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python接口新上映_python接口自动化测试框架(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

python接口

Python实现百度翻译接口调用 𐟓– 机器翻译的魅力：以百度翻译为例，探索Python的接口调用能力。 𐟌 接口介绍：百度翻译，一个强大的在线翻译工具，通过Python的requests库，我们可以轻松地发送POST请求，获取翻译结果。 𐟒𛠥‡†备工作：首先，我们需要导入必要的库，包括requests和json。 𐟔 发送请求：创建一个无限循环，让用户可以不断输入翻译内容。使用requests.post方法，将用户输入的内容发送到百度翻译的接口。 𐟔 解析响应：收到响应后，使用json.loads解析JSON格式的响应文本，从中提取出翻译结果。 𐟓š 展示结果：从解析后的数据中获取翻译列表，并遍历该列表，打印出每个翻译的关键词和对应的译文。 𐟖‹️ 交互体验：通过input函数，我们可以在控制台中与用户进行交互，获取用户输入的翻译内容。 𐟔砤𛣧 示例： python import requests import json while True: x = input("请输入要翻译的内容: ") url = '' header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36 Edg/125.0.0.0' } data = {'kw': x} response = requests.post(url, data=data, headers=header) data_dict = json.loads(response.text) data_list = data_dict['data'] for item in data_list: print(item['k'] + ":\n" + item['v']) 𐟓 笔记：以上代码是一个简单的Python程序，用于通过百度翻译接口进行文本翻译。通过requests库发送POST请求，并使用json库解析响应。 𐟓š 扩展：这个例子展示了如何使用Python调用外部API进行翻译。你可以根据自己的需求，进一步扩展这个程序，例如添加更多功能、优化用户体验等。 𐟌 探索更多： Python的requests库和json库是非常强大的工具，它们可以帮助你轻松地与外部API进行交互。不妨探索更多类似的接口，例如天气预报、股票信息等，让你的Python程序更加智能和实用。

科研新手必看！制图秘籍制作高质量的图表并不难，只要有合适的工具和愿意学习的态度，任何人都能掌握。以下是一些实用的工具和技巧，帮助你制作出符合Nature论文标准的图表。 𐟓Š 数据图制作工具： Origin & MATLAB：这些经典的数据分析和绘图工具功能强大，适合对数据有精确要求的研究者。 GraphPad Prism：用户友好，适合快速制作基础图表，如折线图、柱状图等，还集成了生物统计功能。 SmartDraw：提供多种预设模板，适合绘制复杂的流程图、组织结构图和统计图表。 Hiplot：在线绘图工具，功能丰富，适合不安装软件的快速绘图需求。 𐟒𛠧𜖧苨ﭨ耯𜚊R语言：在生物信息学数据可视化中非常流行，提供了多种强大的绘图包。例如： ggplot2：创建高质量统计图形的利器； GOplot：专门用于基因富集分析的可视化； TransPlotR：用于可视化基因组结构，操作简单。 Python：作为数据科学的主流语言，Python提供了多种灵活的绘图库。例如： seaborn：基于matplotlib的高级统计图表库，能创建美观且信息丰富的图表； matplotlib：基础绘图库，功能广泛，适合各种图表的创建； vtk：用于3D计算机图形和可视化的强大库，提供Python接口。 𐟓ˆ 图表类型：示意图：用来展示实验流程、研究模型或生物机制，帮助读者快速理解研究思路和方法。数据图：包括各种统计图表，如折线图、柱状图、热图等，用于直观呈现实验数据的趋势和关系。实验图：虽然在生物信息学中较少涉及，但在一些实验研究的论文中可能会用来展示实验装置或操作步骤。 𐟎蠨ŽŸ则与技巧：在制作生物信息学图表时，要增强数据的可读性，同时要让你的研究成果更加引人注目和易于理解。

