测试驱动开发(TDD)相信大家已经很熟悉了,而行为驱动开发(BDD)其实是TDD的一种演化。那什么是BDD,为什么要使用BDD, BDD下的自动化测试该如何做呢?本文将通过简单的例子,向大家展示如何使用Cucumber 描述需求,编写、执行测试用例,并输出测试报告。
相信大部分的人都听说过 BDD,即:行为驱动开发,但并未涉及到它的使用方和项目实战。
BDD,行为驱动开发是 敏捷软件开发 的一种技术,鼓励软件项目的所有成员之间的相互协助
在这篇文章中,我们将介绍一下开源的Web-API自动化测试框架——Karate介绍
工业时代流水线的发明将生产任务的效率大大提升。同样,在软件开发过程中流水线的建立也能帮助我们更好的产出、提升效率。
昨天,我们提到了,为了在数据中心网络的吞吐量和无丢包之间找到平衡点,我们需要合理配置交换机的流控触发水线,避免交换机发起流控过迟而无法避免丢包,或过早发起流控而使得上下游服务器无法充分利用网络资源。
Jenkins 项目致力于为最终用户和开发人员提供世界级的平台体验。这种体验的核心是Java,它是一种面向对象的编程语言,具有Java 虚拟机 (JVM)形式的跨平台运行时。自成立以来,Jenkins 项目一直是 Java 的主要消费者,向超过 300,000 个控制器的安装基础分发了 1,800 多个插件,并且 Jenkins 经常出现在有史以来顶级 Java 应用程序的列表中。
Flake8 是由Python官方发布的一款辅助检测Python代码是否规范的工具,flake8是下面三个工具的封装:
在@BeforeClass注解方法中,可以使用setReportPath方法指定插件的报告生成位置
首先请大家确定VsCode的安装以及Python环境的配置安装已经完毕!如未完成请参考博主以前的文章。
在 OpenAI 发布其第一个 ChatGPT 模型一年之后,对生成式 AI 的兴趣爆炸式增长。大语言模型(LLM)驱动的应用程序现在成为企业思考生产力和效率的前沿。用于构建生成式 AI 应用程序的工具和框架也得到了极大的扩展。但是人们还是担心生成式 AI 输出的准确性,开发人员需要快速学习如何处理这些问题,以构建强大且值得信赖的应用程序。
这里所谓的红色下划线是指vscode编辑器中在代码段下方显示出来的但并非因为语法错误或导入的包库不存在等等而产生的那些(无厘头)红线。
Leo Li,携程高级软件工程师,负责度假 BDD-Test UI 自动化测试框架的研发、维护和迭代等工作。
说到截图,最常用的可能就是QQ自带的截图功能了,简单流畅能满足我们的日常需求,依附于QQ,没有特殊的需求甚至不需要其他的截图软件。
But,国庆长假过后,即将迎来新的一轮跳槽季,土叔来说说前端从业人员跳槽到新公司之后,如何才能站稳脚跟。
请计算 ⌊\frac{a+b+c}{2}⌋,即 a,b,c 相加的和除以 2 再下取整的结果。
二、安装python插件 打开VScode,Ctrl+p 输入 "ext install python",搜索时间可能会比较长 选择下载量最高的那个插件点击安装
最近在学习python,之前一直用notepad++作为编辑器,偶然发现了VSCode便被它的颜值吸引。用过之后发现它启动快速,插件丰富,下载安装后几乎不用怎么配置就可以直接使用,而且还支持markdown。当然,最主要的还是好看:p 效果图:
Flake8 是由Python官方发布的一款辅助检测Python代码是否规范的工具,相对于目前热度比较高的Pylint来说,Flake8检查规则灵活,支持集成额外插件,扩展性强。Flake8是对下面三个工具的封装:
摘要:监控系统在linux系统上获取物理磁盘IO以及使用情况的原理,让我们一起来探索一下
那这个文件内如此多的设备哪些是物理硬盘呢?只要达到下面两个限制条件就判定为物理硬盘。
1.1. Flake8——Python静态代码检查工具 Flake8 是由Python官方发布的一款辅助检测Python代码是否规范的工具,相对于目前热度比较高的Pylint来说,Flake8检查规则灵活,支持集成额外插件,扩展性强。Flake8是对下面三个工具的封装:
大家好,我是一哥,最近滴滴出的技术少了,给大家分享一下Uber的大数据平台是如何建设的?
