有很多不同的工具可以使用。在这篇文章中，我将向你展示如何使用一些业内最常用的工具在 MacOS 上建立自己的工作区。当然，Windows 平台的步骤和 MacOS 几乎相同。...使用 Anaconda 设置 python 环境 ---- Anaconda 主要用于应用数据科学、机器学习、数据处理、分析等。它允许你管理你自己的环境和将在项目中使用的包。...为了构建我们的工作区，我们需要安装和配置 Anaconda。...现在我们只需要一个工作区来使用 Python 环境，这样我们就可以用我们的包运行脚本。...了解如何管理你的环境和软件包会让你的工作更加灵活，并能防止某个环境突然停止工作的压力。这就是我向你展示如何切换环境和安装软件包的原因，因为这些是最容易遇到的错误。
b) 预期结果： 1) 步骤3）中网络测试仪测试口2和测试口3都接收到数据且不丢失数据帧； 2) 步骤6）中网络测试仪测试口2无法收到数据，测试口3接收到数据且不丢失数据帧。...、电源电压、机箱温度、端口光功率、CPU使用率、内存使用率等。...b) 预期结果： 1) 步骤6）中成功实现VLAN功能； 2) 步骤10）中VLAN Trunk功能工作正常。 测试后应仔细察看各VLAN中结果是否与预期结果一致。 ...数据流至测试口5，其中测试口1发送数据流的优先级为7，测试口2发送的数据流的优先级为5，测试口3发送数据流的优先级为3，测试口4发送数据流的优先级为1； 5) 按步骤4）的配置，测试口1到测试口...按步骤4）的配置，测试口1到测试口4均按50%负载发送数据至测试口5，记录测试口5接收各数据流的情况； 8) 按步骤4）的配置，测试口1到测试口4均按线速发送数据至测试口5，记录测试口5接收各数据流的情况
一、引言在数据分析领域，Pandas是一个非常流行的Python库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以轻松地进行数据操作。...随着数据量的不断增长，传统的批量数据处理方式可能无法满足实时性和性能要求。因此，掌握Pandas中的数据流处理技术变得尤为重要。...二、常见问题（一）数据读取与加载文件格式不兼容在处理数据流时，可能会遇到各种不同格式的数据源，如CSV、Excel、JSON等。如果文件格式不符合预期，就会导致读取失败。...代码示例：df.drop_duplicates(inplace=True)（三）数据转换数据类型转换错误如果数据类型不符合预期，可能会导致计算错误或者无法进行某些操作。...通过合理地处理数据读取、清洗和转换过程中的问题，以及有效地解决常见的报错，可以提高数据处理的效率和准确性。无论是对于小规模的数据集还是大规模的数据流，掌握这些技巧都能让数据分析工作更加顺利。
3 对现有系统的分析 3.1处理流程和数据流程 3.2工作负荷 3.3费用开支 3.4人员 3.5设备 3.6局限性 4 所建议的系统 4.1对所建议系统的说明 4.2处理流程和数据流程 4.3改进之处...法律方面的可行性 7.2使用方面的可行性 8 结论 可行性研究报告 1 引言 1.1编写目的 说明编写本可行性研究报告的目的，指出预期的读者。...4.2处理流程和数据流程 给出所建议系统的处理流程和数据流程。 4.3改进之处 按2.2条中列出的目标，逐项说明所建议系统相对于现存系统具有的改进。...4.4影响 说明在建立所建议系统时，预期将带来的影响，包括： 4.4.1对设备的影响 说明新提出的设备要求及对现存系统中尚可使用的设备须作出的修改。...7.2使用方面的可行性 例如从用户单位的行政管理、工作制度等方面来看，是否能够使用该软件系统；从用户单位的工作人员的素质来看，是否能满足使用该软件系统的要求等等，都是要考虑的。
2 2.1要求 2 2.2目标 2 2.3条件、假定和限制 3 2.4进行可行性研究的方法 3 2.5评价尺度 3 3对现有系统的分析 3 3.1处理流程和数据流程 4 3.2工作负荷...4.1对所建议系统的说明 概括地说明所建议系统，并说明在第2章中列出的那些要求将如何得到满足，说明所使用的基本方法及理论根据。 4.2处理流程和数据流程 给出所建议系统的处理流程和数据流程。...4.4影响 说明在建立所建议系统时，预期将带来的影响，包括： 4.4.1对设备的影响 说明新提出的设备要求及对现存系统中尚可使用的设备须作出的修改。...人员的退休及调动费用等。 6.1.3非一次性支出 列出在该系统生命期内按月或按季或按年支出的用于运行和维护的费用，包括： a． 设备的租金和维护费用； b． 软件的租金和维护费用； c．...7.2使用方面的可行性 例如从用户单位的行政管理、工作制度等方面来看，是否能够使用该软件系统；从用户单位的工作人员的素质来看，是否能满足使用该软件系统的要求等等，都是要考虑的。
