用例设计：
执行用例代码：# -*- coding: UTF-8 -*-import xlrd,logging,urllib,urllib2,json,sysfrom pylsy import pylsytable########################################################################################################定义系统输出编码reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')##########################################################################################################定义日志输出logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
filename='myapp.log',
filemode='w')##################################################################################################定义一个StreamHandler，将INFO级别或更高的日志信息打印到标准错误，并将其添加到当前的日志处理对象#console = logging.StreamHandler()console.)formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')console.setFormatter(formatter)logging.getLogger('').addHandler(console)#####################################################################################################################################################################################################处理excel表格data = xlrd.open_workbook('C:\Users\xxxxx\Desktop\API.xls')#打开excel表格("打开%s excel表格成功"%data)table = data.sheet_by_name(u'Sheet2')#打开工作表sheet2("打开%s表成功"%table)nrows = table.nrows#统计行数("表中有%s行"%nrows)ncols = table.ncols#统计列数("表中有%s列"%ncols)("开始进行循环")name_1=[];url_1=[];params_1=[];type_1=[];Expected_result_1=[];Actual_result_1 =[];test_result_1=[];Remarks_1=[]#定义数组Success=0;fail=0
#初始化成功失败用例##################################################################################################################for i in range(1,nrows):#遍历excel表格
cell_A3 =table.row_values(i)#获取excel表格中的数据
= cell_A3[0]
= cell_A3[1]
params=eval(cell_A3[2])
= cell_A3[3]
error_code =cell_A3[4]
Remarks =cell_A3[5]
(url)#############################################################################################################################3
params =urllib.urlencode(params)
#参数化处理
url2 = urllib2.Request(url,params)
print "***********开始执行请求************"
response = urllib2.urlopen(url2)
(response)
apicontent = response.read()
(apicontent)
apicontent = json.loads(apicontent)#验证返回值
if apicontent["error_code"]==int(error_code):
name2="通过"
print name+"测试通过"
name2="失败"
print name+"测试失败"
name_1.append(name)
url_1.append(url)
params_1.append(params)
type_1.append(type)
Expected_result_1.append(int(error_code))
Actual_result_1.append(apicontent["error_code"])
test_result_1.append(name2)
Remarks_1.append(Remarks)
if name2=="通过":
Success+=1
elif name2=="失败":
print "测试结果异常"###############################################################################################################################输出表格形式attributes =["urlname","url","params","type","Expected_result","Actual_result","test_result","Remarks"]table =pylsytable(attributes)name =name_1url =url_1params=params_1type=type_1Expected_result=Expected_result_1Actual_result =Actual_result_1test_result=test_result_1Remarks=Remarks_1table.add_data("urlname",name)table.add_data("url",url)table.add_data("params",params)table.add_data("type",type)table.add_data("Expected_result",Expected_result)table.add_data("Actual_result",Actual_result)table.add_data("test_result",test_result)table.add_data("Remarks",Remarks)table._create_table()print tableprint "成功的用例个数为：%s"%Success,"失败的用例个数为：%s"%failprint "***********执行测试成功************"执行结果：
