jms_url #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import requests, json import datetime from httpsig.requests_auth import HTTPSignatureAuth import sys jms_url = 'http://127.0.0.1' # jumpserver的地址 根据实际情况填写 def get_assets_assets(jms_url, aut
class Solution: def combinationSum2(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]: res = [] path = [] n = len(candidates) candidates.sort() def backtracking(startIndex, target): if
Python_request的参数传递： data数据报文：dict字典类型，那么默认情况下请求头：application/x-www.form-urlencoded,标识以form表单的方式传参，格式:a=1&b=3数据报文：str类型，那么默认情况下：text/plan json数据报文：不管是dict还是str类型，默认都是application/json 格式:{"a":1,"b":3}
import copy #copyURLfrom django.http.request import QueryDict#把URL设置为可以修改的情况获取此时的URLquery_dict = copy.deepcopy(request.GET)把URL设置为可以修改的情况query_dict._mutable = True 在query_dict的URL中加入“&page=11”query_dict.setlist('page', [11])
CSN Python学习作业 一.Python基本数据类型：列表、元组、字典 遍历输出与转换 1.写在前面 Python的变量不需要声明，但每个变量在使用前都必须赋值。在Python中，变量就是变量，它没有所谓的“类型”一说 Python允许我们同时为多个变量进行赋值，例如如下操作: a=b=c=1 #赋值顺序为从后往前
一丶Redis底层结构 1. redis 存储结构 redis的存储结构从外层往内层依次是redisDb、dict、dictht、dictEntry。 redis的Db默认情况下有16个，每个redisDb内部包含一个dict的数据结构。 redis的dict内部包含dictht的数组，数组个数为2，主要用于hash扩容使用。 dictht内部包含dictEntry
Background 对于一些场景， 我们要求词典对于不存在的key，不报错，返回默认值。 dict有处理方法， get 方法 或者 setdefault方法。 但是过于繁琐。 Handling Missing Keys in Dictionaries https://realpython.com/python-defaultdict/#handling-missing-keys-in-dictionaries dict有
第三周周末总结 列表元组集合字典的内置方法 列表的内置方法 1.增 1.1oppend()列表末尾增加数值 l1 = [1, 2, 3, 4] l1.append(5) print(l1) """[1, 2, 3, ,4, 5]""" 1.2extend()列表末尾增加多个数据值 l1 = [1, 2, 3, 4] l1.
目录创建和使用字典直接创建字典使用dict类创建基本的字典操作将字符串格式设置功能用于字典字典常用方法clearcopyfromkeysgetitemskeysvaluespoppopitemsetdefaultupdate 可通过名称来访问其各个值的数据结构。这种数据结构称为映射（mapping）。字典是Python中唯一的内置映射类型，其
#人狗大战游戏#人——角色 # 名称 等级 血量hp 攻击力ad 性别 职业#狗——角色 # 名称 品种 血量 攻击力#动作——人打狗，狗咬人缺点：没有限定动作的发起者，人也可以调用bite()咬狗 #人——角色模板 def person(name,hp,ad,sex,job,level=1): person_dict={'
函数的本质 可以把函数理解成一个工具 我们需要用它时在用它不是不用就放那 也不会影响代码的运行 定义好的函数 以后可以无限的使用它 就比如现在要编写一个功能 我们可以提前定义一个函数编写 也可以不用函数编写 如果一个py文件下要使用多次这个功能如果不用函数编写的话 我们
最近使用appium测试app里的H5页面时，明明定位到了的，但返回的是一个dict，导致无法进行下一步操作。 如上图所示，试了好多方法都无法解决此问题。 最后解决方法：Appium-Python-Client版本使用的是最新的2.4.x的版本，将版本降为1.3.0后可解决此问题 selenium4.x版本可能也