黑盒测试分为三种类型：功能测试，非功能测试和回归测试。 黑盒功能测试 通过功能性的黑盒测试，我们可以在不知道软件如何执行的情况下检查该软件是否按预期进行。 软件是用模块或组件构成的。...它是由许多不同的组件组成的一系列组件，组成一个完整的系统。通过以这种方式，在小型组件中，我们可以测试每个组件以确保其正常工作，而不仅仅是测试大型系统。 因此，对于每个小组件，都有输入和预期输出。...您的简化测试输入为： 正数 负数 零 小数点后的数字 非数字值 空输入 非功能黑盒测试 我们还可以使用黑盒测试来测试其他预期的系统行为。这些可能包括系统响应时间，预期的数据，大量网络流量等场景。...检查链路 在确认交易之前或之后，应将交易记录在您的系统中吗？也许之前和之后都需要记录它？白盒测试允许您检查路径和数据流的内部工作方式，以查看它们是否最有意义和/或符合系统要求。...需要黑盒和白盒测试的结合 黑盒测试对于确保系统按预期运行至关重要。无需编码知识就可以执行这种测试，因为它不需要检查代码本身。在这种情况下，了解软件系统的工作原理和业务逻辑更为重要。
数据流测试使用控制流图来查找可能中断程序流的情况。在值和变量之间关联时检测数据流中的引用或定义异常。...不断测试这些“定义和使用”路径可以帮助我们更早地发现可能的逻辑错误，从而提高程序的质量和可靠性。 举数据流测试的类型： All-Du-Paths 测试：重点关注“所有定义使用路径”。...: 当我们编写或维护一个程序时，理解和验证变量在其生命周期中的变化是至关重要的，原因有如下几点： 防止错误： 如果一个变量在它被使用之前没有被正确初始化或定义，那么程序可能会失败或表现出预期之外的行为。...例如，Python中如果在Allocate变量之前对其进行引用，会引发一个NameError错误。 准确性： 确保一个变量遵循我们预期的数据流模型，有助于维护程序的准确性。...代码质量和可读性： 通过跟踪变量的整个生命周期，可以更好地理解代码的工作原理。这也有助于维护和优化代码，因为了解变量何时和如何被更改可以帮助找到可以改进或重构的区域。
由于拥有大量的Web框架（比如Rails（Ruby）和Django（Python）），自从2005年，非常流行使用Python和Ruby进行网站建设工作。...这些语言常被称作脚本（scripting）语言，因为它们可以用于编写简短而粗糙的小程序（也就是脚本）。我个人并不喜欢“脚本语言”这个术语，因为它好像在说这些语言无法用于构建严谨的软件。...对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。...虽然IPython本身没有提供计算和数据分析的工具，它却可以大大提高交互式计算和软件开发的生产率。IPython鼓励“执行-探索”的工作流，区别于其它编程软件的“编辑-编译-运行”的工作流。...: OUTPUT 但你看到类似的示例代码，就是让你在in的部分输入代码，按Enter键执行（Jupyter中是按Shift-Enter）。
各位读者大大们大家好，今天学习python的logging日志模块记录文件，并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。 ?...模块是Python的一个标准库模块， #由标准库模块提供日志记录API的关键好处是 #所有Python模块都可以使用这个日志记录功能。...#INFO：确认代码按预期运行 #WARNING：表示发生了意外情况， #或表明在不久的将来出现了一些问题（例如“磁盘空间不足”）。...#该软件仍在按预期工作。 #ERROR: 由于严重的错误，该代码无法执行某些功能。 #CRITICAL：严重错误，表明程序本身可能无法继续运行。...今天初学python的logging日志模块记录文件学习就到这里！ 关注公号 下面的是我的公众号二维码图片，欢迎关注。
