本文目录一览：
- 1、软件测试中，python判断字符串，str函数isdigit、isdecimal、isnumeri
- 2、红河java培训学校告诉你python编程开发环境下的软件测试技术？
- 3、不学会装饰器，面试不敢说自己会Python
- 4、北大青鸟设计培训：python编程开发环境下的软件测试技术？
- 5、Python高阶（一） - 单线程、多线程和多进程的效率对比测试
软件测试中，python判断字符串，str函数isdigit、isdecimal、isnumeri
num = "4" # 全角数字num.isdigit() # Truenum.isdecimal() # Truenum.isnumeric() # Truenum = b"4" # bytenum.isdigit() # Truenum.isdecimal() # AttributeError: bytes object has no attribute isdecimalnum.isnumeric() # AttributeError: bytes object has no attribute isdecimalnum = "IV" # 罗马数字num.isdigit() # Truenum.isdecimal() # Falsenum.isnumeric() # True#num = "四" # 汉字num.isdigit() # Falsenum.isdecimal() # Falsenum.isnumeric() # True# isdigit() 支持 全角数字，byte数字（单字节） 罗马数字 不支持汉字# isdecimal() 支持全角数字 ， 不支持 罗马数字 汉字 ， 报错 byte数字（单字节）# isnumeric() 支持 全角数字 罗马数字 汉字 报错 byte数字（单字节）通常使用最多的是isdecimal ，如果想了解更多可以来传智播客软件测试学科学习
红河java培训学校告诉你python编程开发环境下的软件测试技术？
软件测试相信大家应该都不陌生了吧，今天我们就一起来了解一下，在python编程开发环境下的软件测试都有哪些知识点。
格式化输出
我们有两种大相径庭地输出值方法：表达式语句*和print()函数(三种方法使用文件对象的write()方法，标准文件输出可以参考sys.stdout)。
通常需要对输出做更多的格式控制，而不是简单的打印空格分隔值。有两种方法可以格式化你的输出：一种方法是由你自己处理整个字符串，通过使用字符串切片和连接操作可以创建任何你想要的输出形式。string类型包含一些将字符串填充到指定列宽度的有用操作。二种方法是使用str.format()方法。
标准模块string的Template类可以替换字符串的值。(python标准模块介绍-string:文本常量和模板)
Python有办法将任意值转为字符串：repr()或str()函数。
函数str()用于将值转化为适于人阅读的形式，而repr()转化为供解释器读取的形式(如果没有相关语法，则会发生SyntaxError异常，没有str()会返回与repr()等同的值。很多类型，诸如数值或列表、字典这样的结构，两者解读方式相同。字符串和浮点数则不同。
文件读写
通常，文件以text模式打开，这意味着，你从文件读出和向文件写入的字符串会被特定的编码方式(类Linux默认是UTF-8,windows经常为gbk，容易导致一些IO问题)编码。模式后面的'b'以二进制模式打开文件：数据会以字节对象的形式读出和写入。IT培训发现这种模式应该用于所有不包含文本的文件。
在文本模式下，读取时默认会将平台有关的行结束符(Unix上是n,Windows上是rn)转换为n。在文本模式下写入时，默认会将出现的n转换成平台有关的行结束符。这种暗地里的修改对ASCII文本文件没有问题，但会损坏JPEG或EXE这样的二进制文件中的数据。使用二进制模式读写此类文件时要特别小心。
不学会装饰器，面试不敢说自己会Python
本文章出自【 码同学软件测试 】
码同学公众号：自动化软件测试
码同学抖音号： 小码哥聊软件测试
装饰器
Python的装饰器 是面试常被问到的问题之一，如果你的简历里描述 会Python .那么大概率会被问到.
那么我们应该怎么回答这个问题呢?
这里我从几个角度来解释装饰器的作用,大家可以挑选符合自己的说法
Python中的装饰器，本质上就是一个高阶 函数 ,这里高阶函数指定就是" 一个返回值是函数的函数 "
在python中使用装饰器,有两个组成部分.