阅读(...) 评论()
访客：Copyright (C)你像从前一样的Python学习笔记
Windows下PyQt4的安装
Windows下PyQt4的安装
OS: Windows 7 64bits
Python: 2.7.2
2.软件下载
我们可以在这里，获得PyQt4的下载，请注意选择正确的Python版本和系统位数。
对于Windows来说，只需要下载exe格式的文件即可。在这个exe文件中，已经包含了如下模块：
Qt Designer/li>
Qt Linguist（Qt语言家）
Qt Assistant
pyuic4（转换由Qt Designer生成的.ui文件到.py）
pylupdate4
QScintilla（C++编辑器类Scintilla在QT环境下的移植版本）
需要注意的是，目前，安装PyQt4并不需要一些文章中提到的先安装sip和Qt的过程，因为在安装文件中已经包括。
只需要点击安装文件，一路next下去即可。
其中可能需要更改的设置包括：
1.选择需要安装的模块
2.选择Python的安装位置
为了测试PyQt4已经安装成功，我们编写一个简单的PyQt程序进行测试。
import sys
from PyQt4 import QtGui
app = QtGui.QApplication(sys.argv)
widget = QtGui.QWidget()
widget.resize(250, 150)
widget.setWindowTitle('PyQt')
widget.show()
sys.exit(app.exec_())
import sysfrom PyQt4 import QtGui&app = QtGui.QApplication(sys.argv)widget = QtGui.QWidget()widget.resize(250, 150)widget.setWindowTitle('PyQt')widget.show()sys.exit(app.exec_())
下面，简单说一下上面这段代码的含义。
第2行引入的QtGui是PyQt中最基本的模块，包含了PyQt的绘图组件及其相关类。
第4行使用QApplication创建了一个application。每个PyQt程序中均要包含一个application对象。
第5行使用QWidget创建了一个widget，并在第6行中使用resize设置了它的大小。第7行的setWindowsTitle设置了窗口标题的文字。第8行的show使这个widget显示出来。
最后一行是这个程序的主循环，事件处理从本行语句开始。至于为什么是exec_而不是exec呢？是因为exec是Python的关键字。
下图就是这个程序执行后的样子。
可以看到，执行的时候会有一个cmd的窗口出现。很明显，我们不想要这个窗口出现，那么怎么办呢？将后缀名修改为“pyw”即可。
52,132 次围观
TrackBack 地址PHP开发框架
开发工具/编程工具
服务器环境6135人阅读
机器学习（14）
Python++（8）
环境配置（8）
技术手札（7）
1 什么是pyltp
语言技术平台(LTP) 是由 哈工大社会计算与信息检索研究中心 11
年的持续研发而形成的一个自然语言处理工具库，其提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、
高效、精准的自然语言处理技术。LTP制定了基于XML的语言处理结果表示，并在此基础上提供了一整套自底向上的丰富而且高效的中文语言处理模块(包括词法、句法、语义等6项中文处理核心技术)，以及基于动态链接库(Dynamic
Link Library, DLL)的应用程序接口，可视化工具，并且能够以网络服务(Web Service)的形式进行使用。
默认上来说，ltp平台是基于C++的，但是大家也都知道我是不用C++的，所以我看到了其python的版本，pyltp，于是拿来写了个手札。
我目前主要用到的部分可能还是以中文分词为主，其他后续加上（PS：因为我觉得之前那个不太喜欢）。
好了废话不多说，一步一步来，让我们先从安装开始。
这次我首次安装pyltp的平台是windows 10（我的环境osx or windows10 or Ubuntu，一般nlp相关的都是osx或win上，平台相关的都是Ubuntu） + python2.7
1 pyltp 安装
1、使用Pip进行安装
关于Pip，已经不用重复太多了，快速简单，我也一直用，这里也一样。
$ pip install pyltp
这里说一下我遇到的问题，缺少Visual C++ 9.0：
Microsoft Visual C++ 9.0 is required (Unable to find vcvarsall.bat). Get it from
解决方式（2选1）：
1、安装一个Visual Studio 2008 只能是这个版本，网上说12，我的15都不行
2、安装一个，或者 安装完成后，重新运行那个安装指令就可以了
2、模型下载
安装完成后，我们需要安装pyltp的模型， ，注意模型版本必须要和pynlp的版本对应
我写文的时候，使用的是3.3.1，注意网盘里面有个zip和tar两种，选择一个你能下载的就可以了
pyltp 版本：0.1.9 LTP 版本：3.3.2 模型版本：3.3.1
当我们完成了安装和模型下载后，就需要做一些相关的配置，保证pyltk可以使用到对应的模型
这里所谓的配置，就是在代码中，需要预先load一下
1、将上述的模型压缩包解压到指定的文件夹
2、在使用时，使用类似的方式的加载模型，注意替换自己的模型地址
segmentor.load('/path/to/your/model')
3 pyltk 使用
分句，也就是将一片文本分割为独立的句子，不需要加载模型的哦，我看了一下应该就是按照符号来分割的。
from pyltp import SentenceSplitter
def sentence_splitter(sentence='你好，你觉得这个例子从哪里来的？当然还是直接复制官方文档，然后改了下这里得到的。'):
sents = SentenceSplitter.split(sentence)
print '\n'.join(sents)
sentence_splitter()
关于分词是什么，就不用多说了，直接看。
注意分词的模型默认是：cws.model
from pyltp import Segmentor
def segmentor(sentence='你好，你觉得这个例子从哪里来的？当然还是直接复制官方文档，然后改了下这里得到的。我的微博是MebiuW，转载请注明来自MebiuW！'):
segmentor = Segmentor()