以上述业务逻辑（*）为例，有两条最基本的数据流，分别是写入数据流和查询数据流 写入数据流：从外部参数传入调用接口后，经过业务处理，数据最终会存储到数据库或者缓存当中 查询数据流：从外部参数传入调用接口后...接口测试用例：一般是依据接口文档和技术方案来进行设计 一个合格的HTTP接口文档，至少应具备如下信息，即请求方式（一般为GET或者POST）、请求URL、请求参数、预期返回结果，举个接口文档的例子 请求方式...，在技术方案当中一般有程序流程图，数据流图或者时序图 如以下时序图，我们可以清晰的知道每个接口做了哪些操作，关键参数传递，数据如何存放、消费等，从而方便检查当调用接口后数据的落库情况，以及调用接口后业务逻辑是否符合预期...点击Send按钮，我们就成功用Postman模拟浏览器发送了一个HTTP请求用于手工测试，接口的返回值我们可以和开发给的接口文档进行对比，当发现和预期不符时，排除环境等因素，我们就可以跟开发报Bug了...，使用 Python 或者 Java等语言结合自动化测试框架，编写自动化测试脚本，实现接口自动化测试、结合持续集成自动执行及自动发送测试报告等环节 接口自动化测试框架，我们可以自己造轮子，也可以使用成熟的框架
可以准备好测试数据，然后批量运行数据后，人工来对比测试结果和预期结果。再计算评价指标。 最好就是测试脚本实现了批量运行、测试结果保存、测试结果和预期结果的比对，并计算评价指标，输出评价指标等功能。...项目的流程，数据流 模型的输入和输出 算法外的业务逻辑 测试结果 测试人员做测试工作，其实大部分测试的核心内容就是：测试结果和预期结果对比。...推荐系统有些不一样，你不会知道具体会推荐出哪一条，可能只会知道大概类别范围，所以无法给出标注，预期结果。...曾经我公司和某公司使用，提供了http接口给对方调用算法，对方调用来测试算法。后来把测试结果发给我们看时，发现对方测试人员，简单的把 正确数 除以 总数，得到准确率。并没有关注数据结果。...重点需要关注预期结果和实际结果不一致的数据，是怎么样的。再次检查标注是否错误。查看错误的数据的分布，是否有共同的特征。
这个错误经常出现在解包（unpacking）操作时，尤其是当返回的值数量不匹配预期时。在本篇博客中，我将为大家详细讲解这个错误的原因以及如何快速解决它，附上代码示例和调试技巧，让你轻松应对这个问题。...常见情况包括预期解包2个值，实际提供的却是3个或更多，导致运行时错误。 什么是解包？ 解包是Python中的一项强大功能，它允许我们将一个可迭代对象（如元组、列表等）的元素分配给多个变量。...例如： # 示例代码 a, b = [1, 2, 3] 此时，列表[1, 2, 3]包含3个值，而我们只定义了两个变量a和b，所以Python无法完成解包，抛出了ValueError。 2....如何调试和解决 ️ 3.1 使用调试工具 Python提供了许多调试工具来帮助我们更好地理解代码的运行。...我们可以通过确保返回值和变量数量一致，或使用*操作符灵活捕获多余值来解决这个问题。关键在于理解代码的结构和数据流，必要时使用调试工具和异常处理来定位问题。
从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。...型）的工作。...而许多人也对 Python 和 R 的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对 Python 和 R 中做了一个详细的比较。...此外，当今数据分析团队拥有许多技能，选择哪种语言实际上基于背景知识和经验。对于一些应用，尤其是原型设计和开发类，工作人员使用已经熟悉的工具会比较快速。...数据流编程对比 接着，我们将通过下面几个方面，对Python 和 R 的数据流编程做出一个详细的对比。
