python工厂
‘壹’ python elementtree 判断节点是否有子节点
lxml takes all the pain out of XML.
Stephan Richter
lxml是Python语言里和XML以及HTML工作的功能最丰富和最容易使用的库。lxml是为libxml2和libxslt库的一个Python化的绑定。它与众不同的地方是它兼顾了这些库的速度和功能完整性，以及纯Python API的简洁性，大部分与熟知的ElementTree API兼容但比之更优越。
安装lxml：
要求：需要Python2.3或更后的版本
使用easy_install工具，以超级用户或管理员的角色run下面的命令：
easy_install lxml
在windows下，最好指定版本号：easy_install lxml==2.2.6
使用lxml进行开发
lxml.etree指南
通常使用lxml.etree的方式
>>> from lxml import etree
Element类，一个Element是ElementTree API的主要容器类，大部分的XML tree功能都是通过这个类来访问的。Elements可以非常容易地通过Element工厂方法来创建。
>>> root = etree.Element("root")
元素的XML tag名字是通过tag属性来访问的
>>> print root.tag # root
Elements是在XML树状结构中组织的，为创建子元素并将它们加到父元素上，可以使用append()方法。
>>> root.append( etree.Element("child1") )
我们还有更高效的方法：SubElement工厂方法，它使用和Element工厂方法相同的参数，不过额外需要父节点作第一个参数：
>>> child2 = etree.SubElement(root, "child2")
>>> child3 = etree.SubElement(root, "child3")
可以使用tostring()方法来看得到的XML
>>> print etree.tostring(root, pretty_print=True)
<root>
<child1/>
<child2/>
<child3/>
</root>
元素是列表
>>> child = root[0]
>>> print child.tag
child1
>>> print len(root)
3
>>> root.index(root[1]) # lxml.etree only!
1
打印所有子节点：
>>> children = list(root)
>>> for child in root:
... print(child.tag)
child1
child2
child3
可以使用insert()方法插入新的子节点：
>>> root.insert(0, etree.Element("child0"))
删除子节点：
>>> root[0] = root[-1] # this moves the element!
>>> for child in root:
... print(child.tag)
child3
child1
child2
如果想把一个元素拷贝到不同的地方，需要创建一个独立的deep 。
>>> from import deep
>>> element = etree.Element("neu")
>>> element.append( deep(root[1]) )
>>> print(element[0].tag)
child1
>>> print([ c.tag for c in root ])
[’child3’, ’child1’, ’child2’]
getparent()返回父节点:
>>> root is root[0].getparent() # lxml.etree only!
True
元素的兄弟或邻居节点是通过next和previous属性来访问的
The siblings (or neighbours) of an element are accessed as next and previous elements:
>>> root[0] is root[1].getprevious() # lxml.etree only!
True
>>> root[1] is root[0].getnext() # lxml.etree only!
True
带属性的元素
XML元素支持属性，可以用Element工厂方法直接创建。
>>> root = etree.Element("root", interesting="totally")
>>> etree.tostring(root)
b’<root interesting="totally"/>’
可以使用set和get方法访问这些属性：
>>> print root.get("interesting")
totally
>>> root.set("interesting", "somewhat")
>>> print root.get("interesting")
somewhat
也可以使用attrib性质的字典接口
>>> attributes = root.attrib
>>> print(attributes["interesting"])
somewhat
>>> print(attributes.get("hello"))
None
>>> attributes["hello"] = "Guten Tag"
>>> print(attributes.get("hello"))
Guten Tag
>>> print(root.get("hello"))
Guten Tag
元素可以包含文字：
>>> root = etree.Element("root")
>>> root.text = "TEXT"
>>> print(root.text)