segmentor.load('C:\\Users\\72770\\Documents\\Chatbot\\ltp-data-v3.3.1\\ltp_data\\cws.model')
words = segmentor.segment(sentence)
words_list = list(words)
for word in words_list:
print word
segmentor.release()
return words_list
segmentor()
注意此部分，我是直接复制了官方文档
以下代码中的XX模型，请自定替换为模型的地址！！！
pyltp 分词支持用户使用自定义词典。分词外部词典本身是一个文本文件（plain text），每行指定一个词，编码同样须为 UTF-8，样例如下所示
# -*- coding: utf-8 -*-
from pyltp import Segmentor
segmentor = Segmentor()
# 初始化实例
segmentor.load_with_lexicon(
words = segmentor.segment(
segmentor.release()
使用个性化分词模型
个性化分词是 LTP 的特色功能。个性化分词为了解决测试数据切换到如小说、财经等不同于新闻领域的领域。 在切换到新领域时，用户只需要标注少量数据。 个性化分词会在原有新闻数据基础之上进行增量训练。 从而达到即利用新闻领域的丰富数据，又兼顾目标领域特殊性的目的。
pyltp 支持使用用户训练好的个性化模型。关于个性化模型的训练需使用 LTP，详细介绍和训练方法请参考 个性化分词 。
在 pyltp 中使用个性化分词模型的示例如下
from pyltp import CustomizedSegmentor
customized_segmentor = CustomizedSegmentor()
customized_segmentor.load('基本模型', '个性模型')
words = customized_segmentor.segment('亚硝酸盐是一种化学物质')
print '\t'.join(words)
customized_segmentor.release()
同时使用外部字典的话
from pyltp import CustomizedSegmentor
customized_segmentor = CustomizedSegmentor()
customized_segmentor.load_with_lexicon('基本模型', '个性模型', '用户字典')
words = customized_segmentor.segment('亚硝酸盐是一种化学物质')
print '\t'.join(words)
customized_segmentor.release()
词性标注也是我们经常遇到的任务，也不多解释了
词性标注需要输入分词后的结果，所以请先参考下之前的按个分词部分，其返回的结果可以作为输入直接标注
from pyltp import Segmentor
from pyltp import Postagger
def segmentor(sentence='你好，你觉得这个例子从哪里来的？当然还是直接复制官方文档，然后改了下这里得到的。我的微博是MebiuW，转载请注明来自MebiuW！'):
segmentor = Segmentor()
segmentor.load('C:\\Users\\72770\\Documents\\Chatbot\\ltp-data-v3.3.1\\ltp_data\\cws.model')
words = segmentor.segment(sentence)
words_list = list(words)
segmentor.release()
return words_list
def posttagger(words=segmentor()):
postagger = Postagger()
postagger.load('C:\\Users\\72770\\Documents\\Chatbot\\ltp-data-v3.3.1\\ltp_data\\pos.model')
postags = postagger.postag(words)
for word,tag in zip(words,postags):
print word+'/'+tag
postagger.release()
posttagger()
运行结果： 前面是词语，后面是词性，词性的
命名实体识别
命名实体识别，主要是hi识别一些人名，地名，机构名等。
需要前面分词和词性标注作为输入
from pyltp import NamedEntityRecognizer
def ner(words, postags):
recognizer = NamedEntityRecognizer()
recognizer.load('C:\\Users\\72770\\Documents\\Chatbot\\ltp-data-v3.3.1\\ltp_data\\ner.model')
netags = recognizer.recognize(words, postags)
for word, ntag in zip(words, netags):
print word + '/' + ntag
recognizer.release()
return netags
words = segmentor('我家在昆明，我现在在北京上学。中秋节你是否会想到李白？')
tags = posttagger(words)
ner(words,tags)
命名实体的参照标记，
依存句法分析
依存句法依旧需要之前的两个输入，words 和 postags 分别为分词和词性标注的结果。
arc.head 表示依存弧的父节点词的索引，arc.relation 表示依存弧的关系。
from pyltp import Parser
def parse(words, postags):
parser = Parser()
parser.load('C:\\Users\\72770\\Documents\\Chatbot\\ltp-data-v3.3.1\\ltp_data\\parser.model')
arcs = parser.parse(words, postags)
print "\t".join("%d:%s" % (arc.head, arc.relation) for arc in arcs)
parser.release()
words = segmentor('我家在昆明，我现在在北京上学。中秋节你是否会想到李白？还有，微博是MebiuW')
tags = posttagger(words)
parse(words,tags)
语义角色标注
arg.name 表示语义角色关系，arg.range.start 表示起始词位置，arg.range.end 表示结束位置。
from pyltp import SementicRoleLabeller
def role_label(words, postags, netags, arcs):
