楼主你好！
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看你的代码存在很多问题，一个个来说明
1）首先你代码的报错源于你想用list来展开你的SLinkedList类，在python中，除非内置的可迭代对象外，其他都需要实现__iter__()函数，才能用list来进行展开。注意：判断一个对象是否可迭代，请使用isinstance(obj, Iterable)来判断obj是不是可以迭代，Iterable需要从collections中导入
2）插入的方法存在严重问题，按楼主的方法插入的话，因为头节点始终在变，所以当你需要遍历链表的时候就会找不到头节点；
3）pop的方法实现也有问题，因为是单向链，所以无法从末节点开始删除，只能删除头节点
4）top方法的意图未知
其他：
下面列举了一下我修改后的方案，做了一些锦上添花的操作，每个基本操作都会返回链表对象，这样就可以使用链式操作来写代码；迭代函数使用yield来实现，避免展开时占用不必要的内存。
另：我的展开时直接取链表中各个节点的元素，加了一些关键注释在代码中；
# -*- coding: utf-8 -*-
class Node:
def __init__(self):
'''
elm:节点元素
nxt:下个节点指针
'''
self.elm, self.nxt = None, None
class SLinkedList:
def __init__(self):
'''
head: 链表头
end_point: 链表尾
'''
self.head = None
self.end_point = None
def push(self, x):
p = Node()
p.elm = x
if self.head is None:
self.head = p
self.end_point = p
return self
self.end_point.nxt = p
self.end_point = p
return self
def pop(self):
'''因为实现的是一个单链表，所以只能从头开始删除节点'''
if self.head.nxt is None:
return
self.head = self.head.nxt
return self
def __iter__(self):
temp_node = self.head
while temp_node is not None:
yield temp_node.elm
temp_node = temp_node.nxt
if __name__ == '__main__':
'''增加1,2,5三个元素，并删除一个头节点'''
mylinklist = SLinkedList().push(1).push(2).push(5).pop()
print(list(mylinklist))
其实python这个语言使用链表有些画蛇添足，但是如果拿来当作需求练手也无妨。
望采纳，谢谢！
python中快速进行多个字符替换的方法小结
先给出结论：
要替换的字符数量不多时，可以直接链式replace()方法进行替换，效率非常高；
如果要替换的字符数量较多，则推荐在 for 循环中调用 replace() 进行替换。
可行的方法：
1. 链式replace()
?
1 string.replace().replace()
1.x 在for循环中调用replace() 「在要替换的字符较多时」
2. 使用string.maketrans
3. 先 re.compile 然后 re.sub
从零开始用Python构建神经网络
动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。
这篇文章的内容是我的所学，希望也能对你有所帮助。
神经网络是什么?
介绍神经网络的文章大多数都会将它和大脑进行类比。如果你没有深入研究过大脑与神经网络的类比，那么将神经网络解释为一种将给定输入映射为期望输出的数学关系会更容易理解。
神经网络包括以下组成部分
? 一个输入层，x
? 任意数量的隐藏层
? 一个输出层，?
