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多进度并发机制,常用函数

日期:2019-11-03编辑作者:必赢网上注册

3.布署文件config.yaml

 

Python学习笔记
1.Python源于壹玖捌陆年圣诞里边,小编:吉多van 罗斯尔um
2.别的语言都有顽固的病痛,Python也不例外。如:运转速度慢、代码不能够加密
3.优点:能够跨平台。
4.命令行写Python好处是足以一向拿走结果,坏处是没办法保存。文本编辑器写代码能够保留。
5.print(卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎是出口方法,假如是出口字符串须要加多引号'',境遇逗号(,)会空格生龙活虎行。
6.input()是输入方法,它会把客商输入的东西变为字符串,并寄存到几个变量里。括号里的东西能让客户阅览提醒。
7.Python的语法比较简单,选取缩进情势。不像古板的语言有中括号。
8.注释用#标记,注释是给人看的,能够是不管三七四十后生可畏内容,解释器会忽视掉注释。
9.数据类型:整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、字典等。
10.转义字符:
11.布尔值能够用and、or或not运算。
12.变量名必得是大小写塞尔维亚(Serbia卡塔 尔(英语:State of Qatar)语、数字和_的组成,且不能够用数字开首。
13.变量本身类型不固定的语言称之为动态语言,固定类型的称之静态语言,常量是叁个不可能变的变量。
14.ord()函数获取字符的整数表示,chr()函数把编码调换为相应的字符。
15.len()函数总结的是str的字符数。
16.在Python中,采用的格式化情势和C语言是千篇生龙活虎律的,用%达成,比如如下:(%d整数 %s字符串 %f浮点型卡塔 尔(英语:State of Qatar)
  s = 100
  print('get %d' %s)
  get 100

 

此间运用了multprocessing.Pool进度池,来动态扩大进度

 

12.all()

 

第三遍迭代中您的函数会实行,从伊始达到 yield 关键字,然后回到 yield 后的值作为第二次迭代的回来值.

 

 

 

时间:2018年9月4日 22:54:49     #请各位读者注意时效性   以下Python学习笔记基于Python3

效果与利益:境遇yield关键字,函数会平素重回yield值,也等于return;分裂的是后一次调用的时候会从yield之后的代码最初实行。

 

 

 

  补充:假使您不太显著相应用怎么样,%s永世起效果,它会把此外数据类型转变为字符串。假设要出口'%'字符,可用%%代表
17.练兵:小明的成就从2018年的72分升高到了当年的85分,请总结小明战表晋级的百分点,并用字符串格式化展现出'xx.x%',只保留小数点后1位。示例:
  s1 = 72
  s2 = 85
  s3 = (s2-s1)/72*100
  print('%.1f%%' %s3) #输出为18.1%

 

一路前行,与君共勉,

2.压缩文件夹及文件代码:

输出:

未完待续。。。(31日意气风发更卡塔尔

 

从上述运维结果能够看出,三次最多实践了我们设定的4个经过。

    Smtp_Server: smtp.exmail.qq.com
    Smtp_Sender: xxxx@163.com
    Password: xxxxxx
    Msg_Title: UI自动化测试结果
    Receivers: ['xxxx@126.com']  #收件人
    From: 自动化测试系统
    To: 测试组

如:eval("1234")那一个会转成int型

 

一再会映注重帘,python函数中带有yield关键字,那么yield是什么,有怎样功能?

C:Python27python.exe D:/weixin/temp/testtmp.py
0 ----------- 0
0 ----------- 1
0 ----------- 2
0 ----------- 3
1 ----------- 0
1 ----------- 1
1 ----------- 2
1 ----------- 3
0 ----------- 4
0 ----------- 5
0 ----------- 6
0 ----------- 7
1 ----------- 4
1 ----------- 5
1 ----------- 6
1 ----------- 7
0 ----------- 8
0 ----------- 9
1 ----------- 8
1 ----------- 9
_____success_____

Process finished with exit code 0
def zipDir(dirpath,outFullName):
    """
    压缩指定文件夹
    :param dirpath: 目标文件夹路径
    :param outFullName: 压缩文件保存路径+xxxx.zip
    :return: 无
    """
    zip = zipfile.ZipFile(outFullName,"w",zipfile.ZIP_DEFLATED)
    for path,dirnames,filenames in os.walk(dirpath):
        # 去掉目标跟路径,只对目标文件夹下边的文件及文件夹进行压缩
        fpath = path.replace(dirpath,'')

        for filename in filenames:
            zip.write(os.path.join(path,filename),os.path.join(fpath,filename))
    zip.close()
print  max([1,2,3,4,5,6]) #返回列表中,最大的元素6

无意改格式了,将就一下

 

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EMAIL功用完毕:

13.any()

 

python多进程并发机制:

1.发送EMAIL带附属类小零部件,况且带压缩文件夹做为附属类小构件

[4, 4, 4]

今是昨非的是进行进度中碰着yield关键字,会阻断,yield 重返的是三个生成器。

不前行,不倒退,甘休的状态是未有的.