TEXT
>>> etree.tostring(root)
’<root>TEXT</root>’
如果XML用在(X)HTML中，文本也可以在不同的元素中显示:
<html><body>Hello<br/>World</body></html>
元素有tail属性，它包含XML 树中元素直接跟的，直到下个元素的文本。
>>> html = etree.Element("html")
>>> body = etree.SubElement(html, "body")
>>> body.text = "TEXT"
>>> etree.tostring(html)
b’<html><body>TEXT</body></html>’
>>> br = etree.SubElement(body, "br")
>>> etree.tostring(html)
b’<html><body>TEXT<br/></body></html>’
>>> br.tail = "TAIL"
>>> etree.tostring(html)
b’<html><body>TEXT<br/>TAIL</body></html>’
‘贰’ python最擅长哪个方面
Python的应用领域很广，可以做自动化测试，自动化运维,也可以做web后端开发(比如大名鼎鼎的Django,Flask等框架)，也可以做爬虫，数据分析，更可以做机器学习，自然语言处理，数据挖掘，有很多领域。
你到底要学什么，很容易迷失方向，今天听人说Python的web开发很牛，学了几天，过两天网上又说web开发用PHP才是王道，学python应该学数据分析，数据分析怎么怎么火，于是又去学数据分析，结果学了一个星期，发现最近Google,Facebook都开源了一些深度学习的框架，人工智能是未来的前景，立马又心痒痒开始学机器学习，数据挖掘了。这样的同学左右摇摆，跟小猴子掰玉米一样，到最后什么都没有学好，而且时间浪费不少,所以一旦选择一个领域就要坚持下去，千万不要左右摇摆半途而废。
‘叁’ 有哪些好用的大数据采集平台
1.数据超市
一款基于云平台的大数据计算、分析系统。拥有丰富高质量的数据资源，通过自身渠道资源获取了百余款拥有版权的大数据资源，所有数据都经过审核，保证数据的高可用性。
2. Rapid Miner
数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。
3. Oracle Data Mining
它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。
4. IBM SPSS Modeler
适合大规模项目。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。
5. KNIME
开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。
6. Python
一种免费的开源语言。
关于有哪些好用的大数据采集平台，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
‘肆’ python常用的几种设计模式是什么
单例模式：是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个是实例时，单例对象就能派上用场。单例对象的要点有三个：一是某个类只能有一个实例;二是它必须自行创建整个实例，三是它必须自行向整个系统提供这个实例。
工厂模式：提供一个创建对象的接口，不像客户端暴露创建对象的过程，使用一个公共的接口来创建对象，可以分为三种：简单工厂、工厂方法、抽象工厂。一个类的行为或其算法可以在运行时更改，这种类型的设计模式属于行为型模式。
策略模式：是常见的设计模式之一，它是指对一系列的算法定义，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化。换句话来讲，就是针对一个问题而定义出一个解决的模板，这个模板就是具体的策略，每个策略都是按照这个模板进行的，这种情况下我们有新的策略时就可以直接按照模板来写，而不会影响之前已经定义好的策略。
门面模式：门面模式也被称作外观模式。定义如下：要求一个子系统的外部与其内部的通信必须通过一个统一的对象进行。门面模式提供一个高层次的接口，使得子系统更易于使用。门面模式注重统一的对象，也就是提供一个访问子系统的接口。门面模式与模板模式有相似的地方，都是对一些需要重复方法的封装。但本质上是不同的，模板模式是对类本身的方法的封装，其被封装的方法也可以单独使用;门面模式，是对子系统的封装，其被封装的接口理论上是不会被单独提出来使用的。
‘伍’ 智能制造专业适合做什么单位的公务员
可以考以下事业单位，具体如下：
1.成都铁路公安局，重庆铁路公安处线路警务区民警（职位代码300130853016），从事线路治安管理、警用设备维护等工作：①专业要求：机械设计制造及其自动化、工业工程；②学历要求：仅限本科。
2.重庆海关-黔江海关，综合业务科二级主办及以下（职位代码300110004002），从事海关一线检验、监管、查验等工作：①专业要求：车辆工程、 汽车服务工程、机械设计制造及其自动化、机械制造及其自动化、机械电子工程、机械工程、 工业设计、材料成型及控制工程、过程装备与控制工程、机械设计及理论；②学历要求：本科或硕士研究生。
当公务员有什么好处
1、得到大城市的户口，特别是北上广深
对于在北京、上海、广州等一线城市上学的孩子来讲，出来就是为了更好地发展，大部分人还是希望能留在这些城市继续发展下去，而一个稳定的户口能让你在大城市里呆得更安心，更稳定，更有归属感。因此，得到一个户口是应届毕业生找工作需要考虑在内的。
现在能解决户口的企业不算多，也不是人人都能解决，而公务员就不一样了，只要考上了，户口就是妥妥的啊!
2、考上了就等于永不失业
大部分毕业后工作不久的同学都 有被父母催婚的经历，而大部分应届毕业生也有被父母催促考公务员的经历!
