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RSS订阅原创 爬虫学习记录（持续更新）
解决：目前使用的selenium版本是4.11.2，可以不必设置driver.exe的路径，selenium可以自己处理浏览器和驱动程序，因此，使用Selenium Webdriver创建对象。1.使用webdriver报错。
2023-08-09 22:39:18
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原创 JMeter学习记录
一、下载及安装1.下载网址：添加链接描述2.下载压缩包：jmeter-5.4.1.tgz3.解压至D盘D:\Program Files (x86)\apache-jmeter-5.4.1，点击进入bin文件，双击打开jmeter.bat文件，启动Jmeter，出现图形界面小tips：（1）图形界面切换成中文界面，打开jmeter.properties文件，更改language为zh_CN更改后图形界面为（2）使用Jmeter过程中出现了中文乱码，处理方法是：找到jmeter.prop
2023-04-23 16:23:54
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原创 SQL语句学习积累笔记
1.Oracle数据库查询某一时间段内的数据eg.查询某一表中过去一周的数据总和SELECT count(ID)FROM 表名WHERE 时间字段名 BETWEEN TRUNC(sysdate ,'HH24')-7 and TRUNC(sysdate ,'HH24')
2022-04-18 13:47:28
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原创 DataFactory造数-常用的数据产生方式
常用的数据产生方式1.NumericNumeric的数据产生方式有六种：Insert value from data table从数据表插入数据，这里的数据表是系统提供的。Insert value from an SQL database从数据库插入数据，我们需要自己编写SQL语句从数据库中提取数据。Insert value from an arithmetic expression用表达式产生数据，我们可以编写表达式，系统将使用结果生成数据。Insert sequential values插
2022-04-11 16:20:35
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原创 DataFactory造数-学习问题记录
问题一：常量值插入中文后，数据库该字段（中文）显示乱码环境：win7（64位）、DataFactory5.6版本（32位）、myodbc5.3.11（32位）问题：DataFactory执行后，往数据库插入中文字段，该中文字段出现乱码解决办法：odbc添加数据源时，选择MYSQL ODBC 5.3 ANSI Driver，且连接数据库时，detail中字符集选项默认为空...
2022-04-07 17:10:54
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原创 DataFactory造数-前期准备工作（DF安装、myodbc32的安装与配置、Oracle客户端的安装与配置）
一、DataFactory的安装具体步骤稍后补充二、准备工作造数-mysql数据库1.下载安装myodbc32驱动（1）下载地址：官方下载地址选择下载32位点击安装程序mysql-connector-odbc-8.0.28-win32.msi，根据提示点击下一步，出现报错，如下：This application requires Visual Studio 2019 x86 Redistributable. Please install the Redistributable then r
2022-03-23 17:20:18
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原创 Jmeter压测报错记录（Non HTTP response code: java.net.SocketException）
报错一Response code:Non HTTP response code: java.net.SocketExceptionResponse message:Non HTTP response message: Socket closed情况：1.Jmeter添加Thread Group线程组，控制模拟600个用户2.运行后，成功执行542条HTTP请求，剩下58条数据没有请求，手动停止后，出现报错成功执行的数据：请求是通过的，返回值是200手动停止执行后，剩下的58个请求是失败的，
2021-09-23 14:04:42
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原创 python 读取Excel文件（包括后缀为.xls与.xlsx）
1.python 读取Excel文件（.xls文件）导入的为xlrd读取该sheet表中的值import xlrd# 读取表格def read_excel(book_data,sheet_data): data_path=r"XXX"（XXX为Excel表格的路径） file=data_path+"/"+book_data+".xls" # 打开文件 workbook=xlrd.open_workbook(file) # 读取sheet页 she
2021-08-16 16:35:11
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原创 python笔记及报错整理
1.python 字符串中截取指定字符前后的所有字符data="hello!world!" # 截取"w"前的字符 text_start=data[0:data.rfind("w")] print(text_start) # 截取"w"后的字符 text_end=data[data.rfind("w"):] print(text_end)输出结果：hello!world!...
