selenium python框架之获取email的参数

简介: selenium python框架之获取email的参数
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2019-10-21
# @Author : carl-dj
import os
import yaml
class GetEmailParameter(object):
    def __init__(self):
        cur_path = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))
        self.email_path = os.path.join(os.path.join(cur_path, 'config'), 'email.yaml')
        if not os.path.exists(self.email_path):os.mkdir(self.email_path)
    def email_parameter(self):
        """获取email的配置信息"""
        with open(self.email_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            parameter = yaml.load(f)
        return parameter
目录
相关文章
|
1天前
|
设计模式 开发框架 数据库
Python Web开发主要常用的框架
Python Web开发框架包括Django、Flask、Tornado和Pyramid。Django适用于复杂应用,提供ORM、模板引擎等全套功能;Flask轻量级,易于扩展,适合小型至中型项目;Tornado擅长处理高并发,支持异步和WebSockets;Pyramid灵活强大,可适配多种数据库和模板引擎,适用于各种规模项目。选择框架需依据项目需求和技术栈。
8 2
|
3天前
|
Java 中间件 测试技术
深入理解自动化测试框架Selenium的设计与实现
【5月更文挑战第10天】 本文旨在深度剖析自动化测试工具Selenium的核心架构与实现机制,通过对其设计理念、组件结构以及在实际软件测试中的应用进行详细解读,使读者能够全面理解Selenium在现代Web应用测试中的重要性和有效性。文章首先介绍Selenium的发展背景及其解决的问题,然后详细探讨其架构设计,包括各种驱动和API的作用,最后结合实际案例分析Selenium如何提高测试效率和准确性。
|
5天前
|
数据采集 NoSQL 中间件
python-scrapy框架(四)settings.py文件的用法详解实例
python-scrapy框架(四)settings.py文件的用法详解实例
9 0
|
5天前
|
存储 数据采集 数据库
python-scrapy框架(三)Pipeline文件的用法讲解
python-scrapy框架(三)Pipeline文件的用法讲解
7 0
|
5天前
|
存储 数据采集 JSON
python-scrapy框架(二)items文件夹的用法讲解
python-scrapy框架(二)items文件夹的用法讲解
11 0
|
5天前
|
数据采集 前端开发 中间件
python-scrapy框架(一)Spider文件夹的用法讲解
python-scrapy框架(一)Spider文件夹的用法讲解
29 0
|
6天前
|
Java C# 开发者
Python 中的类型注解是一种用于描述变量、函数参数和返回值预期类型的机制
Python的类型注解提升代码可读性和可维护性,虽非强制,但利于静态类型检查(如Mypy)。包括:变量注解、函数参数和返回值注解,使用内置或`typing`模块的复杂类型,自定义类型注解,以及泛型模拟。类型注解可在变量声明、函数定义和注释中使用,帮助避免类型错误,提高开发效率。
16 6
|
7天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据|附数据代码
Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据|附数据代码
|
13天前
|
数据管理 测试技术
深入理解自动化测试框架:以Selenium为例
【4月更文挑战第30天】 随着软件开发的快速发展,自动化测试已经成为保证软件质量和提升开发效率的重要手段。本文将深入探讨自动化测试框架的核心概念,并以广泛应用的开源工具Selenium为例,解析其架构、原理及在实际项目中的运用。通过实例分析与性能评估,旨在为读者提供一套系统的自动化测试解决方案,并探讨其在复杂应用场景下的优化策略。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
【Python机器学习专栏】机器学习中的超参数调优技术
【4月更文挑战第30天】本文探讨了机器学习中超参数调优的重要性,介绍了网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和AutoML等调优方法,并提供了Python中使用`scikit-learn`进行网格搜索的示例。超参数的选择直接影响模型学习和泛化能力,而调优技术能帮助找到最佳组合,提升模型性能。随着AutoML的发展,自动化调参将成为更高效的选择。