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听说今天支付宝转账8折？是bug吗

年底深圳有找测试工作的吗

年底了，你们的年终奖发了吗

大疆创新-测试工程师面试体验总结一面： 1、测试开发中的杀虫剂效应 2、测试开发哪个阶段bug比较多 3、研发提交代码质量反馈阶段 4、自己经历跨度比较大：喜欢有挑战性的事情，不同的位置去尝试 5、为什么选择测试 6、为什么选择大疆 7、大疆新品有了解吗 8、反问：收获与成长二面： 1、自我介绍 2、介绍实习：优秀实习生小组、功耗下降趋势是怎么样的 3、介绍项目：如何判断2000个客户端是服务器达到极限了而不是机器（阿里云网站数据） 4、为什么想做测试（1.重要，2.上岸机会更大） 5、实习时怎么测的接口 6、为什么想来大疆（酷，科技感，研发导向利好技术人员，年轻企业，机会多成长快） 7、对大疆产品有了解吗，用过什么产品（手持影像系统，自动跟踪，可以用在哪些场合） 8、自己未来的职业规划 9、反问：是否有机会深度参与贯穿“芯片-操作系统-算法-应用软件-云端软件-硬件-结构”全栈技术的测试业务挑战，获得快速成长。终面(hr面)：会议里一共三个人，另外一个应该是HR 1、自我介绍（实习介绍完喝了一口水，面试官说先到这开始问问题） 2、为什么跨专业，跨专业应该挺困难怎么做到的 3、实习时有哪些做的好的地方和不好的地方 4、实习期间遇到哪些困难 5、用过大疆的哪些产品，有什么建议吗 6、为什么做测试 7、为什么想来大疆 8、自己的职业规划 9、反问：可以接触到业务的方方面面吗，然后问自己的开发经历也比较多，可以往测试开发方向发展吗

2年前评论的一个帖子今天居然有人加我好友邀请我删帖子之前在知乎回答问题，有个人问培训机构包就业靠不靠谱，我就在下面评论了一下，过了这么久今天居然让我删了评论，无语了。

谁有京东读书专业版的通行码注册账号看书的

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江西岗位+1 自动化测试岗位(base:江西赣州） 1.负责开发和搭建自动化测试平台的Framework和GUI开发； 2.优化已有自动化测试框架并开发新功能； 3.根据测试流程及规范，编写测试用例和测试脚本； 4. 搭建自动化测试环境，布控自动化测试维度统筹测试；5. 服务器后台的日常维护工作；任职要求： 1.统招本科以上学历，计算机或金融相关专业（必须）； 2.具有3年以上自动化平台开发经验； 3.熟悉Python,编程语言，具备独立的测试脚本编写能力； 4.熟悉Django等自动化测试开源框架者优先； 5.具有良好的沟通能力，团队协作能力；

京东(北京)招测试开发工程师工作地点：北京薪资： 20K~30k 岗位职责 1.负责业务需求全链路质量保障，负责项目/产品的测试工作，参与产品需求分析，负责测试计划制定,并能预先评估项目风险，确保测试活动的顺利开展； 2.实施软件测试，完成对产品的集成测试与系统测试，深入理解系统内部的设计原理，并能从测试的角度提供优化意见； 3.开发自动化测试脚本，能运用技术手段提升测试效率、研发效能；岗位要求 1.全日制本科以上学历，具有3年以上互联网测试工作经验 2.有即时零售、供应链、大数据、搜索推荐经验优先看 3.良好的沟通能力、推动、团队协作能力 4. 有良好的代码能力，能进行测试脚本的开发，有平台开发经验优先看

大厂面试题 1.自我介绍 2.谈谈你对自动化的认识，自动化的价值 3.怎么从零到一开展自动化 4.自动化实现细节问题: app自动化常见问题有哪些? 定位不到一般怎么处理? 都有哪几种常用的定位方式? 接口自动化使用什么框架? 如何处理超长参数? 你们的用例通过率是多少?·那你觉得你们做的自动化满分100分能打几分?为什么?如何改进，你是怎么做的? 5.作为一个经验丰富的测试，你们的上线流程是怎么样的?可以综合多年的项目经验说出你认为最合理的流程，并且中间你们关注哪些内容?(测试上线流程和关注指标) 6.简述冒泡排序和二分法排序的思路 7.支付宝余额宝的转入转出功能用例 8.你觉得这个余额宝转入功能，用户最关注什么? 9.如果给你一个项目，要求必须什么时间上线，你发现时间不够，你会怎么做? 10.如何处理线上问题:比如余额宝转入功能，有大批量转入操作后，未及时到账，你怎么处理? 11.多部门联合项目你一般都怎么做? 12.用代码把一个字符串去重? 13.你有什么想问我的?