2021-08-13 11:02:01
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原创 python 关于库已经安装但还是提示无法找到该模块的解决办法
出现报错：ModuleNotFoundError: No module named 'requests’查看python中已经安装的库pip list“requests"已经安装了，但执行代码还是提示报错解决办法：进入"file”——>“setting”——>“Project”
2021-07-28 09:48:29
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原创 Appium学习记录（查看手机应用的包名及Activity）
1.连接手机，cmd终端输入adb devices -l ，以下提示即连接手机成功2.获取手机内所有应用的包名，输入adb shell pm list package -f3.可在f后加要查找的app的关键词可快速找到你想要的app包名，例如淘宝adb shell pm list package -f taobao4.获取当前应用的包名（1）第一步，一定是先输入adb命令adb shell am monitor（2）然后手机端打开想要查看的应用，例如微信5.根据获得的包名来获取Activ
2021-05-25 17:43:01
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原创 Appium学习记录（环境搭建）
一、前期准备1.电脑环境：win102.手机系统：安卓3.搭建环境（1）安装python，我的版本为python3.9.0（2）安装node.js，在终端查看是否安装完成，输入npm（3）安装jdk，安装完成后，要将‘JAVA_HOME’添加到path里（“此电脑-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量-新建”）（4）安装PyCharm（5）安装Appium-windows-x.x（6）安装Appium_Python_Client安装报错记录： https://blog.csdn
2021-05-25 17:25:35
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原创 Appium学习记录（Appium-Python-Client安装报错处理记录）
安装Appium-Python-Client1.可以直接使用python语句安装pip install Appium-Python-Client2.下载压缩包，解压后在当前路径下运行setup.py文件（1）去 https://pypi.org/project/Appium-Python-Client/#modal-close 下载压缩包（2）解压后，在当前页面，打开终端cmd运行setup.py文件python setup.py install报错原因及解决办法由以上截图，出现了语
2021-05-18 14:27:24
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原创 Python数据库批量插入数据（executemany的使用）
正常情况下往数据库多张表中批量插入1000条数据，若一条一条insert插入，则调用sql语句查询插入需要执行几千次，花费时间长现使用cursor.executemany（sql，args） ，可对数据进行批量插入，其中args是一个包含多个元组的list列表，每个元组对应mysql当中的一条数据以下是实例：往数据库中的order表、order_detail表和pay表中插入1000条订单数据，订单详情数据以及支付数据1.pay表中的id字段是order表中的pay_id字段2.order表中的
2021-04-28 16:38:44
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原创 Python SMTP发送邮件
SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）即简单邮件传输协议,它是一组用于由源地址到目的地址传送邮件的规则，由它来控制信件的中转方式。SMTP使用 sendmail 方法发送邮件，其语法为smtp.sendmail(sender,receiver,msg)sender为发送人；receiver为接收人；msg是字符串，为发送的消息，即邮件（包括标题，发信人，收件人，邮件内容，附件等）我们可以使用其他邮件服务商的 SMTP 访问，要先设置邮箱服务器，将邮件发送到该邮箱服
2021-02-02 14:32:57
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原创 selenium报错 selenium.common.exceptions.SessionNotCreatedException问题解决
报错：selenium.common.exceptions.SessionNotCreatedException: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 86Current browser version is 88.0.4324.104 with binary path C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\
2021-02-01 14:12:40
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原创 MySql 错误整理记录
1.1054, u"Unknown column ‘order_id’ in ‘field list’"错误：“order_id”字段没有在表中解决办法：确定该字段有误书写错误，或者sql语句中涉及的表是否是所要查询的表2.1366, u"Incorrect integer value: ‘((1300756048558174273L,),)’ for column ‘order_id’ at row 1"错误：执行sql插入数据出现该错误，原因是因为插入的数据与数据库中该字段规定的类型不一致解决
2020-12-30 10:08:02
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原创 Selenium Python 笔记随记
1.判断页面上是否有弹窗存在（alert_is_present()）导入from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC测试用例中断言页面上有弹窗存在self.assertTrue(EC.alert_is_present()(wd)) # wd为浏览器驱动 测试用例中断言页面上没有弹窗存在self.assertFalse(EC.alert_is_present()(wd)) # wd为浏览器驱动...
2020-12-14 13:49:20
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原创 selenium 元素定位（使用chrome自带的路径生成工具）
原先元素的定位都是使用CSS选择器手动写CSS表达式进行定位，但是，如果是使用Chrome，其有自带的Xpath路径生成工具1.打开F12开发者工具，找出页面上需要定位的元素的h5代码2.右键代码，选择Copy-Copy XPath，就会自动生成该元素的Xpath路径并复制3.在自动化测试脚本中可以使用wd.find_element_by_xpath('//*[@id="hotsearch-content-wrapper"]/li[1]/a')进行定位...