? 每层之间有一组权值和偏置，W and b
? 为隐藏层选择一种激活函数，σ。在教程中我们使用 Sigmoid 激活函数
下图展示了 2 层神经网络的结构(注意：我们在计算网络层数时通常排除输入层)
2 层神经网络的结构
用 Python 可以很容易的构建神经网络类
训练神经网络
这个网络的输出 ? 为：
你可能会注意到，在上面的等式中，输出 ? 是 W 和 b 函数。
因此 W 和 b 的值影响预测的准确率. 所以根据输入数据对 W 和 b 调优的过程就被成为训练神经网络。
每步训练迭代包含以下两个部分:
? 计算预测结果 ?，这一步称为前向传播
? 更新 W 和 b,，这一步成为反向传播
下面的顺序图展示了这个过程：
前向传播
正如我们在上图中看到的，前向传播只是简单的计算。对于一个基本的 2 层网络来说，它的输出是这样的：
我们在 NeuralNetwork 类中增加一个计算前向传播的函数。为了简单起见我们假设偏置 b 为0：
但是我们还需要一个方法来评估预测结果的好坏(即预测值和真实值的误差)。这就要用到损失函数。
损失函数
常用的损失函数有很多种，根据模型的需求来选择。在本教程中，我们使用误差平方和作为损失函数。
误差平方和是求每个预测值和真实值之间的误差再求和，这个误差是他们的差值求平方以便我们观察误差的绝对值。
训练的目标是找到一组 W 和 b，使得损失函数最好小，也即预测值和真实值之间的距离最小。
反向传播
我们已经度量出了预测的误差(损失)，现在需要找到一种方法来传播误差，并以此更新权值和偏置。
为了知道如何适当的调整权值和偏置，我们需要知道损失函数对权值 W 和偏置 b 的导数。
回想微积分中的概念，函数的导数就是函数的斜率。
梯度下降法
如果我们已经求出了导数，我们就可以通过增加或减少导数值来更新权值 W 和偏置 b(参考上图)。这种方式被称为梯度下降法。
但是我们不能直接计算损失函数对权值和偏置的导数，因为在损失函数的等式中并没有显式的包含他们。因此，我们需要运用链式求导发在来帮助计算导数。
链式法则用于计算损失函数对 W 和 b 的导数。注意，为了简单起见。我们只展示了假设网络只有 1 层的偏导数。
这虽然很简陋，但是我们依然能得到想要的结果—损失函数对权值 W 的导数(斜率)，因此我们可以相应的调整权值。
现在我们将反向传播算法的函数添加到 Python 代码中
为了更深入的理解微积分原理和反向传播中的链式求导法则，我强烈推荐 3Blue1Brown 的如下教程：
Youtube：
整合并完成一个实例
既然我们已经有了包括前向传播和反向传播的完整 Python 代码，那么就将其应用到一个例子上看看它是如何工作的吧。
神经网络可以通过学习得到函数的权重。而我们仅靠观察是不太可能得到函数的权重的。
让我们训练神经网络进行 1500 次迭代，看看会发生什么。 注意观察下面每次迭代的损失函数，我们可以清楚地看到损失函数单调递减到最小值。这与我们之前介绍的梯度下降法一致。
让我们看看经过 1500 次迭代后的神经网络的最终预测结果：
经过 1500 次迭代训练后的预测结果
我们成功了!我们应用前向和方向传播算法成功的训练了神经网络并且预测结果收敛于真实值。
注意预测值和真实值之间存在细微的误差是允许的。这样可以防止模型过拟合并且使得神经网络对于未知数据有着更强的泛化能力。
下一步是什么?
幸运的是我们的学习之旅还没有结束，仍然有很多关于神经网络和深度学习的内容需要学习。例如：
? 除了 Sigmoid 以外，还可以用哪些激活函数
? 在训练网络的时候应用学习率
? 在面对图像分类任务的时候使用卷积神经网络
我很快会写更多关于这个主题的内容，敬请期待!
最后的想法
我自己也从零开始写了很多神经网络的代码
虽然可以使用诸如 Tensorflow 和 Keras 这样的深度学习框架方便的搭建深层网络而不需要完全理解其内部工作原理。但是我觉得对于有追求的数据科学家来说，理解内部原理是非常有益的。
这种练习对我自己来说已成成为重要的时间投入，希望也能对你有所帮助
用selenium做自动化，有时候会遇到需要模拟鼠标操作才能进行的情况，比如单击、双击、点击鼠标右键、拖拽等等。而selenium给我们提供了一个类来处理这类事件——ActionChains
selenium.webdriver.common.action_chains.ActionChains(driver)
这个类基本能够满足我们所有对鼠标操作的需求。
1.ActionChains基本用法
首先需要了解ActionChains的执行原理，当你调用ActionChains的方法时，不会立即执行，而是会将所有的操作按顺序存放在一个队列里，当你调用perform()方法时，队列中的时间会依次执行。
这种情况下我们可以有两种调用方法：
链式写法
menu = driver.find_element_by_css_selector(".nav")
hidden_submenu = driver.find_element_by_css_selector(".nav #submenu1")
ActionChains(driver).move_to_element(menu).click(hidden_submenu).perform()
1
2
3
4
分步写法
menu = driver.find_element_by_css_selector(".nav")
hidden_submenu = driver.find_element_by_css_selector(".nav #submenu1")
actions = ActionChains(driver)
actions.move_to_element(menu)
actions.click(hidden_submenu)
actions.perform()
1
2
3
4
5
6
7
两种写法本质是一样的，ActionChains都会按照顺序执行所有的操作。
2.ActionChains方法列表
click(on_element=None) ——单击鼠标左键
click_and_hold(on_element=None) ——点击鼠标左键，不松开
context_click(on_element=None) ——点击鼠标右键
double_click(on_element=None) ——双击鼠标左键
drag_and_drop(source, target) ——拖拽到某个元素然后松开
drag_and_drop_by_offset(source, xoffset, yoffset) ——拖拽到某个坐标然后松开
key_down(value, element=None) ——按下某个键盘上的键
key_up(value, element=None) ——松开某个键
move_by_offset(xoffset, yoffset) ——鼠标从当前位置移动到某个坐标
