- 前言如果我们想要使用Python创建一个GUI界面，我们应该使用哪个库？Python有没有实现这个功能的库？答案是肯定的，Python的库这么多，肯定有实现上述功能的库,那么我们应该使用哪一个库呢？我们这里推荐使用Python内置的一个库——tkinter。该模块以 Tcl/tk 作为接口，提供了大量的 GUI 支持。如果想要创建一个美观地、符合操作系统平台的 GUI，推荐使用主题化的模块... 前言如果我们想要使用Python创建一个GUI界面，我们应该使用哪个库？Python有没有实现这个功能的库？答案是肯定的，Python的库这么多，肯定有实现上述功能的库,那么我们应该使用哪一个库呢？我们这里推荐使用Python内置的一个库——tkinter。该模块以 Tcl/tk 作为接口，提供了大量的 GUI 支持。如果想要创建一个美观地、符合操作系统平台的 GUI，推荐使用主题化的模块...
- 前言上一篇文章我们主要讲述了Python列表的一些基本操作，本篇文章我们继续讲述Python列表的其他操作。列表中添加元素Python提供了append()方法用于列表添加元素。代码如下:# 语法lst = list ()lst.append(item)示例如下:countries = ['China', 'Japan', 'Korea', 'USA', 'UK', 'Germany'... 前言上一篇文章我们主要讲述了Python列表的一些基本操作，本篇文章我们继续讲述Python列表的其他操作。列表中添加元素Python提供了append()方法用于列表添加元素。代码如下:# 语法lst = list ()lst.append(item)示例如下:countries = ['China', 'Japan', 'Korea', 'USA', 'UK', 'Germany'...
- 前言列表是Python的基本数据类型之一，也是我们日常使用Python中，使用较多的数据类型。Python内置了很多关于列表的操作，这些操作是我们必须掌握的，下面我们就来介绍这些操作。创建列表在 Python 中，我们可以通过两种方式创建列表：方法一：通过内置函数创建列表# 使用list()内置函数创建列表list1 = list()print(list1)# 这是一个空列表，列表中没有项... 前言列表是Python的基本数据类型之一，也是我们日常使用Python中，使用较多的数据类型。Python内置了很多关于列表的操作，这些操作是我们必须掌握的，下面我们就来介绍这些操作。创建列表在 Python 中，我们可以通过两种方式创建列表：方法一：通过内置函数创建列表# 使用list()内置函数创建列表list1 = list()print(list1)# 这是一个空列表，列表中没有项...
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- 前言前面两篇文章我们使用pyecharts绘制了柱状图以及基于地图的热力图等图像，在我们的日常工作中，还有饼状图也是我们经常使用的图像，下面我们来介绍一下使用pyecharts绘制饼状图的教程。 绘制饼状圆环图我们经常需要了解在一个市场中，不同品牌的市场占有率是多少，这样我们使用饼状图是最直观的，我们提供数据，调用绘制饼图的方法即可成功绘制饼状图。下面是我们以部分豪华车品牌单月销量为例绘制... 前言前面两篇文章我们使用pyecharts绘制了柱状图以及基于地图的热力图等图像，在我们的日常工作中，还有饼状图也是我们经常使用的图像，下面我们来介绍一下使用pyecharts绘制饼状图的教程。 绘制饼状圆环图我们经常需要了解在一个市场中，不同品牌的市场占有率是多少，这样我们使用饼状图是最直观的，我们提供数据，调用绘制饼图的方法即可成功绘制饼状图。下面是我们以部分豪华车品牌单月销量为例绘制...
- 前言集合是Python的基本数据类型，是我们工作中经常会用到的数据类型，Python有一系列关于集合的操作，作为一个Pythoner，我们必须要掌握这些操作。 集合的介绍集合是Python的基本数据类型之一，它具有以下几个特点:集合（set）是一个无序的不重复元素序列常用来对两个列表进行交并差的处理性集合与列表一样，支持所有数据类型集合与列表的区别列表集合顺序有序无序内容可重复不可重复功能... 前言集合是Python的基本数据类型，是我们工作中经常会用到的数据类型，Python有一系列关于集合的操作，作为一个Pythoner，我们必须要掌握这些操作。 集合的介绍集合是Python的基本数据类型之一，它具有以下几个特点:集合（set）是一个无序的不重复元素序列常用来对两个列表进行交并差的处理性集合与列表一样，支持所有数据类型集合与列表的区别列表集合顺序有序无序内容可重复不可重复功能...