2020-12-01 14:32:27
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原创 Selenium python中的等待方式
在使用selenium python进行web自动化测试时，时常需要等待页面元素的出现，特别是页面加载的过程，需要用到等待以下是三种selenium python的等待方式：参考： https://blog.csdn.net/weixin_41927274/article/details/850908431.sleep()sleep()，强制等待，设置休眠时间，通过导入time包来使用from time import sleepsleep(5) # 强制等待5秒钟缺点：sleep只能选择一
2020-11-27 11:13:21
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原创 常用git命令
1.git clone（+SSH连接），拷贝一个 Git 仓库到本地2.git pull，更新代码3.git branch -a，查看所在目录的分支4.git checkout -b （+分支，eg.origin/XXX），切换分支5.git pull origin XXX，远程更新该分支代码
2020-11-24 15:00:55
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原创 Selenium Python 错误记录整理
1.selenium.common.exceptions.ElementClickInterceptedException: Message: element click intercepted:原因：元素定位相互覆盖解决办法：size_click=wd.find_element_by_css_selector(".el-form-item__content [class='el-button el-button--primary el-button--mini']")wd.execute_sc
2020-11-20 09:39:25
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原创 Selenium Python基础整理
Selenium 是一个 Web 应用的自动化框架。通过它，我们可以写出自动化程序，像人一样在浏览器里操作web界面。 比如点击界面按钮，在文本框中输入文字 等操作。一、准备工作1.安装客户端库：pip install selenium会出现运行超时的情况，无法成功安装建议使用镜像下载，可以使用的有：阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/中国科技大学 http
2020-10-28 14:53:23
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原创 利用bs4库解析数据
Beautiful Soup它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据一、安装安装：pip install bs41.导入 bs4 库2.创建 beautifulsoup 对象，还可以用本地 HTML 文件（爬取网页得到的源码html文件）来创建对象3.读取文件，用parser解析器来解析html文档# 测试文档解析from bs4 import BeautifulSoupfile=open('./doubanTop.html','rb') # 二进制读取到内存里html=f
2020-10-23 17:23:10
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原创 利用requests库爬取网页获取数据
一、get请求测试小例子：# 获取一个get请求，用get的方式直接访问网址url = 'https://movie.douban.com/top250'response = requests.get(url)response.encoding = 'utf-8' # 出现乱码使用,对获取到的网页源码进行一个utf-8解码print (response.text) # 获取网页的HTML字符串,该方式往往会出现乱码print (response.statu
2020-10-23 17:15:43
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原创 python 爬虫 关于过程中错误及问题的记录
一、安装库需要安装有bs4、re、urllib、xlwt、sqlite3和request问题一：pip install request提示报错ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement request (from versions: none)ERROR: No matching distribution found for request...
2020-10-22 17:56:57
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原创 python往数据库批量插入多条数据
1.需要定义构造函数（init），给实例属性赋值(包括host、port、user、password和database）2.连接数据库3.插入数据，先在数据库中建好表，并且添加好所需要的字段4.数据生成表中所需的字段内容，并调用插入方法# #!/usr/bin/python# # -*- coding: UTF-8 -*-lst_first=['赵', '钱', '孙', '李', '周', '吴', '郑', '王', '冯', '陈', '褚', '卫', '蒋', '沈', '韩', '
2020-10-22 13:51:36
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原创 关于python2.7中super（）的错误
1.TypeError: super() takes at least 1 argument (0 given)原因：该方法调用super()是python3中的方法，在python3中运行正常，在python2中会报错如果在python2想要继承父类的构造方法，则需要给super参数中传入参数2.TypeError: super() argument 1 must be type, not classobj原因：必须是类型，而不是ClassObj。Tkinter使用旧式类。super()只能
2020-10-20 10:58:03
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原创 Python常见报错
1.IndexError: tuple index out of range错误的原因是元组索引越界，因为后面format中的内容出现了赋值操作2.TypeError: ‘int’ object has no attribute ‘getitem’会出现报错：在python2中，input输入数字得到的就是int类型的数字，数字是不可以做下标取值，而python3中input输入都为字符串，而字符串可以下标索引3.SyntaxError: ‘break’ outside loop原因：bre
2020-10-15 15:20:06
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原创 Python计算机视觉 图像分割
一、原理图像分割指图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此对图像分割方法的研究具有十分重要的意义。二、实现代码：from pygraph.classes.digraph import digraphfrom pygr...
2019-06-11 15:34:49
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原创 Python计算机视觉 图像内容分类
本次实验主要分为以下三类：1.K邻近分类法（KNN）2.用稠密SIFT作为图像特征3.手势识别一、K邻近分类法（KNN）原理：在分类方法中，最简单且用得最多的一种方法之一就是KNN算法，这种算法把要分类的对象与训练集中一直类标记的所有对象进行对比，并由K邻近对指派到哪个类进行投票。他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然...
