Python网络编程没事的时候玩一下python网络编程，感觉上和java网络差不多就是语法上不同而已。不说了看一下codedemo。

")保存退出一下python文件名这样子就把helloworld输出了Python是解析型编程语言，除了这种方式以外，我们还可以一边写代码，一边解析代码：输入python，进行python解析器然后输入我们要解析的

Python的创始人为GuidovanRossum。Python的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。

初识Python之Selenium操作浏览器由于Python安装是傻瓜式的，比较简单。So，我就不讲了。

为什么学习python我为什么要学习python呢？~~因为我Java学的太水了~~自动化测试和数据分析需要，当然也可以搞后端开发。

如题，这个问题经常出现在我们的开发中，倒也不难，记录如下：使用python自带的random函数即可，使用案例如下：

初始Python之Selenium操作浏览器（三）絮叨由于前面我在看Android自定义控件的视频，所以暂时停更了😏前言上一讲，我们学习了定位元素的两种方法，这次我们来学习一下网页的前进、后退、刷新操作

想法诞生最近在学习喜马拉雅项目，才看到第一部分的篇p24，由于现代人的心态浮躁，所以想要知道观看视频后，看看自己的进度如何，便开始想写一小段python来查询自己的进度,话说好久没用python了想法实现先用浏览器打开

初始Python之Selenium操作浏览器（二）上一讲，我们装好了相关驱动并进行了简单的测试，这次我们来学习Selenium新的方法。

Python网络爬虫实战最近在学python，不知不觉把python基础学完了。怎么不搞一个小项目练习一下手呢？所以写一个小的demo练习一下手。这个demo很多不足的地方，后文在表述。

Python面向对象编程面向对象(OOP)基本概念1)面向对象——谁来做？

Python自动化测试之途牛网机票查询前言学习了前面的基础知识，现在让我们来一个较为复杂一点的综合案例吧——途牛网机票查询Python代码部分fromseleniumimportwebdriverfromtimeimportsleepimporttimeprint

并记录上传前的图片链接和上传后的图片外链链接读取之前保存的文章列表和图片链接映射文件，通过循环遍历替换图片链接，然后写入新的文章文件中将新的文章文件通过阳光沙滩的文章更新api重新发布具体的实现思路就是上面讲的了，大家可以使用自己擅长的语言来实现，这里我就挑比较简单的Python

Python自动化测试之途牛网机票查询二（完结）前言在做自动化测试时，有时候我们还需要模拟鼠标和键盘操作，因为有些元素只能鼠标移动或悬浮时才会展示出来，这时就无法直接操作元素了，如下图所示。

System.out.println(a.equals(b));//操作a看b是否被改变a.add("zhoaliu");System.out.println(a);System.out.println(b);}Python

pip.ini文件位置#86175为我电脑的用户名C:\Users\86175\pip需要下载的包请根据自己的需求下载依赖包，以下为我需要下载的依赖包Django==3.1.7mysql-connector-python

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最近想在高通源码网想下载7.1的源码来编译，在下载过程中一支卡在这里，上网查了很多解决办法都没有解决，切换python

bincdsudogedit.bashrc在打开的文件中添加PATHexportPATH=~/bin:$PATHsource.bashrc更新当前环境后可以查看reporepo--version使用repo需要python

importechartsfrom'echarts'exportdefault{mounted(){this.initPieData();},data(){return{category:{android:10,python