在父母那一辈(还有工作不是很如意的年轻人)人看来，公务员就是金饭碗，公务员就是香馍馍，只要当了公务员，一辈子就有保障了。
如果你也被催考公务员，那么欢迎你加入考公大军。
3、高福利
2013年，人社部等方面曾对各省公务员工资情况做了调查摸底，得出的结论是，现在公务员工资收入中，基本工资占比大约是1/3左右，剩下的就是各种名目、花样繁多的津贴补贴。由于各省之间、同一省内不同县市之间，公务员的津贴补贴标准不一致，导致国内公务员收入之间差距悬殊，最低和最高每年相差1.5万元。
4、工作稳定
现阶段我国的很多行业，很多职业都存在不稳定，有风险的特点。比如外企，私企以及自主创业等等，都面临着工作不稳定的问题，不知道什么时候就要失业。而公务员的工作节奏不快，工作压力小，更不用担心下岗待业，可以说是最稳定的职业之一。而考生报考公务员的目的也是图稳定。
5、社会地位高
学而优则仕，中国传统的思想根深蒂固，造就了公务员 “高社会地位”。 成为公务员是让亲朋好友都羡慕的，也是倍儿有面子的。公务员较高的社会地位都带来了哪些好处呢?我们且看几点：
(1)受人尊敬。提起公务员，旁人都是一种艳羡的目光。
(2)户口有保证。例如北京、上海，户口是非常重要的，而做公务员，是肯定能解决户口的。
(3)户口延伸的周边好处。如经济适用房、孩子上学、医疗保险等等都与户口挂钩。
(4)信用度高。就连信用卡额度都会很高。
(5)最容易脱单。嫁人就嫁公务员、嫁碗族等热词的出现，无不反映出公务员的受青睐程度，而沈阳晚报曾报道，从职业上看，未婚率最高的是商业、服务业人员，最低的是国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人。
(6)好办事。在公务员的很多工作中，要与其他部门，其他行业的人打交道。
‘陆’ 花了2万多买的Python70个项目，现在分享给大家，练手进厂靠它了
前言：
不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来，这个实际的东西当然就是项目啦，不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行。
这里整理了70个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，你也可以从中寻找灵感去做自己的项目。
1、【Python 图片转字符画】
2、【200行Python代码实现2048】
3、【Python3 实现火车票查询工具】
4、【高德API+Python解决租房问题 】
5、【Python3 色情图片识别】
6、【Python 破解验证码】
7、【Python实现简单的Web服务器】
8、【pygame开发打飞机 游戏 】
9、【Django 搭建简易博客】
10、【Python基于共现提取《釜山行》人物关系】
11、【基于scrapy爬虫的天气数据采集(python)】
12、【Flask 开发轻博客】
13、【Python3 图片隐写术】
14、【Python 实现简易 Shell】
15、【使用 Python 解数学方程】
16、【PyQt 实现简易浏览器】
17、【神经网络实现手写字符识别系统 】
18、【Python 实现简单画板】
19、【Python实现3D建模工具】
20、【NBA常规赛结果预测——利用Python进行比赛数据分析】
21、【神经网络实现人脸识别任务】
22、【Python文本解析器】
23、【Python3 & OpenCV 视频转字符动画】
24、【Python3 实现淘女郎照片爬虫 】
25、【Python3实现简单的FTP认证服务器】
26、【基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统】
27、【Python 实现端口扫描器】
28、【使用 Python 3 编写系列实用脚本】
29、【Python 实现康威生命 游戏 】
30、【川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换) 】
31、【Python 3 实现 Markdown 解析器】
32、【Python 气象数据分析 -- 《Python 数据分析实战》】
33、【Python实现键值数据库】
34、【k-近邻算法实现手写数字识别系统】
35、【ebay在线拍卖数据分析】
36、【Python 实现英文新闻摘要自动提取 】
37、【Python实现简易局域网视频聊天工具】
38、【基于 Flask 及爬虫实现微信 娱乐 机器人】
39、【Python实现Python解释器】