move_to_element(to_element) ——鼠标移动到某个元素
move_to_element_with_offset(to_element, xoffset, yoffset) ——移动到距某个元素（左上角坐标）多少距离的位置
perform() ——执行链中的所有动作
release(on_element=None) ——在某个元素位置松开鼠标左键
send_keys(*keys_to_send) ——发送某个键到当前焦点的元素
send_keys_to_element(element, *keys_to_send) ——发送某个键到指定元素
接下来用示例来详细说明和演示每一个方法的用法：
3.代码示例
1. 点击操作
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChainsfrom time import sleep
driver = webdriver.Firefox()
driver.implicitly_wait(10)
driver.maximize_window()
driver.get('')
click_btn = driver.find_element_by_xpath('//input[@value="click me"]') # 单击按钮doubleclick_btn = driver.find_element_by_xpath('//input[@value="dbl click me"]') # 双击按钮rightclick_btn = driver.find_element_by_xpath('//input[@value="right click me"]') # 右键单击按钮ActionChains(driver).click(click_btn).double_click(doubleclick_btn).context_click(rightclick_btn).perform() # 链式用法print driver.find_element_by_name('t2').get_attribute('value')
sleep(2)
driver.quit()1234567891011121314151617181920212223
结果：
[CLICK][DOUBLE_CLICK][RIGHT_CLICK]1
2.鼠标移动
示例代码：
# -*- coding: utf-8 -*-from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChainsfrom time import sleep
driver = webdriver.Firefox()
driver.implicitly_wait(10)
driver.maximize_window()
driver.get('')
write = driver.find_element_by_xpath('//input[@value="Write on hover"]') # 鼠标移动到此元素，在下面的input框中会显示“Mouse moved”blank = driver.find_element_by_xpath('//input[@value="Blank on hover"]') # 鼠标移动到此元素，会清空下面input框中的内容result = driver.find_element_by_name('t1')
action = ActionChains(driver)
action.move_to_element(write).perform() # 移动到write，显示“Mouse moved”print result.get_attribute('value')# action.move_to_element(blank).perform()action.move_by_offset(10, 50).perform() # 移动到距离当前位置(10,50)的点，与上句效果相同，移动到blank上，清空print result.get_attribute('value')
action.move_to_element_with_offset(blank, 10, -40).perform() # 移动到距离blank元素(10,-40)的点，可移动到write上print result.get_attribute('value')
sleep(2)
driver.quit()1234567891011121314151617181920212223242526272829
结果
Mouse moved
Mouse moved123
一般很少用位置关系来移动鼠标，如果需要，可参考下面的链接来测量元素位置
3.拖拽
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChainsfrom time import sleep
driver = webdriver.Firefox()
driver.implicitly_wait(10)
driver.maximize_window()
driver.get('ls.htm')
dragger = driver.find_element_by_id('dragger') # 被拖拽元素item1 = driver.find_element_by_xpath('//div[text()="Item 1"]') # 目标元素1item2 = driver.find_element_by_xpath('//div[text()="Item 2"]') # 目标2item3 = driver.find_element_by_xpath('//div[text()="Item 3"]') # 目标3item4 = driver.find_element_by_xpath('//div[text()="Item 4"]') # 目标4action = ActionChains(driver)
action.drag_and_drop(dragger, item1).perform() # 1.移动dragger到目标1sleep(2)
action.click_and_hold(dragger).release(item2).perform() # 2.效果与上句相同，也能起到移动效果sleep(2)
action.click_and_hold(dragger).move_to_element(item3).release().perform() # 3.效果与上两句相同，也能起到移动的效果sleep(2)# action.drag_and_drop_by_offset(dragger, 400, 150).perform() # 4.移动到指定坐标action.click_and_hold(dragger).move_by_offset(400, 150).release().perform() # 5.与上一句相同，移动到指定坐标sleep(2)