Python量化投资必备工具库推荐 ### 一、科学运算和数据结构 𐟓ˆ Numpy：这个基础包是进行数值运算的利器，配合scipy可以轻松进行矩阵运算。 Scipy：适用于数学、物理学和工程学等自然科学领域的科学计算生态系统。 Pandas：提供高性能的数据结构和数据分析工具，是数据处理的好帮手。 Quantdsl：专为金融/交易领域定量分析设计的领域特定语言。 Statistics：进行基础统计运算，方便快捷。 Sympy：专门用于符号数学的工具，适合数学建模和计算。 pymc3：用Python实现概率编程和贝叶斯建模，Theano则用于实现概率机器学习。二、金融工具和定价 𐟒𕊐yQL：Quantlib的Python接口，方便进行金融定量分析。 Pyfin：专注于期权定价，提供精确的期权价格计算。 Vollib：用于计算期权价格、隐含波动率和希腊值，是期权交易的好帮手。 QuantPy：全面覆盖定量金融分析，适合各种金融研究和交易。 Finance-Python：同样专注于定量金融分析，提供丰富的金融数据和模型。 Ffn：扩展Pandas功能，提供一系列函数进行基础的量化分析。 Pynance：获取股票和衍生品市场数据，进行深入分析和可视化。 Pysabr：用Python实现SABR模型，适合复杂金融衍生品定价。三、技术指标 𐟓Š pandas_talib：整合Pandas和Talib，方便用pandas计算技术指标。 Finta：用Pandas计算常见的技术指标，适合技术分析和交易。 Tulipy：技术指标库（tulipindicators的Python绑定），提供丰富的技术指标计算。

股票量化交易必备的三方库大汇总嘿，量化交易的小伙伴们！你们是不是也在为找那些神器般的三方库而头疼？别担心，我来给你们整理了一份最全的股票量化交易三方库汇总，按功能分类，覆盖数值运算、衍生品定价、回溯检验、风险管理、数据爬取和可视化等多个领域。希望这些工具能帮你们少走弯路，高效解决问题！数值运算和科学计算 𐟧umpy：这是进行数值运算的基础包，很多科学计算都离不开它。 Scipy：基于Numpy，广泛应用于数学、物理学和工程学等领域。 Pandas：提供高性能的数据结构和数据分析工具，简直是数据处理的神器。 Statistics：进行基础统计运算，数据统计分析的好帮手。 Sympy：专门用于符号数学计算，数学建模的好伙伴。 PyMC3：用Python实现概率编程和贝叶斯建模，Theano实现概率机器学习。金融工具和定价 𐟏抐yQL：Quantib的Python接口，方便进行金融量化分析。 Pyfin：期权定价工具，帮你计算各种衍生品价格。 Volib：计算期权价格、隐含波动率和希腊值，衍生品定价的好帮手。 QuantPy：定量金融分析工具，功能强大。 Finance-Python：同样是定量金融分析的好选择。 fn：拓展Pandas，提供一系列函数进行基础的量化分析。 Pynance：获取股票和衍生品市场的数据，分析和可视化。技术指标 𐟓Š Pandas-Talib：整合Pandas和Talib，用pandas计算技术指标。 Finta：用Pandas计算常见的技术指标。 Tulipy：技术指标库的Python绑定，功能丰富。量化交易和回溯检验 𐟛 ️ TA-Lib：计算技术指标，与Numpy深度整合。 Trade：用于开发金融应用的基础包。 Zipline：强大的回溯检验框架，被很多量化交易平台作为底层技术。 QuantSotware Toolkit：创建和管理投资组合的工具。 Quantiative：定量金融的基础工具，支持回溯检验。 Analyzer：接收实时报价并回溯检验。 Backtrader：回溯检验框架，支持实盘交易，快速崛起的最流行量化工具之一。 Pythalesians：回溯检验框架。 PyBacktest：向量化回溯检验框架，向量化为快速回溯提供了可能，但精度稍低。 Pyalgotrade：回溯检验框架。风险管理 𐟛᯸ Pyfolio：计算投资组合和交易策略的业绩指标。 Empyrical：计算常用的风险和业绩指标。 Fecon235：金融计量经济工具包，包括leptokurtotic风险高斯混合模型和自适应Boltzmann投资组合。 Finance：计算金融风险。 Qfrm：定量金融风险管理工具。 Visualize-Wealth：构建投资组合和定量分析的可视化工具。 VisualPortfolio：可视化投资组合表现。因子分析和预测性因子 𐟓ˆ Alphalens：分析预测性因子的表现，帮助你找到有效的投资策略。时间序列 𐟕’ ARCH：Python实现ARCH模型，进行时间序列分析。 Statsmodels：计量经济模型库，用于创建回归模型、统计检验和时序模型。 Dynts：操纵和分析时间序列的工具。 PyFlux：时间序列模型和因果推断的库。 Tsfresh：从时间序列中提取有意义的特征。 Hasura/Quandl-Metabase：可视化Quandl的时间序列数据集日历。 Trading_Calendars：股票交易所财经日历工具。 Bizdays：工作日计算和效用工具。数据源 𐟌 Findatapy：获取彭博终端、Quandl和雅虎财经的数据。 Googlefinance：从谷歌财经获取实时股票价格。 Yahoo-finance：从雅虎财经下载股票报价、历史价格、产品信息和财务报表。 Pandas-datareader：从多个数据源获取经济/金融时间序列，包括谷歌财经、雅虎财经、圣路易斯联储(FRED)、OECD Fama/French、世界银行、欧元区统计局等。 Pandas-finance：提供高级接口下载和分析金融时间序列。 Pyhoofinance：从雅虎财经批量获取股票数据。 Yfinanceapi、Yq-inance、Ystockquote：从雅虎财经获取数据。 Wallstreet185：实时股票和期权报价工具。可视化 𐟓Š𐟖𜯸️️️️️️️️️️️️️