40、【Python3基于Scapy实现DDos】
41、【Python 实现密码强度检测器】
42、【使用 Python 实现深度神经网络】
43、【Python实现从excel读取数据并绘制成精美图像】
44、【人机对战初体验:Python基于Pygame实现四子棋 游戏 】
45、【Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell】
46、【Python打造漏洞扫描器 】
47、【Python应用马尔可夫链算法实现随机文本生成】
48、【数独 游戏 的Python实现与破解】
49、【使用Python定制词云】
50、【Python开发简单计算器】
51、【Python 实现 FTP 弱口令扫描器】
52、【Python实现Huffman编码解压缩文件】
53、【Python实现Zip文件的暴力破解 】
54、【Python3 智能裁切图片】
55、【Python实现网站模拟登陆】
56、【给Python3爬虫做一个界面.妹子图网实战】
57、【Python 3 实现图片转彩色字符】
58、【自联想器的 Python 实现】
59、【Python 实现简单滤镜】
60、【Flask 实现简单聊天室】
61、【基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置】
62、【Python实现模板引擎】
63、【Python实现遗传算法求解n-queens问题】
64、【Python3 实现命令行动态进度条】
65、【Python 获取挂号信息并邮件通知】
66、【Python实现java web项目远端自动化更新部署】
67、【使用 Python3 编写 Github 自动周报生成器】
68、【使用 Python 生成分形图片】
69、【Python 实现 Redis 异步客户端】
70、【Python 实现中文错别字高亮系统】
最后：
以上项目列表希望可以给你在Python学习中带来帮助~
获取方式：转发 私信“1”
‘柒’ python中的元类作用
元类是类的类。类定义类的实例（即对象）的行为，而元类定义类的行为。类是元类的实例。虽然在Python中你可以对元类使用任意可调用对象（例如Jerub演示），但是更好的方法是使其成为实际的类。type是Python中常见的元类。type它本身是一个类，并且是它自己的类型。你将无法type纯粹使用Python 重新创建类似的东西，但是Python有点作弊。要在Python中创建自己的元类，你实际上只想将其子类化type。元类最常用作类工厂。
class执行该语句时，Python首先将class语句的主体作为普通代码块执行。生成的名称空间（字典）保留了将来类的属性。通过查看待定类的基类（继承了元类），待定类的__metaclass__属性（如果有）或__metaclass__全局变量来确定元类。然后使用该类的名称，基数和属性调用该元类以实例化它。但是，元类实际上定义了类的类型，而不仅仅是它的工厂，因此你可以使用它们做更多的事情。例如，你可以在元类上定义常规方法。这些元类方法就像类方法，因为它们可以在没有实例的情况下在类上调用，但是它们也不像类方法，因为它们不能在类的实例上被调用。type.__subclasses__()是type元类上方法的示例。你还可以定义正常的“魔力”的方法，如__add__，__iter__和__getattr__，执行或如何变化的类的行为。
‘捌’ DDDDDDDD.DDD是什么
1.DDD=Domestic Direct Dial: 国内直拨国内长途直拨电话业务，用户利用具有长途直拨功能的市内电话、小交换机分机电话直接拨叫其他城市的长途区号和市内电话号码的一种电话业务。拨打方式：国内字冠0+长途区号+用户号码。
2.GNU DDD是命令行调试程序，如GDB、DBX、WDB、Ladebug、JDB、XDB、Perl Debugger或Python Debugger的可视化图形前端。它特有的图形数据显示功能（Graphical Data Display）可以把数据结构按照图形的方式显示出来。DDD最初源于1990年Andreas Zeller编写的VSL结构化语言，后来经过一些程序员的努力，演化成今天的模样。DDD的功能非常强大，可以调试用C\C 、Ada、Fortran、Pascal、Mola-2和Mola-3编写的程序；可以超文本方式浏览源代码；能够进行断点设置、回溯调试和历史纪录编辑；具有程序在终端运行的仿真窗口，并在远程主机上进行调试的能力；图形数据显示功能（Graphical Data Display）是创建该调试器的初衷之一，能够显示各种数据结构之间的关系，并将数据结构以图形化形式显示；具有GDB/DBX/XDB的命令行界面，包括完全的文本编辑、历史纪录、搜寻引擎。
