如何将 {测试一 : 3 测试机构 : 1} 将其转为[{name:'测试一'，value:3}]

可以按照以下步骤将其转换为指定形式的数组：

1. 将原始字符串转换为一个对象，对象的属性为键值对中的键和值。
2. 遍历对象的属性，将每一个属性转换为一个新的对象，该对象包含 "name" 和 "value" 两个属性。
3. 将每个新对象添加到一个数组中，最终得到需要的形式。

以下是具体的代码实现：

const originalStr = '{测试一 : 3, 测试机构 : 1}';

// 将原始字符串转换为对象
const obj = JSON.parse(originalStr.replace(/(\w+)\s*:/g, '"$1":'));

// 将对象的属性转换为指定形式的对象
const arr = [];
for (let key in obj) {
  arr.push({ name: key, value: obj[key] });
}

console.log(arr); // [{ name: '测试一', value: 3 }, { name: '测试机构', value: 1 }]

上述代码中，我们使用了正则表达式来将原始字符串转换为一个合法的 JSON 对象，然后遍历对象的属性，将每个属性转换为指定形式的对象，并将这些对象添加到一个数组中。最终得到了需要的形式。

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python写一个接口:实现接口测试postman功能

好的，下面是一个简单的Python Flask应用程序，它实现了一个接口，用于测试Postman功能：

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

# 定义一个简单的接口
@app.route('/test', methods=['POST'])
def test():
    data = request.get_json()
    return {
        'status': 'success',
        'data': data
    }

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个应用程序定义了一个名为`/test`的POST请求接口，它从请求中获取JSON数据并将其返回。要运行这个应用程序，请按照以下步骤进行操作：

1. 安装Flask：可以使用`pip install flask`命令安装Flask库。
2. 将上面的代码保存到一个名为`app.py`的文件中。
3. 在终端中导航到该文件所在的目录，并使用`python app.py`命令运行应用程序。

现在，您可以使用Postman或其他工具来测试该接口。只需将请求URL设置为`http://localhost:5000/test`，将请求方法设置为`POST`，并将JSON数据放在请求正文中即可。应用程序将返回一个JSON响应，其中包含接收到的数据。

用 Pandas 的 DataFrame将csv文件按照7：3划分测试集和训练集

可以使用 Pandas 的 sample 方法随机划分测试集和训练集。具体操作如下：

1. 读取 csv 文件为 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file_name.csv')

2. 随机划分测试集和训练集：

train_df = df.sample(frac=0.7, random_state=123)  # 随机划分训练集，占比为 70%
test_df = df.drop(train_df.index)  # 测试集为剩余部分

其中，`frac` 参数指定训练集占总数据量的比例，`random_state` 参数为随机种子，保证每次划分结果一致。这里设置为 0.7：0.3，即训练集占 70%，测试集占 30%。

3. 可以将训练集和测试集保存为新的 csv 文件：

train_df.to_csv('train.csv', index=False)  # 不保存行索引
test_df.to_csv('test.csv', index=False)

以上操作将 DataFrame 划分为测试集和训练集，并将它们保存为新的 csv 文件。