看了上百份简历，说说问题经济下行，狼多肉少，低端岗位尤其明显，聊一聊我认为简历里面的减分项，一部分也可以认为是履历中的问题。简历中的问题，可以短期修复，履历技能问题需要中长期规划。一.基本信息 1.非本科是硬伤，努力提高自己学历，好一点会多一些几率，顶着大专找工作，机会很少，本科，学信网可查。 2.比如是90年，就没必要写34岁。 3.参考公司地址写居住地，如果上海岗位，尽量别写目前在北京，先省略也可，有什么原因换城市可以面试聊。 4.求职意向，尽可能贴近JD，也尽可能精确，曾辅导过一个简历，意向里面自动化测试，接口测试，功能测试工程师都写了，自我感觉定位就不清晰，而且市场不太会这么分了。

有统招本科找工作的吗自动化测试岗位

招测试上海招资深测开长沙招自动化测试都要统招本科学历

车载测试还香吗

面试题分享，看看你会多少 1自我介绍 2测试框架的搭建，选型?都调研过哪些框架?哪些框架符合你们的业务?其他框架有哪些优缺点?为什么选用这个框架?你的框架里面封装的哪些底层的方法? 3每条用例的前置条件怎么处理的?比如说某个接口在测的时候，会依赖其他的一些接口，那你这个场景化用例是怎么做的呢? 4试算、核保都需要一些前置条件，前置条件怎么在excel里面实现的?就是说你的接口参数? 5所有的测试用例，前置和后置是怎么做的? 6excel里面有哪些字段? 7自动化测试用例覆盖率是多少?你们是怎么评估的?整个自动化提升的效果是怎么样的? 8涉及到支付问题的话，你们会关注哪些点，整个支付的流程是什么样的?9在支付过程中，网络出问题了，或者有一些兼容性问题，调微信失败了怎么处理?有模拟失败的这种场景吗? 10.支付流程的测试用例异常设计有哪些点? 11怎么模拟微信那边没有扣钱? 12你对整个压测场景，包括整个容量评估，压力评估啊，你怎么去执行一些压测的一些计划? 13压测目标怎么来的? 14QPS和TPS的区别?15你的压测数据压测参数怎么实现的?在线上压还是测试环境压?16.压测数据会对你的压测性能会有哪些影响呢?为什么要做这个数据构造呢? 17.线程阻塞指什么?你是怎么发现出来线程阻塞的?你是怎么一步步分析出来的?排查了哪些问题?具体哪个地方有线程阻塞呢?(我说了线程dump ，定位到代码级别) 18数据库连接数是一个什么样的概念?面试官说现在都是连接池 19你在以前的工作中有除了自动化、性能，还有哪些亮点?就是说有什么除了你之外，其他人做不了的 20开发自测有哪些效益呢? 21他测不测你怎么衡量? 22冒烟测试不通过，打回之后，对开发本人有什么影响? 23你们公司这个流程规范是什么样的呢? 24你有什么要问我的?

广州外包测试岗位 +1 有没有在广州找工作的，掌握Python和Linux就行，21-23年毕业的统招一本，10-13K

1024各位的公司都有什么福利呀今日程序员节，宜放松、休息、玩游戏。程序员节快乐

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发帖回帖请看吧规如果不符合吧规发帖回帖条件的，被小吧主删帖或者封禁的，吧主不处理哈。原因：贴吧存在的目的是希望大家在贴吧这个平台多互动，如果你们都搞私信发资料，官方也会删除的