3.《DDD》作者：奈须きのこ（全2册）
简介：
《DDD》全名《Decoration Disorder Disconnection》，大致讲述的是：被称为“类激化药物异常症侯群”（agonist异常症）的怪病正迅速蔓延开来。感染上这种病的患者，不仅会精神失常，连肉体也会变形——也就是俗称的“恶魔附体”。失去左臂的青年·石杖所在，拥有漆黑特殊义肢、整日在带纱帐顶盖的大床上躺着的少年·迦辽海江，围绕着这两人展开的奇妙故事……
奈须きのこ继《空の境界》后的另一部小说，刊载于讲谈社不定期发行杂志《ファウスト》（浮士德）第三期（2004年三月号）。该杂志的新传绮系列企划之重点诉求，是在现实延长线上与非现实的溶合。绘图由Type-Moon的こやまひろかず(小山广和)担纲。
本作的主题是恶魔，因此宗教观是从基督教系统的一神论观点出发，不过仍然有很多颠覆常识的想法。
预计全四卷，目前已发售两卷。
4.限定日剂量
5. DDD(Domain-Driven Design领域驱动设计)
2004年着名建模专家Eric Evans发表了他最具影响力的着名书籍：Domain-Driven Design –Tackling Complexity in the Heart of Software（中文译名：领域驱动设计 2006年3月清华出版社译本，或称 Domain Driven-Design architecture [Evans DDD]）。时值今日，DDD开发框架已经层出不穷（如RoR、RIFE、JdonFramework等），我们项目软件包结构都变成了这样：xxx.model;xxx.service，DDD思想可以说是遍地开花了.DDD是告诉我们如何做好业务层！并以领域驱动设计思想来选择和合适的框架.领域建模是一种艺术的技术，不是数学的技术，它是用来解决复杂软件快速应付变化的解决之道.
软件的产生过程是：分析、设计、编程、测试、部署。过去，分析领域和软件设计是分裂的，分析人员从领域中收集基本概念；而设计必须指明一组能被项目中适应编程工具构造的组件，这些组件必须能够在目标环境中有效执行，并能够正确解决应用程序出现的问题。 模型驱动设计(Model-Driven Design)抛弃了分裂分析模型与设计的做法，使用单一的模型来满足这两方面的要求。这就是领域模型。单一的领域模型同时满足分析原型和软件设计，如果一个模型实现时不实用，重新寻找新模型。如果模型没有忠实表达领域关键概念时，也必须重新寻找新的模型。 建模和设计成为单个迭代循环。将领域模型和设计紧密联系。因此，建模专家必须懂设计，会编程。
根据Eric的理论，业务层将细分为两个层次：应用层和领域层。应用层：定义软件可以完成的工作，并且指挥具有丰富含义的领域对象来解决问题，保持精练；不包括业务规则或知识，无业务情况的状态； 领域层：负责表示业务概念、业务状态的信息和业务规则，是业务软件核心。层次之间必须清晰分离，每个层都是内聚的，并且只依赖它的下层.
Eric特别指出：那种将业务逻辑交由业务界面处理的快速UI方式是旁门左道。希望象C/S结构那样可视化拖拖图形就完成的软件开发是一种错误的方向，开发时快速，难于维护和扩展，虽然使用J2EE技术，其实是一种伪多层技术。建议购买"领域驱动设计"这本译书学习下.
在领域对象的生命周期中,有三个模式来维护对象的完整性：聚合（Aggregate）定义清晰的所有权和边界使模型更加紧凑，避免出现盘根错节的对象关系网；工厂（Factory）和组合（Respository）。当一个对象生命周期之始，使用工厂和组合提供访问和控制模型对象的方法。建立聚合的模型，并把工厂和组合加入到设计中来，可以使我们系统地对模型对象进行管理。聚合圈出一个范围，在这个范围中，对象无论在哪个生命周期，保持不变性。
MF（Martin Fowler）曾经提出有名的贫血模型或失血模型，他认为实体模型对象中只有弱行为setter和getter方法，没有真正行为，好像缺少血液的人，不和谐了，而Eric认为，在DDD中，领域中的一些概念是不能作为模型中的对象来处理的，如果将这些功能概念强行加给实体对象和值对象，会破坏模型中对象的定义.我们的DDD项目中都是以失血模型存在着，所以，Eric呼唤：建模专家必须懂得实现，懂得软件技术。
‘玖’ 如何自己编程序做软件
1.程序软件免费下载
链接:https://pan..com/s/1E6rNlwiYx9wPYqUZuqbnpw
软件，拼音为Ruǎnjiàn，国标中对软件的定义为：与计算机系统操作有关的计算机程序、规程、规则，以及可能有的文件、文档及数据。