在上期,小E通过学习方老师推荐的关于操作系统、虚拟化和Intel x86体系结构的经典著作,知道了90年代土豪的计算机长什么样,也知道了为什么不建议通过从硬盘“借”内存的方式,为虚拟机超分配内存。
用VSCode编程是需要依赖扩展的。写python需要安装python的扩展,写C++需要安装C++的扩展。刚打开编辑器的时候,它一般会推荐一些扩展,你如果什么都不知道,可以先安装官方推荐的这些扩展:
2019 年 6 月 20 日,Kubernetes 重磅发布了 1.15 版本,不过笔者忙到现在才有空认真来看一下到底更新了哪些东西。这一版本更新主要是针对稳定性的持续改善和可扩展性,仔细把 25 个新增或改动的功能看完后,发现许多以前的小痛点都在这个版本中解决了,本文对每个特性的介绍格式如下:
转载自:http://www.malike.net.cn/blog/2013/10/23/flake8-tutorial/
下面有个高赞回答:「想要尊重,题主就得去那些会被前端决定生死的公司。你可以找找什么软件一旦变丑或者操作渲染出bug就会导致客户退钱,然后就去那干。」
作者 | Uber Engineering 译者 | 王强 策划 | 钰莹 随着 Uber 业务的扩张,为公司业务提供支持的基础数据池也在飞速膨胀,其处理成本水涨船高。当大数据成为我们最大的运维支出项目之一后,我们启动了一项降低数据平台成本的计划。该计划将问题分解为三大分支:平台效率、供应和需求。在这篇文章中,我们将讨论 Uber 为提高数据平台效率和降低成本所做的一系列工作。 1大数据文件格式优化 我们的大部分 Apache®Hadoop®文件系统(HDFS)空间都被 Apache Hive 表占用了。
提到 Web 前端的效能优化,有许多的技巧是聚焦在如何减少页面的“载入时间 Loading Time”,例如 Code Splitting 透过减少需要载入的 Bundle Size 来加快载入效能。也有些技巧是针对执行时期 (Runtime) 的优化与调教,例如 Virtualized List 透过控制渲染的 DOM 元素数量来保持页面的流畅性,又或者是页面的 Repaint、Reflow、 Composite 等渲染流程所花费的时间,不过这些 runtime 指标又该如何 debug 呢?什麽样的状况又代表者页面的效能可能出现了一些瓶颈呢?在现今网页中动画佔了十分重要的部分,那动画的性能又该怎麽观测呢?
预告:今天的故事是双结局的,有Happy Ending和Bad Ending,并且内容非常不讲武德,请大家做好思想准备。
针对PEPE8进行代码规范提示,安装flake8之后写代码的时候编辑器就会提示哪里出错,代码格式不规范也会提示,具体安装方式如下:
指令 du 能以指定的目录下的子目录为单位,显示每个目录内所有档案所占用的磁盘空间大小。使用 -h 参数来显示 human-readable 的格式。例如:
这个问题的原因应该是我们最近把我们的项目发布到中央 Maven 仓库中,但是发布项目到中央仓库中需要 GPG 的签名。
网站加载速度越快,访客互动性、留住率和转换率就越高,这早已不是什么秘密。网站每延迟 100 毫秒,亚马逊的销售额就会减少 1%;延迟增加 500 毫秒,这意味着谷歌的流量和收入就会减少 20%。要是有
VS Code 里是不包括 Python 的,所以你首先得安装一个 Python。
Python:https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/python-3.7.0-amd64.exe
携程机票从2018年年中正式引入BDD,至今已3年多,成为内部首选的敏捷开发技术。
最近业务上使用的自动化测试项目在改进项目执行方案,优化框架,正好结合实践记录一下最近遇到的问题和解决方法,打算从以下几个部分跟大家探讨一下:
从参考文章1里发现有三种方法:HTMLRunExe 工具、hta文件、nwjs工具。 我只尝试过其中的 hta 和 nwjs,并且最终采用了nwjs工具。所以此处只比较下这两种方法。
经过了 4 个月的打磨,Milvus 2.2.0 于 11 月 18 日正式发版!2.2 版本推出了包括基于磁盘的近似最近邻(ANN)索引算法、从文件批量导入数据、基于角色的访问控制等新特性。进一步提升了向量搜索的稳定性、搜索速度和灵活的扩缩容能力。
Go 项目做的比较大(主要说代码多,参与人多)之后,可能会遇到类似下面这样的问题:
python的代码错误检查通常用pep8、pylint和flake8,自动格式化代码通常用autopep8、yapf、black。这些工具均可以利用pip进行安装,这里介绍传统的利用pip.exe安装和在VScode中安装两种方式。
在需要私有化部署的系统中,大部分系统仅提供系统本身的业务功能,例如用户管理、财务管理、客户管理等。但是系统本身仍然需要进行日志的采集、应用指标的收集,例如请求速率、主机磁盘、内存使用量的收集等。同时方便的分布式系统日志的查看、指标的监控和告警也是系统稳定运行的一个重要保证。
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