要什么短剧，留名字

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Python中的模块和文件操作 # 主题：Python中的模块和文件操作 # 模块 # 导入模块 import math # 导入数学模块 # 使用模块中的函数 sqrt_result = math.sqrt(16) # 自定义模块 # 创建一个名为my_module.py的Python文件，并定义其中的函数或变量 # 然后可以在其他Python文件中导入并使用该模块 # 文件操作 # 打开文件 file = open("example.txt", "r") # 打开文件以供读取 # 读取文件内容 contents = file.read() # 关闭文件 file.close() # 写入文件 file = open("example.txt", "w") # 打开文件以供写入 file.write("Hello, World!") # 关闭文件 file.close() # 使用with语句自动关闭文件 with open("example.txt", "r") as file: contents = file.read() # 异常处理与文件操作 try: with open("nonexistent.txt", "r") as file: contents = file.read() except FileNotFoundError: print("文件不存在！") # 文件追加 with open("example.txt", "a") as file: file.write("\nAppended content") # 遍历文件内容行 with open("example.txt", "r") as file: for line in file: print(line) # 创建新文件 with open("new_file.txt", "w") as file: file.write("This is a new file.") # 删除文件 import os os.remove("new_file.txt")

Python中的循环和函数 # 主题：Python中的循环和函数 # 循环 # for循环 for item in iterable: # 对可迭代对象中的每个元素执行代码 # while循环 while condition: # 当条件为真时，重复执行代码 # 函数 # 函数是可重用的代码块，用于执行特定任务 def greet(name): """ 这是一个简单的问候函数 :param name: 要问候的人的姓名 """ print("Hello, " + name + "!") # 调用函数 greet("Alice") # 函数参数 def add(x, y): """ 将两个数字相加并返回结果 :param x: 第一个数字 :param y: 第二个数字 :return: 相加结果 """ return x + y result = add(5, 3) # 默认参数 def greet_with_message(name, message="Hello"): """ 问候函数，可以包含自定义的问候消息 :param name: 要问候的人的姓名 :param message: 问候消息，默认为"Hello" """ print(message + ", " + name + "!") # 调用函数，默认消息为"Hello" greet_with_message("Bob") # 关键字参数 greet_with_message(message="Hi", name="Eve") # 可变参数 def sum_all(*args): """ 计算传递的所有数字的总和 :param args: 一组数字 :return: 总和 """ total = 0 for num in args: total += num return total result = sum_all(1, 2, 3, 4, 5) # 返回多个值 def get_name_and_age(): """ 返回姓名和年龄 :return: 姓名和年龄的元组 """ return "Alice", 30 name, age = get_name_and_age()

给大家推荐本测试书籍详情可以看评论区

Python中的字典和异常处理 # 主题：Python中的字典和异常处理 # 字典（Dictionaries） # 字典是键-值对的集合 my_dict = {"name": "Alice", "age": 30} # 访问字典元素 name = my_dict["name"] # 添加和修改元素 my_dict["city"] = "New York" # 添加新的键-值对 my_dict["age"] = 31 # 修改值 # 删除元素 del my_dict["age"] # 删除键-值对 # 检查键是否存在 if "name" in my_dict: # 执行操作 # 异常处理 try: result = 10 / 0 # 试图除以零，会引发除零异常 except ZeroDivisionError: # 处理除零异常的代码 except Exception as e: # 处理其他异常的代码，e 包含异常信息 else: # 如果没有异常，执行此处的代码 finally: # 无论是否发生异常，都会执行此处的代码

Python中的数据结构和控制流 # 主题：Python中的数据结构和控制流 # 列表和元组 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5) # 条件语句 if condition: # 如果条件为真，则执行此处的代码 else: # 如果条件为假，则执行此处的代码 # elif语句 if condition1: # 如果条件1为真，则执行此处的代码 elif condition2: # 如果条件2为真，则执行此处的代码 else: # 如果都不为真，则执行此处的代码 # 嵌套条件 if outer_condition: if inner_condition: # 当外部和内部条件都为真时执行此处的代码 # 循环 for element in iterable: # 对可迭代对象中的每个元素执行代码 while condition: # 当条件为真时，重复执行代码

主题：Python中的字符串处理字符串拼接：使用加号 (+) 可以将两个字符串连接起来。 str1 = "Hello" str2 = "World" result = str1 + ", " + str2 print(result) 输出结果将是："Hello, World" 字符串格式化：使用字符串的 format() 方法可以轻松地将变量插入字符串中。 name = "Alice" age = 30 message = "My name is {} and I am {} years old.".format(name, age) print(message) 输出结果将是："My name is Alice and I am 30 years old." 字符串分割：使用 split() 方法可以将字符串拆分成子字符串，根据指定的分隔符。 sentence = "Python is a powerful programming language" words = sentence.split(" ") print(words) 输出结果将是：['Python', 'is', 'a', 'powerful', 'programming', 'language'] 字符串切片：使用切片来提取字符串中的子字符串。 text = "Hello, World" substring = text[0:5] # 提取从索引0到4的字符 print(substring) 输出结果将是："Hello"

