引言 在我们之前的文章中介绍过使用Bogus生成模拟测试数据，今天来讲解一下功能更加强大自动生成测试数据的工具的库"AutoFixture"。 什么是AutoFixture? AutoFixture 是一个针对 .NET 的开源库，旨在最大程度地减少单元测试中的“安排（Arrange）”阶段，以提高
https://zhuanlan.zhihu.com/p/99921594 2019年年末，龙芯、飞腾两大国产CPU巨头更是相继组织了规模宏大的年会，发布了新型桌面芯片及其整机产品，顿时硝烟四起。各大媒体也都很嗨，zyt、xhs、rmrb都对两个盛会做了报道，环球更是发表了第三方文章，把龙芯吹捧了一
String json = JSON.toJSONStringWithDateFormat(sms, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); FastJson 将日期格式化 BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest(); Integer idx = 1; for (String json : jsonList) {
学习`pandas`的过程中，为了尝试`pandas`提供的各类功能强大的函数，常常需要花费很多时间去创造测试数据。 在`pandas`中，快速创建测试数据可以更快的评估 `pandas` 函数。通过生成一组测试数据，可以评估例如 `read_csv`、`read_excel`、`groupby`等
1、引言 在处理JSON数据时，我们常常需要提取、筛选或者变换数据。手动编写这些操作的代码不仅繁琐，而且容易出错。Python作为一个功能强大的编程语言，拥有丰富的库和工具来处理这些数据。今天，将介绍一个实用的Python库——JMESPath，它为提取JSON数据提供了简洁而强大的语法。 2、JM
https://www.cnblogs.com/star521/p/15054341.html 登录数据库 su postgres #注意这里postgers 前后都有空格 psql -U postgres -d postgres -p 5432 [centos@s101 /home/centos]
有时候开发需求会自己做一下测试数据，在自己电脑本地安装的服务多了电脑环境会搞的很乱，这时使用云服务器安装个docker服务是一个不错的选择。 下面步骤是在腾讯云上安装docker-mysql镜像，并导入数据，使用的过程。 服务端配置 首先使用ssh登录服务器，然后按照下面的步骤一步一步操作即可。 安
作者：刘红妍 导读 在自动化测试实践中，测试数据是制造测试场景的必要条件，本文主要讲述了在沟通自动化框架如何分层，数据如何存储，以及基于单元测试pytest下如何执行。并通过实践案例分享，提供数据驱动测试的具体落地方案。 基本概念 数据驱动测试（DDT）是一种方法，其中在数据源的帮助下重复执行相同顺
摘要：华为云PaaS技术创新团队基于UniXcoder模型，在公开测试数据集（CodeXGLUE）上的代码搜索任务评测结果上取得突破，在CodeXGLUE榜单上排名中第一。 本文分享自华为云社区《代码语义搜索算法哪家强？华为云UniXcoder-VESO-v1算法取得突破，问鼎CodeXGLUE榜单
AutoFixture是一个.NET库，旨在简化单元测试中的数据设置过程。通过自动生成测试数据，它帮助开发者减少测试代码的编写量，使得单元测试更加简洁、易读和易维护。AutoFixture可以用于任何.NET测试框架，如xUnit、NUnit或MSTest。 默认情况下AutoFixture生成的字
一、Jmeter参数化概念 当使用JMeter进行测试时，测试数据的准备是一项重要的工作。若要求每次迭代的数据不一样时，则需进行参数化，然后从参数化的文件中来读取测试数据。 参数化是自动化测试脚本的一种常用技巧。简单来说，参数化的一般用法就是将脚本中的某些输入使用参数来代替，在脚本运行时指定参数的取
一、写在开头 我们在上一篇文章中提到了通过EasyExcel处理Mysql百万数据的导入功能（一键看原文），当时我们经过测试数据的反复测验，100万条放在excel中的数据，4个字段的情况下，导入数据库，平均耗时500秒，这对于我们来说肯定难以接受，今天我们就来做一次性能优化。 二、性能瓶颈分析 一
https://cdn.modb.pro/db/460025 DBCC DROPCLEANBUFFERS:从缓冲池中删除所有缓存，清除缓冲区 在进行测试时，使用这个命令可以从SQLSERVER的数据缓存data cache(buffer)清除所有的测试数据，以保证测试的公正性。 需要注意的是这个命令
https://zhuanlan.zhihu.com/p/143443516 最近没事曰曰内网，偶然发现了一个使用空密码的pg（是的，连爆破都省了）。用navicat连上去看了下几个库都是一些业务测试数据，没什么好收集；不死心，google了一下发现有个比较新的CVE好像可以操作一下~ 漏洞概述 最
`pandas`小技巧系列是介绍的是使用`pandas`分析数据时，最常用的一些操作技巧。 具体包括： 1. [创建测试数据](https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/17552748.html) 学习pandas的过程中，为了尝试pandas提供的各类功能强大的函数，常
摘要：随着软件迭代模式的不断发展，测试环节的自动化程度也得到了有效的、持续的提升，智能化测试是结合AI算法和测试数据对测试多个环节进行针对性的优化。 本文分享自华为云社区《【智能化测试专题】智能化测试技术探索》，作者： DevAI。 1. 发展阶段 测试是评估和验证输入是否能得到符合预期输出的过程。
1. 测试目的 对比 Redis 不同插入方法（插入同时能设置过期时间）的性能区别。 2. 测试数据 key：SMGP_ value：JSON数据 { "spName":"100003", "protocol":"SMGP", "remoteAddress":"192.192.192.192:441
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 线性回归的理论依据是什么？ 多重共线性是什么，它如何影响线性回归模型？ 什么是自相关性，自相关性对线性回归有什么影响？ 什么是异方差性，如何检测和处理异方差性？ 训练数据与测试数据分布不
时间序列数据是数据分析中经常遇到的类型，为了更多的挖掘出数据内部的信息，我们常常依据原始数据中的时间周期，将其转换成不同跨度的周期，然后再看数据是否会在新的周期上产生新的特性。 下面以模拟的K线数据为例，演示如何使用pandas来进行周期转换。 1. 创建测试数据 首先创建测试数据，下面创建一天的K
pandas的数据检索功能是其最基础也是最重要的功能之一。 pandas中最常用的几种数据过滤方式如下： 行列过滤：选取指定的行或者列 条件过滤：对列的数据设置过滤条件 函数过滤：通过函数设置更加复杂的过滤条件 本篇所有示例所使用的测试数据如下： import pandas as pd import