driver.quit()12345678910111213141516171819202122232425262728
结果：
dropped dropped dropped dropped1
一般用坐标定位很少，用上例中的方法1足够了，如果看源码，会发现方法2其实就是方法1中的drag_and_drop()的实现。注意：拖拽使用时注意加等待时间，有时会因为速度太快而失败。
4.按键
模拟按键有多种方法，能用win32api来实现，能用SendKeys来实现，也可以用selenium的WebElement对象的send_keys()方法来实现，这里ActionChains类也提供了几个模拟按键的方法。
代码1：
# -*- coding: utf-8 -*-from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChainsfrom time import sleep
driver = webdriver.Firefox()
driver.implicitly_wait(10)
driver.maximize_window()
driver.get('press.htm')
key_up_radio = driver.find_element_by_id('r1') # 监测按键升起key_down_radio = driver.find_element_by_id('r2') # 监测按键按下key_press_radio = driver.find_element_by_id('r3') # 监测按键按下升起enter = driver.find_elements_by_xpath('//form[@name="f1"]/input')[1] # 输入框result = driver.find_elements_by_xpath('//form[@name="f1"]/input')[0] # 监测结果# 监测key_downkey_down_radio.click()
ActionChains(driver).key_down(Keys.CONTROL, enter).key_up(Keys.CONTROL).perform()print result.get_attribute('value')# 监测key_upkey_up_radio.click()
enter.click()
ActionChains(driver).key_down(Keys.SHIFT).key_up(Keys.SHIFT).perform()print result.get_attribute('value')# 监测key_presskey_press_radio.click()
enter.click()
ActionChains(driver).send_keys('a').perform()print result.get_attribute('value')
driver.quit()1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435
结果：
key downed charCode=[0] keyCode=[17] CTRLkey upped charCode=[0] keyCode=[16] NONEkey pressed charCode=[97] keyCode=[0] NONE123
示例2：
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChainsfrom selenium.webdriver.common.keys import Keysfrom time import sleep
driver = webdriver.Firefox()
driver.implicitly_wait(10)
driver.maximize_window()
driver.get('hel.htm')
input1 = driver.find_elements_by_tag_name('input')[3]
input2 = driver.find_elements_by_tag_name('input')[4]
action = ActionChains(driver)
input1.click()
action.send_keys('Test Keys').perform()
action.key_down(Keys.CONTROL).send_keys('a').key_up(Keys.CONTROL).perform() # ctrl+aaction.key_down(Keys.CONTROL).send_keys('c').key_up(Keys.CONTROL).perform() # ctrl+caction.key_down(Keys.CONTROL, input2).send_keys('v').key_up(Keys.CONTROL).perform() # ctrl+vprint input1.get_attribute('value')print input2.get_attribute('value')
driver.quit()12345678910111213141516171819202122232425262728
结果：
Test Keys
Test Keys12
复制粘贴用WebElement input .send_keys()也能实现，大家可以试一下，也可以用更底层的方法，同时也是os弹框的处理办法之一的win32api，有兴趣也可以试试SendKeys、keybd_event
这是Python语言中的链式调用,它要求前面的被调用函数返回同一个类的对象。
RequestMapping似乎没有name参数吧，它是用来替代HandleMapping的，一般用于连接浏览器与服务器之间的路径，如@RequestMapping("/login.do")有name参数的是Resource,像@Resource(name = "loginService")。
解释性：
一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。
运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。
在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。