面了几十个测试，都挂了很多人说现在找工作很难，确实难，岗位机会非常少，可与之相对应的是大部分候选人根本不会面试。几年前是岗位多人少，你不用特别过硬的技能就能找到一份工作，还能有不错的涨幅，但是现在僧多粥少，如果你还用过去的标准要求自己，路只会越走越窄，我经常跟团队小伙伴说，现在很像学生时代，如果你按部就班，只要不太差，到点就拿毕业证，出去找工作。现在上班也是，循规蹈矩，做个小透明，到了一定时间也会毕业出去找工作。今年面了好几十人，都没发offer，岗位也不着急，盘一下我认为的共同问题。 1.自己写上简历的项目经验一知半解很多人在简历里都写上做过性能测试，做过自动化测试，可我刚一问，你看性能测试哪些指标，这其实是一个比较简单的问题，稍微准备下就行，但不少人立马气场就下来了，我们当时就是用工具测测，不深入。其实我很不明白，你自己简历上写这个，连最基础的答案都没准备，不是自己挖坑自己跳吗？先不谈专业水平，以你做事的逻辑和细致程度，我不敢用你啊。 2.简历过度包装，面试表现却严重不符简历可以适度美化，但不要过度包装。很多人为了展现自己的能力，简历里的感觉几乎是把所有的事情都描述一遍，尤其是管理者，团队的事情内化为自己的事情，但事实上，参与度很低，问一下哪些是自己做的，哪些是团队做的，他很难提炼出来，感觉就是在分配活，对于痛点问题的解决方案也难讲出鲜明的观点。 3.同质化严重，找不到亮点90%的简历都写的编写测试用例，测试评审，熟悉python，熟悉pytest，selenium，requests等，找不到差异点，要去寻找自己的亮点，我面试最后总会问，你觉得你有什么亮点我没有问到吗？一般来说问这个问题是前面都没找到亮点，二是怕一些候选人表达能力不够弱化了专业能力，如果最后这位候选人也没能有效的概括出自己的亮点，那基本验证了我的第一判断是没有问题的。很多大公司的侯选人最后面试下来总让我感觉低于预期，问到平台工具细节，都是之前已经搭建好的，我说那新公司没有，你如何做呢？基本上答不上来，其实这类候选人就是脱离了平台比较难生存，既没有0-1解决问题的能力，又会适应不了中小公司薄弱的基建。 4.只关注自己的岗位，对行业了解很肤浅上次面试一位同学，工作年限比较浅，本来不是意向人选，但在最后滔滔不绝讲ChatGPT在他实际工作中的应用，这位候选人让我感觉太对新事物的钻研态度以及兴奋之情，甚至我后面也被有所感染。这样的同学更加有创造的可能性，所以我最终给他发了offer。 5. 对未来没有规划，很多来面试的人对自己完全没有思考过，你说你喜欢做测试，问你怎么体现出喜欢，没有例子可以陈述。更像是现场表决心，在我这里，没啥用。 6. 简历海投，至少有了面试机会，你再去看看JD要求，有所侧重的准备，别感觉像过来碰运气一样。 7. 不仔细看需求，岗位要求，工作地点已经写明，但是依然重复沟通提问同样的问题。 8. 主动跟进，面试后，可以主动问问情况，我比较喜欢主动的同学，真诚永远是必杀技。看到这里有人说，要求真多。是的，今年找工作就很难，到年底更难。有工作的也尽可能多充电，尤其是心里没底的同学，不要赌运气现在手上还有工作，哪天掉下去了不一定爬的上来。