2019-05-19 23:14:27
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原创 Python计算机视觉 BoF（Bag of features）图像检索
BoW模型最早应用于文本处理领域，用来对文档进行分类和识别。BoW模型因为其简单有效的有点得到广泛的应用，并在计算机视觉领域应用，进行图像处理和识别。为了表示一幅图像，我们可以将图像看作文档，即若干个“视觉词汇”的集合，同样的，视觉词汇相互之间没有顺序。我们可以把这些不同实例之间共同的部位提取出来，作为识别这一类目标的视觉词汇。而SIFT算法是提取图像中局部不变特征的应用最广泛的算法，因此我们可...
2019-05-12 23:35:03
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原创 Python计算机视觉 多视图几何——基础矩阵
一、基础矩阵原理基础矩阵，存在这么一个矩阵F，使得空间中不在两图像平面上的任意点X分别在两图像的投影坐标x,x’满足等式(x’)TFx=0，即x’的转置乘以F，再乘以x的结果为0，那么F就是左边图像到右边图像的基本矩阵，从公式上可以看出基本矩阵是有方向的，右图到左图的基本矩阵就是F的转置。其中，矩阵F为3乘3的矩阵，秩为2。（PS.转置: 如果 F 是表述点对 (x, x’)之间的基础矩阵, ...
2019-04-17 22:16:32
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原创 Python计算机视觉 照相机标定
参考博客：标定原理：https://blog.csdn.net/honyniu/article/details/51004397标定原理： https://blog.csdn.net/waeceo/article/details/50580607代码实现： https://blog.csdn.net/weixin_43843780/article/details/89294131标定照...
2019-04-14 21:47:55
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原创 Python计算机视觉 照相机模型与增强现实
本次实验我们要实现的是增强现实。增强现实是将物体和相应信息放置在图像数据上的一系列操作的总称。代码实现了放置一个三维计算机图形学模型，使其看起来属于该场景，即我们在书本的平面上叠加了立方体或者茶壶。在实现代码之前，我们需要安装1.PyGame，下载网址为 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame ；2.OpenGL，下载网址为 ht...
2019-04-07 23:17:43
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原创 Python计算机视觉 全景拼接
在同一位置（即图像的照相机位置相同）拍摄的两幅图片或者多幅图片是单应性相关的。我们经常使用该约束将很多图像缝补起来，拼成一个大的图像来创建全景图像。具体步骤实现全景拼接，本文使用RANSAC方法，其基本思想是，数据中包含正确的点和噪声点，合理的模型应该能够在描述正确数据点的同时摒弃噪声点。该方法能解决错配问题。创建全景图像步骤大致分为以下几点：1.在连续图像对间使用sift特征寻找匹配对应点...
2019-03-31 21:10:47
1150
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原创 Python计算机视觉 图像扭曲（仿射扭曲）
对图像块应用仿射变换，我们将其称为图像扭曲（或者仿射扭曲）。该操作不仅经常应用在计算机图形学中，而且经常出现在计算机视觉算法中。一、仿射变换原理仿射变换能够保持图像的“平直性”，包括旋转，缩放，平移，错切操作。对于三个点，仿射变换可以将一副图像进行扭曲，使得三对对应点对可以完美地匹配上。仿射变换具有6个自由度，有三个对应点对可以给出6个约束条件（对于这三个对应点对，x和y坐标必须都要匹配）仿...
2019-03-20 21:47:38
10400
原创 Python计算机视觉 匹配地理标记图像
本文我们将使用局部描述子来匹配带有地理标记的图像：• 输入同一场景的序列图像• 通过SIFT算法对地理标记图像进行两两匹配，构造连接矩阵• 可视化图像连接关系要实现这个例子，我们首先要安装graphviz和pydot一、graphviz和pydot的安装和配置1.在python中安装graphviz，用 pip install graphviz 下载。2.可以去官网 https://...
2019-03-19 22:07:22
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原创 Python计算机视觉 sift和Harris特征匹配处理对比
一、SIFT（尺度不变特征变换）原理分析在过去的十年间，最成功的图像局部描述子之一是尺度不变特征变换(SIFT),它是由David Lowe发明的。SIFT是用于图像处理领域的一种描述，SIFT特征包括兴趣点检测器和描述子，具有非常强的稳健性。SIFT算法可以解决的问题：•目标的旋转、缩放、平移（RST）• 图像仿射/投影变换（视点viewpoint）• 弱光照影响（illuminati...
2019-03-18 00:01:23
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