在一次配置RetinaNet时，发现无loss日志输出，但是GPU显存有占用，也有计算，同时数据预处理的CPU进程也在工作。 现有方案 查找资料，现有的解决方案认为，是log打印间隔太长，所以不输出。 遂修改log间隔至1，不改变 log_config = dict( interval=1, hooks=[ # dict(type='TextL
今日内容 垃圾回收机制 字符编码 关于文件的一些操作 作业 垃圾回收机制 1.什么是垃圾回收机制 垃圾回收机制是python解释器自带的一种机制 它专门用来回收不用的变量值所占用的内存空间 2.为什么要有垃圾回收机制 程序运行过程中会想内存申请大量的内存空间来存储变量
列表，元组，集合，字典的内置方法 列表内置方法 内置列表的本质 在程序中运用最多的就是增删改查这四种功能， 跟在内置方法后方所变化的都是一次性数据如果没有给它一个变量名 将他存起来的话那么这个数据在后面就无法继续使用 增加 1.oppend()在列表末尾增加元素 l1 = [a, b, c] l
通过对象名.__dict__来查看，然后再访问私有变量。 与上面的同理，现在私有方法的访问同样： 如上图示，后期添加的__y的名字并不会被改变；由此可知，名字改变是发生在类实例化对象的时候；
如何获取实时股票信息 股票信息的接口有很多，之前大家常用的是新浪的，但在年初的时候，新浪的接口突然不能使用，给大家造成了很大的困扰，为此网上也有很多教程教大家如何从新浪获取数据，跟着教程弄了半天也不行，索性换到126（也就是网易了），感觉速度都还不错。 首先我们看下接口地址：http://api
dic = dict() def add_two_dimensional_dictionary(old_dict,key_a,key_b,value): if key_a in old_dict: old_dict[key_a].update({key_b:value}) else: old_dict.update({key_a:{key_b:value}}) add_two_dimensional_dictionary(dic, 'a
''' 模型保存： 1，保存整个网络模型，网络结构+权重参数 torch.save(model,'net.pth') 2，只保存模型的权重 torch.save(model.state_dict(),'net_params.pth') 参数（速度快，占内存少） 3，保存加载自定义模型 checkpoint={'modle':ClassNet(), 网络结构 'mod
在python里面，使用序列化和反序列化使用到的标准库是json 序列化：把Python对象（字典，列表，元组）转为字符串的过程（把第三方的内容写到文件中 dump（）） 反序列化：把字符串转为Python对象（字典，列表，元组）的过程（从文件中读取数据 load（）） 用途：主要用于数据分析和接口测试 依据不同的数据类型(list,tup
该to_dict()方法将列名设置为字典键将“ID”列设置为索引然后转置DataFrame是实现此目的的一种方法。to_dict()还接受一个’orient’参数，您需要该参数才能输出每列的值列表。否则，{index: value}将为每列返回表单的字典。 可以使用以下行完成这些步骤： >>> df.set_index('ID').T.to
问题 训练网络往往需要加载预训练模型，主流的就是ResNet一类的预训练好的参数 但我在加载了预训练模型，并冻结与训练参数后，进行训练时，发现了两个问题 1 在进行test中model.train()的准确率要远高于model.eval()差别大概在7个点左右。 其中model.eval() 负责改变batc
1.dump和load/dumps和loads区别 dump和load是对于json格式的写入和读取 dumps和loads只是类型转换 可填参数 参数 说明 skipkey 默认为False，当dict对象里的数据不是Python的基本数据类型（str,unicode,int,long,float,bool,None）时，当skipkey为False，就会报错，如果skipkey为Tru
1.model.dict(...) 将模型转换为字典的主要方法。子模型将递归转换为字典。 参数如下： include：要包含在返回的字典中的字段 exclude：要从返回的字典中排除的字段 by_alias：字段别名是否应用作返回字典中的键 exclude_unset：创建模型时未显式设置的字段是否应从返回的字典中排除; exc
""" json.load() json.loads() json.dump() json.dumps() 的区别 以及 json.jsonpath 用法 """ import json import jsonpath # json.dumps() 将python中字典类型转化成json字符串类型 python_dict = { 'contact_name': 'Auto-test111',