量化交易软件免费版 𐟎‰ 想要体验量化交易，却苦于找不到合适的软件？别担心，这里为你推荐两款免费且好用的量化交易软件——迅投QMT和恒生PTRADE，它们都提供了丰富的交易接口，让你的量化策略得以轻松实现。 1️⃣ 迅投QMT： 𐟓ˆ 回测与实盘模型：QMT系统支持回测模型与实盘模型，让你在历史数据上测试策略，并在实盘中应用。 𐟓Š 数据丰富：涵盖股票、期权、期货等多种资产，提供从5分钟到实时行情的丰富数据。 𐟛 ️ 功能模块：包括我的板块、行情板块和交易板块，满足你全方位的交易需求。 2️⃣ 恒生PTRADE： 𐟌 云端量化：无需下载数据，自带L2数据，让你轻松享受云端量化服务。 𐟓Š 策略回测：支持回测日志输出，帮助你分析策略性能。 𐟒᠐ython接口：全新的Python交易接口，简单易用，支持多种业务类型。选择这两款软件，你将能够快速上手量化交易，实现你的投资策略。快来试试吧！

找自动化测试难？先自问！最近，很多朋友跟我抱怨说自动化测试的工作不好找。其实，环境确实是一个因素，但更关键的还是大家在自动化测试上的差异化不够，缺乏核心竞争力。你的自动化测试简历真的写对了吗？𐟤” 你们是不是这样描述自动化测试的：“熟悉接口自动化，能够基于Python+Unittest+Requests搭建框架”，或者是“使用pytest+allure那套”。但在面试时，只能回答脚本维护和框架执行，不具备从零开始部署的能力，不了解代码覆盖率，也不能解决框架的痛点。写的测试用例只断言状态码，这样的自动化测试真的有意义吗？接口测试和自动化测试的区别𐟔 接口自动化测试的核心在于接口用例的设计，如何尽可能全面地覆盖各种场景，以及如何判断接口执行结果的正确性。数据源的校验也是非常重要的一环。接口测试的目的是为了更早地发现问题，在更细粒度的场景中发现缺陷。自动化测试的真正目的𐟏Ž️ 而自动化测试的目的是为了减少人力成本，将用例实现自动化，还可以围绕自动化展开线上的定时巡检或者实现自动化提测门禁。在面试时，如果你只能充当执行者，那真的很难脱颖而出。但如果你可以围绕编码效率、可读性、可视化报告提出解决方案，HR会直接找你聊薪资。如何稳定加薪？𐟒𜊊如果你想在当前环境卷出来，我推荐大家对照一下今年的《测试进阶学习SOP》，肯定能帮你加薪甚至升职。希望这些建议能帮到你们，祝大家都能找到心仪的工作！𐟒ꀀ

Python+OpenCV，获深度图 𐟓 笔记5：使用鼠标获取像素深度值这篇笔记是「深度传感器」笔记系列的第五篇，详细介绍了如何使用Python和OpenCV库通过Intel RealSense D435i RGB-Depth Sensor获取深度图和彩色图像。通过定义鼠标回调函数，可以实现使用鼠标移动显示对应像素深度值的功能。 𐟓š 导入所需库首先，我们需要导入必要的库。在代码中，我们可以看到： ```python from RGBDSensor import cv2 ``` 这里导入了cv2库，它是OpenCV的Python接口。 𐟔Œ 连接传感器接下来，我们需要初始化RGBD传感器。通过以下代码实现： ```python sensor = RGBDSensor() ``` 这一行代码初始化了一个RGBD传感器对象，为后续的操作做准备。 𐟖𑯸 定义鼠标回调函数为了实现使用鼠标获取像素深度值的功能，我们定义了一个鼠标回调函数。这个函数会在鼠标移动时被调用，并显示对应像素的深度值。具体实现可以参考相关的Python代码和OpenCV库的使用方法。 𐟓𙠨熩⑦•™程如果你对具体的实现过程有疑问，可以观看相关的视频教程，那里有详细的步骤和解释。 𐟔— 代码链接相关的代码可以在指定的GitHub仓库中找到，那里包含了详细的注释和说明。通过以上步骤，我们就可以使用Python和OpenCV库通过Intel RealSense D435i RGB-Depth Sensor获取深度图和彩色图像，并通过鼠标获取对应像素的深度值了。