①@符号调用装饰器
②定义被装饰的方法
范例如下:
@装饰器名字
定义被装饰的函数
@logger
def func():
pass
装饰器可以在不修改函数的情况下,增加额外的功能.这是官方给 装饰器 的定义
实际上我们会把一些业务功能之外的,附属需求用装饰器来实现.比如:为我们的函数添加 日志记录 , 性能监控器 , 埋点计数器 .大家也都知道,修改写好的函数是非常麻烦并且容易出错的一件事.所以很适合" 在不修改函数内部代码的前提下，为它包装一些额外的功能 "也就是装饰器
staticmethod 用来修饰类中的方法，使得该方法可以直接用类名访问，如cls.foo()。
classmethod 和staticmehod类似，区别在于staticmethod，classmethod会将class传入被修饰的方法中
class A(object):
a = 1
def __init__ ( self ):
self .a = 2
@staticmethod
def foo1():
print A.a
@classmethod
def foo2(cls):
print "class a is" , cls.a
print "instance a is" , cls().a
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property 可以将属性的访问和赋值用函数来实现，从而可以在函数里添加参数检查等一些功能，同时外部使用时访问和赋值的方式并不发生变化。注意访问和赋值的方法名是一样的
class A(object):
def __init__( self ):
self .__count = 0
@property
def count( self ):
return self .__count
@count .setter
def count( self , value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError ( 'count must be an integer!' )
self .__count = value
a = A()
print a.count
a.count = 1
print a.count
a.count = "a" # raise ValueError
functools.wraps 用在装饰器的代码里。可以把原始函数的 name 等属性复制到wrapper()函数中，这样就可以获取到真实函数的 name 属性，而不是wrapper
import functools
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps (func)
def wrapper( * args, ** kw):
print '%s %s():' % (text, func. __name__ )
return func( * args, ** kw)
return wrapper
return decorator
#!/anaconda3/envs/FEALPy/bin python3.7
# -*- coding: utf-8 -*-
# ---
# @File: 装饰器语法.py
# @Author: Bull
# ---
# 定义装饰器函数
# 1.简单装饰器范例
def logger(func):#在python里，一切都是对象
def wrapper(*args,**kw):
print("进入装饰器函数了")
func(*args,**kw)#真正的函数在装饰器重新调用
func(*args, **kw)
print("装饰器功能执行完毕")
return wrapper
@logger#=logger(add)
def add(x,y):
print('进入被修饰的函数')
print(f'{x}+{y}={x+y}')
# add(1,2)
# 2.带参数的装饰器
def say_hello(contry):
def wrapper(func):
def second(*args,**kw):
if contry == 'china':
print("来自装饰器的‘你好’")
elif contry == 'america':
print('来自装饰器的"hello"')
else:
return
func(*args,**kw)
return second
return wrapper
@say_hello('america')
def american():
print("I am from America")
@say_hello('china')
def china():
print('我来自中国')
american()
print('*'*30)
china()
END
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北大青鸟设计培训：python编程开发环境下的软件测试技术？
软件测试相信大家应该都不陌生了吧，今天我们就一起来了解一下，在python编程开发环境下的软件测试都有哪些知识点。
格式化输出我们有两种大相径庭地输出值方法：表达式语句*和print()函数(三种方法使用文件对象的write()方法，标准文件输出可以参考sys.stdout)。
通常需要对输出做更多的格式控制，而不是简单的打印空格分隔值。
有两种方法可以格式化你的输出：一种方法是由你自己处理整个字符串，通过使用字符串切片和连接操作可以创建任何你想要的输出形式。
string类型包含一些将字符串填充到指定列宽度的有用操作。
二种方法是使用str.format()方法。
标准模块string的Template类可以替换字符串的值。
(python标准模块介绍-string:文本常量和模板)Python有办法将任意值转为字符串：repr()或str()函数。
函数str()用于将值转化为适于人阅读的形式，而repr()转化为供解释器读取的形式(如果没有相关语法，则会发生SyntaxError异常，没有str()会返回与repr()等同的值。
很多类型，诸如数值或列表、字典这样的结构，两者解读方式相同。
字符串和浮点数则不同。
文件读写通常，文件以text模式打开，这意味着，你从文件读出和向文件写入的字符串会被特定的编码方式(类Linux默认是UTF-8,windows经常为gbk，容易导致一些IO问题)编码。
模式后面的'b'以二进制模式打开文件：数据会以字节对象的形式读出和写入。
IT培训发现这种模式应该用于所有不包含文本的文件。
在文本模式下，读取时默认会将平台有关的行结束符(Unix上是n,Windows上是rn)转换为n。
在文本模式下写入时，默认会将出现的n转换成平台有关的行结束符。
这种暗地里的修改对ASCII文本文件没有问题，但会损坏JPEG或EXE这样的二进制文件中的数据。
使用二进制模式读写此类文件时要特别小心。
Python高阶（一） - 单线程、多线程和多进程的效率对比测试
多线程的目的 - “最大限度地利用CPU资源”。每个程序执行时都会产生一个进程，而每一个进程至少要有一个主线程。对于单CPU来说（没有开启超线程），在同一时间只能执行一个线程，所以如果想实现多任务，那么就只能每个进程或线程获得一个时间片，在某个时间片内，只能一个线程执行，然后按照某种策略换其他线程执行。由于时间片很短，这样给用户的感觉是同时有好多线程在执行。
Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多线程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。
单线程、多线程和多进程的效率对比测试： github地址
资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率
| CPU密集型操作| IO密集型操作| 网络请求密集型操作
-- | -- | --| --
线性操作| 69.73533328374 |17.76633326213 | 6.78833333651
多线程操作| 75.40299995740 |145.68366670609 | 1.93999997775
多进程操作| 13.97433336576 | 4.67833328247| 2.38333328565
仅个人观点，，欢迎留言~~~