Python函数的进阶(匿名函数、递归) 一、函数是一个对象，函数可以被修改名字、可以传递、可以被删除。直接通过下面的代码看效果进行理解： def sayhi(): print("hello world") test = sayhiprint(test)print(sayhi)test()sayhi() del testsayhi()test() 二、函数的返回值可以是函数 def func(*args, **kwargs): def add(a, b): return a + b return add new_func = func()print(new_func(1, 2)) 三、匿名函数在Python中，匿名函数可以通过lambda关键字定义，其语法格式为： lambda arguments: expression匿名函数可以有多个参数，通过冒号后面的表达式来定义函数体。与普通函数不同的是，匿名函数没有函数名，并且只能包含单个表达式。以下是几个使用匿名函数的实例，以展示其简洁、灵活和实用之处。1、使用匿名函数对列表进行排序： my_list = [5, 2, 8, 1, 9]sorted_list = sorted(my_list, key=lambda x: x)print(sorted_list) # 输出：[1, 2, 5, 8, 9] 2、使用匿名函数进行简单的数学计算: add = lambda x, y: x + yresult = add(3, 5)print(result) # 输出：8 3、使用匿名函数进行元素筛选: my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]filtered_list = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, my_list))print(filtered_list) # 输出: [2, 4, 6, 8, 10] 四、函数递归调用递归是一种算法或函数自我调用的过程，它在解决问题时能够简洁、优雅地表达思想。通过递归调用，函数可以重复执行相同的操作，但在每次调用中处理的数据规模会逐渐减小，直到达到某个基本条件而停止。案例演示： 1、计算阶乘阶乘是指将一个非负整数 n 乘以所有小于等于它的正整数的乘积。例如，5的阶乘（表示为5!）等于5 * 4 * 3 * 2 * 1，结果为120。 def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) 2、计算斐波那契数列斐波那契数列是一个由 0 和 1 开始，后续每一项都是前两项之和的数列。例如，斐波那契数列的前几项为 0、1、1、2、3、5、8、13 等。 def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

Python中__new__和__init__的区别与联系 __init__是在实例创建后被调用的方法，用于初始化实例的属性。它不返回任何值，只接受self和其他参数。__init__方法通常用于初始化实例的状态，例如给实例的属性赋值。它是一个实例方法，第一个参数是self，表示当前实例对象。 __new__方法是在对象创建之前被调用的，而__init__方法是在对象创建之后被调用的。因此，在__new__方法中，对象可能还没有完全初始化，而在__init__方法中，对象已经被完全初始化。__new__方法必须返回一个实例对象，否则将无法调用__init__方法。

Python中的type与isinstance的区别 Python中的type()函数和isinstance()函数是两个常用的类型判断函数，它们可以用来判断变量的类型，接下来让我们一起来看一下它们的用法。 type()函数 type()函数用于获取一个变量的类型，它的语法是：type(变量)。调之后会返回变变量的类型，下面是一个简单的例子： 1、获取变量的类型 a = 123b = "123"c = (123,) print(type(a)) # 输出<class 'int'>print(type(b)) # 输出<class 'str'>print(type(c)) # 输出<class 'tuple'>print(type(None)) # 输出<class 'NoneType'> 2、获取函数、类、模块等的类型 import time def test(): print(time.time()) test()print(type(test)) # 输出 <class 'function'>print(type(object)) # 输出<class 'type'>print(type(time)) # 输出<class 'module'> 3、使用type函数动态创建类 type()函数接收三个参数：类名（字符串）父类（元组）类属性和方法（字典）使用案例： # 定义一个函数作为类方法def say_hi(self): print(f"大家好，我的公众号是: {self.name}，欢迎大家关注哟~") MyClass = type('MyClass', (object,), {"name": "小博测试成长之路", "age": 18, "say": say_hi}) MyClass().say() 关于使用type来动态创建类的话，之前我也没接触过这种用法，等后面有时间接触的多了之后，还会再去回过头仔细地了解一下具体的用法和使用场景，这次先简单介绍一下。 isinstance()函数 isinstance()函数一般用来检查一个对象是否是另一个对象的实例。isinstance()函数会考虑继承关系，如果一个对象是指定类或其子类的实例，isinstance()函数都会返回True。同时，可以使用isinstance进行多种类型的判断，只需要将要判断的类型以元组的形式传递给isinstance()函数即可。

