OpenAI推出了基于“gpt-3.5-turbo”模型的全新API，其基础是支持ChatGPT的GPT3.5模型，取代了此前的“text-davinci-003.”。全文介绍如何使用python调用openAI的新版API。首先，需要将python第三方库openai的更新到0.27版本。使用以下命令pipinstallopenai==0.27然后调用接口，以下示例基于官方demo，稍加修改:#!/usr/bin/python3#-

关于pyinstaller的介绍这里就不再复制粘贴了，可以自行百度，了解它是可以将python源代码打包成可执行文件的模块即可，打开命令行输入安装指令如下：pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepyinstaller需要明确的几点：①Pyinstaller是命令行工具，不需要进入python内部去输入执行代码②Pyinstaller可以使程序脱离解析器运行，还能防止源代码

1、插入排序描述插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入算法把要排序的数组分成两部分：第一部分包含了这个数组的所有元素，但将最后一个元素除外（让数组多一个空间才有插入的位置），而第二部分就只包含这一个元素（即待插入元素）。在第一部分排序完成后，再将这个最后元素插入到已排好序的第一部分中。代码实现defin

有一个有N个台阶的楼梯，你一次可以爬1或2个台阶。给定N，编写一个函数，返回爬完楼梯的方式数量。步骤的顺序很重要。例如，如果N是4，那么有5种方式：1,1,1,12,1,11,2,11,1,22,2如果规定的不是一次只能爬1或2步，而是可以使用正整数X集合内的任意数字爬楼梯，那会怎么样？例如，如果X={1,3,5}，则表示一次爬升1，3或5阶楼梯。解决方案从一些测试案例开始总是好的做法。让我们从小的案例开始，看看能否找到某种规律。N=1

CentOS7默认安装了Python2.7.5,因为一些命令要用到它,比如yum1.下载python3.6的包在python官网https://www.python.org/downloads/release/python-360/ 下载tgz包就可以了。其实下面的2个包其一都可以使用 Python-3.6.0.tgz（这个不是编译过的东西，不能解压之后直接使用） Python-3.6.0.tar.xz(这

python中没有其他语言中的三元表达式，不过有类似的实现方法其他语言中，例如php的三元表达式是这样$b= a>1?"执行表达式1":"执行表达式2"echo$b;在python中只有类似的替代办法，如果a>b的结果为真，h="变量1",如果为假，h="变量2"a=1b=2h=""h="变量1"ifa>belse"变量2"print(h)也可以用简单的公式，如下，a=1b=2h=""h=a-

如果传递给apply_async()的函数如果有参数，需要以元组的形式传递 并在最后一个参数后面加上 ,号，如果没有加, 号，提交到进程池的任务也是不会执行的一个逗号引发的血案:defsave(url):  printurlforurlinurls:  p.apply_async(save,args=(url,))#需要在参数后面添加逗号另外,代码中如果有队列

写在前面centos6.8中默认自带的python版本为python2.6，那么这里需要将其改为python3下载并解压官方下载地址为 https://www.python.org/downloads/ ，这里已3.6.3为例。#下载wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.6.3/Python-3.6.3.tgz#解压tar-zxvfPython-3.6.3.tgzc

问题就是对一个list中的新闻id进行去重，去重之后要保证顺序不变。直观方法最简单的思路就是：ids=[1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1]news_ids=[]foridinids:   ifidnotinnews_ids:       news_ids.append(id)printnews_ids这样也可行，但是看

江湖传言，武林中流传八种定位，其中xpath是宝刀屠龙，css是倚天剑。除了这八种，其实还有十种定位方法，眼看就快失传了，今天小编让失传已久的定位方法重出江湖！一、十八种定位方法前八种是大家都熟悉的，经常会用到的1.id定位：find_element_by_id(self,id_)2.name定位：find_element_by_name(self,name)3.class定位：find_element_by_class_name(se

首先安装textrank4zhpipinstalltextrank4zh全部代码如下:#-*-encoding:utf-8-*-from__future__importprint_functionimportsystry:reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')except:passimportcodecsfromtextrank4zhimportTextRank4Keyword,

安装第三方库出现Pythonversion2.7required,whichwasnotfoundintheregistry建立一个文件register.py内容如下.然后执行该脚本.import sys      from _winreg import *      #

分析登录的网络请求京东登录https://passport.jd.com/new/login.aspx，打开浏览器的调试面板，然后，输入账号密码=>>登录，然后看调试面板上面的Network捕捉到的网络请求，如下图：根据上面的图片，我们可以知道，在我们点击完登录按钮之后，浏览器发送了一个POST请求到https://passport.jd.com/uc/loginService，然后在请求头上面带上了一些基本的参数，最重要的

在实际使用appium的过程中，元素定位是必不可少的一步，但是为了装个懒子，也为了看起来更加的美观，也为了省事，所以还是对这些定位方式做一下封装吧而且有一个好处就是，如果在实际运行过程中，自己的定位出现问题，也能及时发现#重写元素定位的方法classAction(object):#初始化def__init__(self,se_driver):self.driver=se_driver#通过resource-i定位deffi

这段时间一直在学习Appium，为了更方便自己的实践，所以自己写了一个Appium测试框架框架实现了在运行完成以后，自动将最新的HTML文件与在验证过程中的截图（自动压缩成文件夹）发送到指定邮箱结合jenkins完全可以实现全自动化，如果需要框架请加我微信，可以免费提供，但是希望提供以后如果自己优化，或者实现了更多的其他功能，如保存下logcat下的日志等，希望也能无偿提供给我，纯粹用于相互学习，学习这个框架需要一定的python基础与

需要安装第三方模块PIL#coding:utf-8importImageimportos#图片压缩批处理defcompressImage(srcPath,dstPath):forfilenameinos.listdir(srcPath):#如果不存在目的目录则创建一个，保持层级结构ifnotos.path.exists(dstPath):os.makedirs(dstPath)#拼接完整的文件或文件夹路径srcF