转行没方向？学软件测试，高薪又有趣！ 𐟐Ÿ 现在各行各业竞争都特别激烈，想要在职业市场上脱颖而出，学一门技术绝对是个好选择！今天，我要和大家聊聊一个超有前景的技术——软件测试！第一阶段：测试环境运维 𐟌 首先，你得搞定测试环境。这一阶段主要学习Linux操作系统的基本操作和命令，比如如何使用Shell脚本编写简单的程序。还要学习Docker容器的应用，掌握如何在Linux系统中安装项目运行所需的各种软件。第二阶段：数据库测试技术 𐟓Š 接下来是数据库测试。你需要学习MySQL数据库管理软件的应用，掌握数据库的创建、删除、数据表的增删改查等操作。这一阶段会让你对数据的处理能力大大提升。第三阶段：软件测试应用和项目实战 𐟚€ 到了这一步，你可以开始接触软件测试的基本概念和流程了。你需要学习如何分析测试需求、编写测试计划和方案、设计测试用例等。通过项目实战，你会对软件测试有一个更深入的了解。第四阶段：Python自动化测试基础 𐟐 自动化测试是现代软件测试的必备技能。这一阶段主要学习Python开发环境的配置，以及Pycharm、VSCode等工具的应用。你还会学习Python的基础语法和数据类型操作，为后续的自动化测试打下基础。第五阶段：接口和接口自动化测试技术 𐟔— 接口测试是软件测试中的重要部分。你需要学习HTTP协议的基础知识，掌握接口测试的基本原理和方法。还会学习使用JMeter等工具进行接口自动化测试，以及如何使用postman、requests框架等技术。第六阶段：性能测试技术 𐟏Ž️ 最后，性能测试是评估软件系统性能的重要手段。你需要学习性能测试的基本概念和流程，掌握性能测试工具Loadrunner的应用。你还会学习参数化和断言的脚本设计，以及如何进行并发测试和性能测试场景数据分析。 𐟒ᠤ𛥤𘊥𐱦˜悔碌𖦵‹试的学习路线，希望对你有所帮助！无论你是想转行还是提升自己的技能，软件测试都是一个非常不错的选择。加油吧！

五大股票量化交易软件推荐，轻松上手！股票量化交易软件可以帮助投资者更高效地进行交易决策。以下是五款值得推荐的股票量化交易软件： 𐟓ˆ 恒生Ptrade：基于Python语言开发，具有高度开放性，支持多种交易接口。它提供自动化交易、策略回测和风险控制等功能，特别之处在于云端运行策略的能力，无需安装软件，直接在网页上编写策略即可实现多品种交易。 𐟓Š 迅投QMT：这是一款功能强大的量化交易软件，支持股票、期货、基金等多种品种的日、分钟、tick级别的回测、模拟和实盘交易。它提供丰富的金融数据和技术指标，支持Python、C++等多种编程语言，还有移动端功能miniQMT。 𐟓ˆ 米筐：功能全面，涵盖数据获取、策略编写、回测优化、模拟交易及实盘交易等量化交易全流程。它提供多种类型的交易接口，方便用户连接不同的券商进行交易，且有完善的风控和绩效评估体系。 𐟓Š 聚宽：提供丰富的金融数据和强大的策略编写及回测功能，支持Python语言。它有大量的量化策略示例和教程供用户学习参考，适合有一定编程基础的投资者。 𐟓ˆ 量化大师：拥有几万个策略可供选择，用户可以从排行榜上寻找好的策略并一键订阅，调仓消息会自动推送。无需编程即可将自己的操盘手法编写成量化策略，还提供主题选股器等功能。这些软件各有特色，适合不同需求的投资者。选择适合自己的软件，可以大大提升交易效率和准确性。

逆天菊花，开发板提供了直接硬解的ffmpeg，最后发现只有Cpp的调用接口，没有python的调用接口，我!^%&&*!

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