初学python，想利用编程读取txt文本并生成excel，记录一下。 txt数据源截取如下（将近2W行数据）： 00:00:06 RADV Voice Signal:-63dBm 00:00:09 RADD DATA Signal:-65dBm 00:00:12 RADV Voice Signal:-61dBm 00:00:14 RADV Voice Signal:-63dBm 00:00:22 RADV Voice Signal:-65dBm 00:00:27 RADD DATA Signal:-67dBm 00:00:32 RADV Voice Signal:-67dBm 00:00:3

按缩进方式列出edif所有关键字，方便学习edif文件结构以及解析edif文件。

feat:采用迭代实现查找目录中所有文件包含关键词的文件名

:red_heart_selector: 关系数据结构及形式化定义 1.笛卡尔积：当做一个表来说，就是一行是一个元组，一列是一个域，是域的基数的相乘 2.关系：一张规范的二维表 3.域：是一组具有相同的数据类型的值的集合 4.域的基数：用白话说就是域中不重复取值的域的个数 5.关系可以有三种类型：基本关系（又称基本表或基表）、查询表和视图表 6.关系是笛卡尔积的有限子集 7.候选码：关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组，而子集不能，则称该属性组（人话:有好几个属性可以作为一行（元祖）的标识，例如序号，课程号，身份证号，那么这三个都是候选码） 8.主码：从候选码选定其中一个为主码 9.主属性：候选码的诸属性称为主属性 10.

摘要：多用户可搜索加密（MSE）允许用户以一种方式加密其文件，以使这些文件可以被该用户授权的其他用户搜索。 MSE最直接的应用是云存储，它使用户能够安全地将其文件外包给不受信任的云存储提供商，而不会牺牲共享和搜索它的能力。 任何实用的MSE方案都应满足以下属性：简洁的索引，次线性搜索时间，数据隐藏和活检门隐藏的安全性以及有效授权或撤消用户搜索文件的能力。 不幸的是，没有MSE方案可以同时实现所有这些特性。 这严重影响了MSE的实用价值，并阻止了它在具体的云存储系统中部署。 为了解决此问题，我们提出了第一种MSE方案，以满足上述所有特性。 我们的方案可以使用户授权其他用户搜索加密形式的关键字子集。 我们使用Type-3的非对称双线性映射组和关键字授权二进制树（KABtree）来构造此方案，以实现更好的性能。 我们实施我们的计划并进行性能评估，证明我们的计划非常有效并且可以部署。

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该文件中的代码实现了：根据用户输入的关键字进行自动检索相应图片的功能，可以自己设置想要下载的主题、图片的张数等等。

中文分词 关键字提取 工具类详细文档 每秒60W字的处理量

自动化测试的一个框架，没有使用robotframework，关键字支持大概十几个吧，如果不够可以自己在代码中完善，测试用例写在excel中，运行AutoTest.py就行