- 前言日常工作中，我们有的时候需要将一种类型的数据转换成其他类型的数据，便于我们的操作。 字符串与数字类型转换字符串转数字字符串转数字，默认只处理由纯数字组成的字符串。str = '12345678'str2 = '3.14'int1 = int(str)float1 = float(str2) print(int1)print(type(int1))print(float1)print(t... 前言日常工作中，我们有的时候需要将一种类型的数据转换成其他类型的数据，便于我们的操作。 字符串与数字类型转换字符串转数字字符串转数字，默认只处理由纯数字组成的字符串。str = '12345678'str2 = '3.14'int1 = int(str)float1 = float(str2) print(int1)print(type(int1))print(float1)print(t...
- 前言上篇文章我们介绍了pyecharts的安装和绘制基础的柱状图，本篇文章我们将介绍绘制Map图，很多时候，我们统计数据都会分地区来展示，将数据和地图结合会更加直观，所以，我们今天就来介绍一下绘制带地理信息的图。 GEO 散点图当我们以城市为单位进行统计时，可以使用散点图，城市即可在地图上呈散点分布，代码如下所示:from pyecharts.charts import *from pye... 前言上篇文章我们介绍了pyecharts的安装和绘制基础的柱状图，本篇文章我们将介绍绘制Map图，很多时候，我们统计数据都会分地区来展示，将数据和地图结合会更加直观，所以，我们今天就来介绍一下绘制带地理信息的图。 GEO 散点图当我们以城市为单位进行统计时，可以使用散点图，城市即可在地图上呈散点分布，代码如下所示:from pyecharts.charts import *from pye...
- 前言我们都知道百度开源了一个Echarts数据可视化库，支持绘制各种主流的图表。Python在数据分析方面是十分强大的，于是，pyecharts就应运而生了。 pyecharts简介及安装pyecharts继承了Echarts的优点，有如下特点:囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表多达 400+ 地图，为地理数据可视化提供强有力的支持简洁的 API ... 前言我们都知道百度开源了一个Echarts数据可视化库，支持绘制各种主流的图表。Python在数据分析方面是十分强大的，于是，pyecharts就应运而生了。 pyecharts简介及安装pyecharts继承了Echarts的优点，有如下特点:囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表多达 400+ 地图，为地理数据可视化提供强有力的支持简洁的 API ...
- 接上一次的帖子，今天讲一下我再 UI 自动化中常用的设计模式。 由于网上已经有非常多的文章详细讲解了设计模式的编码实现，所以我今天也就不讲实现细节了。 就是讲我也讲不出什么花来，只是网上的文章基本都是讲解设计模式的本身实现，很少针对某一领域的实际场景去讲具体改怎么用设计模式。 所以今天我只针对一些实际的场景来说一下如何使用这些设计模式来完善 UI 自动化。 工厂每种语言实现设计模式的方式都... 接上一次的帖子，今天讲一下我再 UI 自动化中常用的设计模式。 由于网上已经有非常多的文章详细讲解了设计模式的编码实现，所以我今天也就不讲实现细节了。 就是讲我也讲不出什么花来，只是网上的文章基本都是讲解设计模式的本身实现，很少针对某一领域的实际场景去讲具体改怎么用设计模式。 所以今天我只针对一些实际的场景来说一下如何使用这些设计模式来完善 UI 自动化。 工厂每种语言实现设计模式的方式都...
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- Flask框架简介与安装Flask和Django都是Python的web开发框架，都拥有很多的拥趸。Flask 和 Django 对比:Flask: 微框架，小巧灵活。一个脚本就可以启动一个web项目，需要哪些功能，自己装。需要熟悉MVC模式Django: 大而全，有一套完整的框架，但是耦合性高。Auth，Permission，admin基本没用，开发快，符合 MVC 模式对于初学者来说，... Flask框架简介与安装Flask和Django都是Python的web开发框架，都拥有很多的拥趸。Flask 和 Django 对比:Flask: 微框架，小巧灵活。一个脚本就可以启动一个web项目，需要哪些功能，自己装。需要熟悉MVC模式Django: 大而全，有一套完整的框架，但是耦合性高。Auth，Permission，admin基本没用，开发快，符合 MVC 模式对于初学者来说，...
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