#_*_coding:utf-8_*_

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.base import MIMEBase
from email.header import Header
from email import encoders
import time
import yaml,os,base64
from pos.lib import gl,scripts


class EmailClass(object):
    def __init__(self):
        self.curDateTime = str(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime())) #当前日期时间
        self.config = scripts.getYamlfield(gl.configFile) #配置文件路径
        self.sender = self.config['EMAIL']['Smtp_Sender'] # 从配置文件获取,发件人
        self.receivers = self.config['EMAIL']['Receivers']  # 从配置文件获取,接收人
        self.msg_title = self.config['EMAIL']['Msg_Title'] #从配置文件获取,邮件标题
        self.sender_server = self.config['EMAIL']['Smtp_Server'] #从配置文件获取,发送服务器
        self.From = self.config['EMAIL']['From']
        self.To = self.config['EMAIL']['To']

    '''
    配置邮件内容
    '''
    @property
    def setMailContent(self):
        print self.receivers
        msg = MIMEMultipart()
        msg['From'] = Header(self.From,'utf-8')
        msg['To'] = self.To
        msg['Subject'] = Header('%s%s'%(self.msg_title,self.curDateTime),'utf-8')

        #附件路径
        dirpath = gl.reportPath
        zipfile = os.path.join(os.path.dirname(dirpath), 'report.zip')
        reportfile = os.path.join(gl.reportPath, 'Report.html')
        scripts.zipDir(dirpath,zipfile) #压缩报告
        #增加邮件内容为html
        fp = open(reportfile, 'rb')
        reportHtmlText = fp.read()
        msg.attach(MIMEText(reportHtmlText,'html','utf-8'))
        fp.close()

        #增加附件
        html = self.addAttach(zipfile,filename='Report%s.zip'%self.curDateTime) #自动化测试报告附件
        msg.attach(html)

        return msg


    '''
    增加附件
    '''
    def addAttach(self,apath,filename='Report.html'):
        with open(apath, 'rb') as fp:
            attach = MIMEBase('application','octet-stream')
            attach.set_payload(fp.read())
            attach.add_header('Content-Disposition', 'attachment', filename=filename)
            encoders.encode_base64(attach)
            fp.close()
            return attach


    '''
    发送电子邮件
    '''
    def sendEmail(self,message):
        try:
            smtpObj = smtplib.SMTP()
            smtpObj.connect(self.sender_server,25)
            smtpObj.login(self.sender,self.config['EMAIL']['Password'])
            smtpObj.sendmail(self.sender,self.receivers , message.as_string())
            smtpObj.quit()
            print "邮件发送成功"
        except smtplib.SMTPException as ex:
            print "Error: 无法发送邮件.%s"%ex

    #发送调用
    @property
    def send(self):
        self.sendEmail(self.setMailContent)

if __name__=="__main__":
    EmailClass().send

eval()函数是必需的。

除去for循环取值,你也得以由此next()来取下三个值。

运作结果:

 

 

 

Linux and python学习交换1,2群已满.

当然map()函数还会有越来越多,更复杂的用法

 

#coding=utf-8
from multiprocessing import Pool
import time
def ft(x):
  #多任务,系统自动化配进程执行
  for i in range(2):
    print i,'-----------',x
    time.sleep(1)



def main_process():
    pool = Pool(processes=4) #控制进程池的大小,为4个进程
    for i in range(10):
        #添加入进程池,apply带_async,单独apply为阻塞版本;函数名target,参数args
        result = pool.apply_async(ft,(i,))

    pool.close()
    pool.join()

    if result.successful():
        print('_____success_____')


if __name__=="__main__":
    main_process()

 

那正是说你要询问,list列表,全数数据是累积在内存中的。要是数据量超大,会相当耗内部存款和储蓄器。

 

6、sorted()排序(能够对list,dict,字符串等排序卡塔 尔(英语:State of Qatar)

是能够迭代的,可是你 只好够读取它二次 ,因为它并不把具有的值放在内部存款和储蓄器中,它是实时地扭转数据:

身体力行如下:*args和**kwargs能够并且采用。

生成器是如何?

那七个是python的可变参数,在这之中*args是元组;**kwargs是字典类型参数

yield是一个十分的return?

输出:

def func(num):
    n,a,b = 0,0,1
    while num > n:
        yield b  #阻断,返回b
        a,b = b,a + b
        n+=1

for i in  func(19): #func(19)是一个生成器,生成器只有调用时执行一次。所以这里用循环
    print i
list = []
for i in [1,2,3,4,5]:
    list.append(i*2)

print(list)

 

必赢网上注册,7、**多进度并发机制,常用函数。args和**kwargs参数

注意,当函数中冒出yield,该函数重返的就是两个生成器。不在是平时函数。

[1, 2, 3, 4, 5]
t = func(19)
t.next()

4、filter()此函数,传入叁个函数和连串做为参数

答案:能够明白yield是二个生成器;

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关键词:

python2和3中有关类世襲的,python将字符串调换来整

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