Python中的dataclass：简化数据类的创建 Python中的dataclass是一个装饰器，用于自动添加一些常见的方法，如构造函数、__repr__、__eq__等。它简化了创建数据类的过程，减少了样板代码，提高了代码的可读性和可维护性。有点类似java里面的Java Bean。让我们看一个简单的例子来说明dataclass的用法： from dataclasses import dataclass @dataclassclass User: name: str age: int p1 = User("小博", 18)p2 = User("小博", 18)p3 = User("小明", 19) print(p1) # Output: User(name='小博', age=18)print(p1.__repr__()) # Output: User(name='小博', age=18)print(p1 == p2) # Output: Trueprint(p1.__eq__(p2)) # Output: Trueprint(p1 == p3) # Output: False 在上面的例子中，我们定义了一个名为User的数据类，它有两个成员变量：name和age。在这个简单的例子中，dataclass自动为我们创建了以下方法： __init__: 自动添加了带有name和age参数的构造函数，我们可以用User("小博", 18)的形式创建对象。 __repr__: 自动添加了一个友好的表示对象的字符串方法，我们可以通过print()函数查看对象的内容。 __eq__: 自动添加了对象之间的相等比较方法，我们可以使用==来比较两个对象是否相等。接下来让我们看一下dataclass的对象之间怎么比较 from dataclasses import dataclass, field @dataclass(order=True)class Person: name: str age: int = field(compare=False) # 指定某个字段不参与排序 height: float # 创建实例person1 = Person("Alice", 30, 185.5)person2 = Person("Bob", 25, 170.0)person3 = Person("Charlie", 35, 175.2)person4 = Person("Alice", 35, 175.2)person5 = Person("Bob", 25, 185.2) # 使用比较运算符进行排序people = [person1, person2, person3, person4, person5]people_sorted = sorted(people) # 默认升序people_sorted = sorted(people, reverse=True) for person in people_sorted: print(person.name, person.age, person.height) 输出结果：Charlie 35 175.2Bob 25 185.2Bob 25 170.0Alice 30 185.5Alice 35 175.2 要让类的实例对象之间进行比较，需要在定义类的时候，加上@dataclass(order = True)。默认将生成__gt__、__ge__、__lt__、__le__方法。如果传入False，则省略它们。默认会按照类中定义的字段顺序进行对比，第一个字段的值相等的时候，就用第二个字段进行比较。要忽略某个字段不进行对比的话，可以使用field(compare=False) End

pathlib模块：优雅处理文件路径的利器一、什么是Pathlib？今天介绍Python中一个非常实用的模块——Pathlib。相比于使用传统的字符串操作，Pathlib可以让我们以更直观和优雅的方式处理文件路径。二、Path对象的创建 from pathlib import Path# 创建Path对象path = Path('temp.py') 三、Path属性和方法检查路径会否存在path.exists() 检查路径是否为文件或目录path.is_file()path.is_dir() 连接路径new_path = path / 'subdirectory' / 'file.txt' 获取路径的绝对路径path.resolve()path.absolute() python pathlib 中的resolve 和 absolute区别： Path.resolve()会将路径规范化并解析到绝对路径。它会展开符号链接(如果有的话),解析 '..' 和 '.' 等相对路径标记,从而得到规范的绝对路径。 Path.absolute()仅仅返回绝对路径,不会展开符号链接和解析相对路径标记,只是简单的通过追加当前工作目录来转换为绝对路径。

Python字典联合运算符“|”介绍最近在python学习群里面看到了大佬分享的一个B站视频，点开一看，居然是全英文，视频地址：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.bilibili.com%2Fvideo%2FBV1nG411d7Ne&urlrefer=30b2b03cd2d220df32dd9a2da07e6c77 ，虽然是英文的，但这也不能阻挡我们学习的脚本哈。看完视频后，从中学到了针对字典操作的一个新的用法：联合运算符| Python中的字典联合运算符是“|”，它可以将两个字典合并为一个新的字典。这个运算符在Python 3.9中引入，语法非常优美。它将两个字典合并并去除重复的键。如果两个字典中有相同的键，则第二个字典中的值将覆盖第一个字典中的值。示例如下： d1 = {'a': 1, 'b': 2}d2 = {'b': 3, 'c': 4} new_dict = d1 | d2print(new_dict) # 输出：{'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} 如果您想要就地更新原始字典，可以使用“|=”运算符。例如： dict1 = {'a': 1, 'b': 2}dict2 = {'b': 3, 'c': 4}dict1 |= dict2print(dict1) # 输出: {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} dict1 |= dict2 等价于 dict1 = dict1 | dict2 |=的这个操作就有点类似于 a += 1 等价于 a = a + 1 的操作今天的分享就到这了，文章写的比较简单，碎片化学习，记录学到的小知识点。