搜索以中间件形式提供服务，由于无法感知外部业务在哪用、怎么用，导致搜索测试一直沿用人工梳理场景，接口测试覆盖场景的方式。可通过人工去做，一是效率不高，二是场景覆盖不全。...二 搜索质量保障方案 2.1 整体保障方案 目标：借助流量区分活跃和非活跃代码，针对活跃代码，使用场景计算，自动识别和构建场景用例。针对非活跃代码，通过人工覆盖，补齐场景用例。...按字段和值的方式生成模板 // 仅供说明，非真实业务字段 如上图所示：查询已上架的黑色数据线，搜索条件： { "attribute": "颜色:黑色", "status": true, "...产生价值的方式是让用例自动“活”起来。搜索自动回归的流程如下，重点在：「预期结果池」和「校验规则」的建设。...当用例第二次查询，自动路由到预期结果池。失效数据：逻辑变更测试通过，删除原有数据，重新走新增数据流程。 2.4.2 校验规则 目的：根据使用场景，建立不同的校验规则。
Great Expectations是一个开源的数据质量检查工具，使用了基于机器学习的数据质量自动化管理工作流程。它可以轻松地对数据质量进行验证、建模和监控。...例如，下图的断言示例定义了passenger_count列的值必须介于1和6之间。 Great Expectations根据这个规则，就会对数据进行验证，并且能够自动生成便于阅读的数据诊断报告。...一旦各种预期准备就绪，它们就可以被合并到数据管道中。 可在大数据流动后台回复“GreatExpectations”获取安装包，源代码与学习资料。...功能演示 请参考大数据流动视频号的功能演示： 如何安装？ 整个Great Expectations的使用流程如下图所示。 需要python版本为 3.8 到 3.11。 可以用下面的命令进行安装。...pip install great_expectations 如果要在python代码中使用，可以这样引入。 import great_expectations as gx 随后建立一个上下文。
所谓有代表性，即这些数据能覆盖全部的主要计算逻辑和大部分的边界场景。 2.在大数据系统中进行运算 数据进入系统后，会对数据进一步处理，在处理数据中可能会用到Hive，Python等。...可能会使用商业智能工具，或者由业务人员使用R、Python等语言进行数据分析，因此有必要对该输出结果进行验证。...优化的目标是在限制时间内从发货人手中收取全部货物并将货物全部送收货人手里，且尽可能使路径总和最小化。其系统结构按照数据流转可以大致按以下方式划分： ?...算法有固定的输出结果，比如数据分析类项目中需要统计某类订单的数量，可以采用构建测试数据和预期输出数据，判断系统输出结果是否与预期相同的方法。...类似于这种结果无法由开发团队直接判断的，需尽早且持续的将结果展示给用户或相关业务人员，请其对算法结果进行反馈。
在真正的企业级BI项目中，使用PowerBIDeskTop那一套数据ETL是不可行的，需要使用专业的ETL工具完成数据仓库的搭建，再进行数据建模的工作。...鉴于笔者所能触达的读者群体，多数为业务背景的数据分析工作者，本篇给大家带来简单的入门实操演示，让大家减少对专业IT型工具的恐惧心理。...在左上方可看到，当前是控制流的位置，而SSIS工具箱里的控件都是在控制流里使用的，因其是近乎万能级别的ETL工具，所以非常多的任务可用，我们一般只用到上方的【执行SQL任务】和【数据流任务】两种为主。...同样地，SSIS已经自动帮我们按源的数据类型和字段名称，生成了SQL语句用来创建目标表（若是已经有现成表，直接选择即可，会将源数据直接插入到目标表中存放，怎样避免重复插入及插入数据去重等，就需要一些进阶的用法...源数据按预期加载完成。 因现在是测试模型，执行完，需要中止回到设计模型才可以进行修改。
从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。...Scala和Excel是两个极端，对于大多数创业公司而言，我们没有足够多的人手来实现专业化的分工，更多情况下，我们会在Python和R上花费更多的时间同时完成数据分析（A型）和数据构建（B型）的工作。...而许多人也对 Python和R的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对Python和R中做了一个详细的比较。...此外，当今数据分析团队拥有许多技能，选择哪种语言实际上基于背景知识和经验。对于一些应用，尤其是原型设计和开发类，工作人员使用已经熟悉的工具会比较快速。...数据流编程对比 接着，我们将通过下面几个方面，对Python和R的数据流编程做出一个详细的对比。
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