labeller = SementicRoleLabeller()
labeller.load('C:\\Users\\72770\\Documents\\Chatbot\\ltp-data-v3.3.1\\ltp_data\\srl')
roles = labeller.label(words, postags, netags, arcs)
for role in roles:
print role.index, "".join(
["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments])
labeller.release()
words = segmentor('我家在昆明，我现在在北京上学。中秋节你是否会想到李白？还有，微博是MebiuW')
tags = posttagger(words)
netags = ner(words,tags)
arcs = parse(words,tags)
roles = role_label(words,tags,netags,arcs)
运行结果：
有点累，突然写不动了，就先写这些吧，有问题我们评论或者
参考本篇完整代码
可能有些打印有点杂乱，见谅
from pyltp import SentenceSplitter
from pyltp import Segmentor
from pyltp import Postagger
from pyltp import SementicRoleLabeller
from pyltp import NamedEntityRecognizer
from pyltp import Parser
def segmentor(sentence='你好，你觉得这个例子从哪里来的？当然还是直接复制官方文档，然后改了下这里得到的。我的微博是MebiuW，转载请注明来自MebiuW！'):
segmentor = Segmentor()
segmentor.load('C:\\Users\\72770\\Documents\\Chatbot\\ltp-data-v3.3.1\\ltp_data\\cws.model')
words = segmentor.segment(sentence)
print '\t'.join(words)
words_list = list(words)
segmentor.release()
return words_list
def posttagger(words):
postagger = Postagger()
postagger.load('C:\\Users\\72770\\Documents\\Chatbot\\ltp-data-v3.3.1\\ltp_data\\pos.model')
postags = postagger.postag(words)
for word,tag in zip(words,postags):
print word+'/'+tag
postagger.release()
return postags
def sentence_splitter(sentence='你好，你觉得这个例子从哪里来的？当然还是直接复制官方文档，然后改了下这里得到的。我的微博是MebiuW，转载请注明来自MebiuW！'):
sents = SentenceSplitter.split(sentence)
print '\n'.join(sents)
def ner(words, postags):
recognizer = NamedEntityRecognizer()
recognizer.load('C:\\Users\\72770\\Documents\\Chatbot\\ltp-data-v3.3.1\\ltp_data\\ner.model')
netags = recognizer.recognize(words, postags)
for word, ntag in zip(words, netags):
print word + '/' + ntag
recognizer.release()
return netags
def parse(words, postags):
parser = Parser()
parser.load('C:\\Users\\72770\\Documents\\Chatbot\\ltp-data-v3.3.1\\ltp_data\\parser.model')
arcs = parser.parse(words, postags)
print "\t".join("%d:%s" % (arc.head, arc.relation) for arc in arcs)
parser.release()
return arcs
def role_label(words, postags, netags, arcs):
labeller = SementicRoleLabeller()
labeller.load('C:\\Users\\72770\\Documents\\Chatbot\\ltp-data-v3.3.1\\ltp_data\\srl')
roles = labeller.label(words, postags, netags, arcs)
for role in roles:
print role.index, "".join(
["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments])
labeller.release()
print('******************测试将会顺序执行：**********************')
sentence_splitter()
print('###############以上为分句子测试###############')
words = segmentor('我家在昆明，我现在在北京上学。中秋节你是否会想到李白？还有，微博是MebiuW')
print('###############以上为分词测试###############')
tags = posttagger(words)
print('###############以上为词性标注测试###############')
netags = ner(words,tags)
print('###############以上为命名实体识别测试###############')
arcs = parse(words,tags)
print('###############以上为依存句法测试###############')
roles = role_label(words,tags,netags,arcs)
print('###############以上为角色标注测试###############')
&&相关文章推荐
* 以上用户言论只代表其个人观点，不代表CSDN网站的观点或立场
访问：243793次
积分：4888
积分：4888
排名：第5571名
原创：247篇
评论：51条
(1)(2)(4)(2)(12)(11)(18)(26)(42)(13)(14)(12)(29)(33)(33)(1)(2)