在构建开发与
Python 作为一种功能强大的编程语言被很多人使用。那么问题来了，Python 的应用领域有哪些呢？
專 欄 ❈ treelake ，Python中文社区专栏作者 项目Github地址： https://github.com/zr777/school-wiki ❈ 简述 我们的目标是做一个校园维基站点，提供校园生活百科的内容服务。 主要需求为 百科的搜索 百科的标签分类 人人皆可参与编辑 界面简洁大方直观 其实有一个很好的技术选型，那就是开源的wikihow 英文、中文，它的UI简洁不失美观，单维基页面的展示很清晰，而且是基于某种markdown语言的人人可修改。不过，它是基于mediaWiki，熟
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