python中f-string介绍最近在看python基础的时候，又发现一个之前没怎么掌握的字符串格式化的小技巧，f-string f-string 格式化 f-string是Python3.6引入的一种字符串格式化方式，它提供了一种简洁、直观的方式来将变量值嵌入到字符串中。在 f-string 中，可以在字符串前加上 f 或 F，然后用 {} 括起变量或表达式来进行字符串插值。下面直接演示几种用法：案例一：变量替换 name = "小博"age = 31print(f"My name is {name} and I am {age} years old.")输出：My name is 小博 and I am 31 years old. 案例二：表达式的替换 x = 1y = 2print(f"{x} + {y} = {x + y}")输出：1 + 2 = 3 案例三：使用格式化控制符控制精度等格式 π = 3.14159265print(f"π 的值是 {π:.2f}.")输出：π 的值是 3.14. 案例四：使用变量的属性 class Student: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age stu = Student("张三", 21)print(F"{stu.name} is {stu.age} years old.") 案例五：结合if语句一起使用 salary = 10print(f"你的收入{'超过了18k' if salary >= 18 else '没有超过18k'}.")输出：你的收入没有超过18k. 案例六：Python 3.8中引入的一种称为"Debug f-strings"的新特性 a = 1b = 2print(f"{a=},{b=}")输出 a=1,b=2 要特别注意哈，案例六的用法，在python3.8以上的版本才支持哈，3.7的版本这么写是会报错的哟说明： {a=}和{b=}会将变量a和b的名称和值作为字符串插入到输出中，方便在调试过程中查看变量的值。这个特性可以让你更快地了解代码中的变量值，而不用手动打印或者调试。需要注意的是，这个特性只在Python 3.8及以上版本中可用。如果你使用的是Python 3.7或更早的版本，你可以使用类似print(f"a={a}, b={b}")的方式来达到同样的效果。

ValueError: check_hostname requires server_hostname 最近在新公司电脑上搭建python环境的时候，现在python更新到3.9版本了，然后下载下来之后，配好环境变量，然后安装requests插件，然后写一个简单的代码发送请求，结果发现居然报错了： import requestsres = requests.get(url="http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fliboshi123%2F&urlrefer=65e6aecdf2baa14da9809893550fa731", verify=False) 运行上面的代码的时候，发现报了下面的错误： raise ValueError("check_hostname requires server_hostname")ValueError: check_hostname requires server_hostname 报错的原因：这个其实跟选用的python版本的关系不大，主要原因是因为每次使用 pip install 命令下载插件的时候，下载的都是最新的版本，比如下载requests插件，它会自动的将依赖的urllib3这个插件也安装，然后依赖的插件版本太高，就导致了这个报错的问题。所以说，一般遇到这种莫名其妙的问题的时候，可以先去看一下是不是插件的问题导致的，解决措施就是将urllib3插件的版本降低就可以，当然，直接在安装requests插件的时候，选择用低版本也可以解决这个问题。比如用下面的命令指定版本进行安装： pip install requests==2.20或者使用下面的命令降低版本：pip install urllib3==1.25.8 这种类似的问题，在使用一些框架的时候经常会遇到，比如有的小伙伴在学习django，然后照着别人博客写的文章操作，最后报错，很有可能就是插件的版本导致的。另外，在线安装插件时，如果插件下载过慢，或者报错的话，可以在插件的命令后面加上 -i 指定插件安装的源。 pip install 插件名称 -i http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fmirrors.aliyun.com%2Fpypi%2Fsimple&urlrefer=5fa2d0fd225255ffa2499faf52f73c13 有时候报插件找不到的话，就换一个源试试。不想每次都指定源进行安装的话，那就在用户名下文件夹下建一个pip的文件夹，然后新建pip.ini的配置文件，写入下面的内容就行(具体的源可以自己选择)：{创建这个配置文件的存放位置有很多种方式都可以，感兴趣的可以自己去试试，比如pip所在目录下，或者%APPDATA%目录下去新建文件夹。} [global]index-url = http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fmirrors.aliyun.com%2Fpypi%2Fsimple&urlrefer=5fa2d0fd225255ffa2499faf52f73c13[install]trusted-host=mirrors.aliyun.com 另外，有些插件通过上面的在线方式就是容易出现报错的，可以尝试用离线安装的方式去安装插件，去网上下载whl格式的文件进行安装，比如，可以在下面的链接下下载： whl格式插件： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.lfd.uci.edu%2F~gohlke%2Fpythonlibs%2F%23lxml&urlrefer=6d4f4817fecf412567be28ca2d234027 pip install xxx.whl 官网下载插件： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fpypi.org%2F&urlrefer=88f17df972da4059255dc64a7451159d 解压后，在目录执行：python setup.py install