在pc端倒是可以通过python代码实现了手指跟踪和声音告警，但是如何在移动端实现呢？

matplotlib.pyplot常用的绘图绘制基本图形-散点图-折线图-条形图-直方图-饼状图-箱型图散点图函数原型：matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=20,c='b',marker='o',cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidths=None,verts=None,hold=None,**kwargs)x、y为数组s为形状的大小c为颜色[可选]marker为形状[可选]camp为色彩盘[可选]norm为规范[可选]//缩放等alpha为透明度[可选]linewidth为线宽[可选]vmin、vmax为颜色阵列的最小值、最大值[可选]官网链接：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#身高和体重的散点图importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltheight=[161,171,182,175,178,176]weight=[50,58,80,69,71,62]plt.scatter(height,weight,color="black",marker='*',s=30,alpha=0.5)#marker->形状（*/o/</>/v/-/x...）#plt.show()折线图连接散点函数原型：matplotlib.pyplot.plot(x,y,format_string,**kwargs)x,y可以是列表，亦可以是元组format_string是显示格式官网链接：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.htmlimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(-10,10,100)#[-10,10],平均分成100份#取份数小，明显为折线图y=x**2plt.plot(x,y)plt.show()条形图函数原型：matplotlib.pyplot.bar(x,height,bottom,width,align,data,**kwargs)x为定义柱状图的x轴height为柱状图的上平面bottom为柱状图的下平面，堆叠柱状图时常使用align为柱状图在x轴上的位置偏向官网链接：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.htmlimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltn=5y=[20,10,30,25,15]index=list(np.arange(n))#竖向条形图p1=plt.bar(index,y)plt.show()###############################################importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltn=5y=[20,10,30,25,15]index=list(np.arange(n))print(type(index),type(y))#横向条形图p2=plt.bar(letf=0,bottom=index,height=0.5,width=y,orientation="horizontal")p3=plt.bar(letf=0,bottom=index,height=0.5,width=y)plt.show()################################################多元竖向条形图importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltindex=np.arange(4)BJ=[52,55,63,53]SH=[44,55,66,41]bar_width=0.3plt.bar(x=index,height=BJ,width=bar_width,bottom=0,color='b')plt.bar(x=index+bar_width,height=SH,width=bar_width,bottom=0,color='r')plt.show()###############################################堆叠条形图importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltindex=np.arange(4)BJ=[52,55,63,53]SH=[44,55,66,41]bar_width=0.3plt.bar(x=index,height=BJ,width=bar_width,bottom=0,color='b')plt.bar(x=index,height=SH,width=bar_width,bottom=BJ,color='r')plt.show()一元竖向条形图一元横向条形图二元竖向条形图堆叠条形图直方图函数原型：matplotlib.pyplot.hist(x,bins=None,range=None,density=None,weights=None,cumulative=False,bottom=None,histtype='bar',align='mid',orientation='vertical',rwidth=None,log=False,color=None,label=None,stacked=False,normed=None,*,data=None,**kwargs)x为长度等/不等的数组序列bins为直方图柱子的个数，根据数据的取值范围和柱子的个数计算每个柱子的取值范围，柱子宽=$\frac{x.max()-x.min()}{bins}$range为元组，如果bins取值为序列，那么range无效density如果是True，那么为标准化，否则不是标准化weigh为权重align为靠哪边，left为靠左边，right为靠右边，mid为中间等等当然也可是二维的直方图官网链接：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist.html#单变量直方图importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltmu=100#截距sigma=20#斜率x=mu+sigma*np.random.randn(2000)plt.hist(x,bins=1000,color='r',density=True)#normed有BUG，换density，用于标准化#bins分多少个直方图plt.show()#########################################双变量直方图importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.random.randn(1000)+2y=np.random.randn(1000)+3plt.hist2d(x,y,bins=40)plt.show()单变量直方图双变量直方图注释：颜色越深，交集越少饼状图matplotlib.pyplot.pie(x,lables,explode,startangle,shadow,radius,labeldistance,countterclock,...)x为变量的列表数组labels为对应的标签explode为一块离中心的距离startangle为起始角度shadow为阴影[突出某块饼]radius为半径，一般默认是1等等官网链接：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pie.htmlimportmatplotlib.pyplotaspltlabels='A','B','C','D'fracs=[15,30,45,10]explode=[0,0.1,0,0]#控制突出距离plt.axes(aspect=1)#显示为正圆plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct="%.0f%%",explode=explode,shadow=True)#显示比例plt.show()突出的饼状图箱型图matplotlib.pyplot.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None, conf_intervals=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None, manage_xticks=True, autorange=False, zorder=None, hold=None, data=None)x为指定要绘制的箱型图数据notch为是否凹凸的形式展示箱型图sym指定异常点的形状vert为知否需要将箱型图垂直摆放whis为指定上下四分位的距离position为指定箱型图的位置widths为指定箱型图的宽度patch_artist为是否填充箱体的颜色meanline为是否用线性的形式表示均值showmeans是否显示均值等等官网链接：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.boxplot.htmlimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(10)data=np.random.normal(size=1000,loc=0,scale=1)#loc概率分布均值-》期望#scale概率分布的标准差-》方差plt.boxplot(data,sym='4',whis=1.5)#修改虚线的长度，默认是1,5#sym->形状（*/o/</>/v/-/x...）plt.show()箱型图

环境准备1.搭建好Python环境2.搭建好frida、frida-tools3.准备好已Root的模拟器4.模拟器安装好fridaservice步骤一、安装MuMu模拟器https://mumu.163

第一步依赖修复：mkdir~/repair_pythoncd~/repair_pythonapt-getdownloadpython3.6-minimallibpython3.6-minimalpython-minimalpython3.6sudodpkg-i--force-all*.deb第二步：cd/var/lib/dpkgsudomvinfoinfo.baksudomkdirinfo//删除status，再新建一个sudormstatussudotouchstatus

这个其实跟代码没有关系，你可以用java去实现，也可以用python去实现，也可以用php或者其他编程语言去实现。