Python 解释器现在的语言一般有编译型语言和解释型语言。编译型语言比如java，c#等，先要进行编译，然后转成特定的可执行文件，当你需要再次运行改代码时，不需要重新编译代码，只需要运行该可执行的二进制文件。优点，编译一次，永久执行。编译器将源码编译成机器语音，但是这时候还不能执行，因为缺少启动代码和相关的库代码。解释型语言需要一个解释器，解释器将源码转化为字节码，在Python中一般为.pyc文件，在Java中则是.class文件了，python文件通过解释器解析后，转换为机器能识别的指令执行，下面简单介绍一下python的几个常见的解释器： CPython：安装python默认的一个解释器，通过命令行输入python即可打开。CPython用>>>作为提示符 IPython：ipython是一个python的交互式 shell，比默认的python shell好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。，用In [序号]:作为提示符。可以通过 pip install ipython进行安装。 Jython:运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。IronPython:运行在.Net平台上的解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。还有一些其他的解释器，这里就不一一介绍了，感兴趣的朋友再去深入研究一下。

Python3.10版本的新特性介绍 Python近几年来越来越火了，而且版本也一直在不停的更新迭代中。Python在2021/10/04发布了3.10的正式版，虽然你可能还没有升级，不过也可以先大概了解一下在新的版本中做了哪些改动哟。官方的升级介绍（相比3.9版本）： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fdocs.python.org%2F3%2Fwhatsnew%2F3.10.html&urlrefer=7bcb21893134c86c151f40b25ec11ba0 1、错误提示变得更加友好以前写脚本的时候，如果写了一行脚本，少写了一个括号啥的，错误提示不够直观，找错误还得找半天。下面看下python3.9版本中的错误提示： a = (1,2,3同样的脚本，再看下python3.10版本下的提示：what?是的，你没有看错，python会告诉你括号没有成对出现。那是不是所有的错误，都能够提醒的这么智能呢？当时不是，有可能是现在新版本才刚出来，对比比较复杂的写法支持的还不够好，下面这个例子提示的就不够直观：同样是少了一个括号，看来能识别的场景有限呀，期待后面能变得更加强大。 2、加入了match case的用法 match ... case 语法类似于其它语言中的 switch ... case 语法，在多条件判断时比用 if ... elif 代码更简洁。下面看下match case的用法： def http_error(status): match status: case 400: return 'Bad Requests' case 404: return 'Not Found' case _: return 'other error' print(http_error(400))print(http_error(404))print(http_error(500)) 输出结果： Bad Requests Not Found other error case _ 类似于其它语言中的 default ，当其他条件都不符合就执行这行。也可以在case语句后面使用 | 去进行连接： case 401 | 403 | 404: return "Not allowed"在以后封装测试脚本的时候，也可以用上这个功能喔： def send_requests_method(method): match method: case 'GET': return send_get_requests() case 'POST': return send_post_requests() case 'PUT': return send_put_requests() case _: pass3、新的类型联合操作符在以前的版本中，要针对一个函数的入参做多种类型支持的话，要用到Union: from typing import Uniondef square(number: Union[int, float]) -> Union[int, float]: return number ** 2 现在有个新的语法糖“|”，叫联合操作符，可以让代码更简洁 def square(number: int | float) -> int | float: return number ** 2该操作符在函数 isinstance()和 issubclass() 也可以支持 print( isinstance(1, int | str))print(issubclass(int, int | str)) 4、支持带括号的上下文管理器比如之前读取文件的操作是这样的： with open('file1', 'r') as f1, open('file2', 'r') as f2: print(f.read())在3.10版本中，可以用括号将多个上下文放在一起： with ( open('run.py', 'r') as f1, open('run.py', 'r') as f2): pass但是目前这种写法在pycharm中可以会有标红的错误提示，但不影响实际运行。

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