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通过案例带你轻松玩转JMeter连载（41）

4试图查看别人的信息 1）通过浏览器，用Peter的账号登录系统。 2）点击Peter，进入查看用户信息。 3）显示Peter的邮件地址Email:peter@126.com。。 4）添加商品进入购物车。 5）查看购物车。 6）点击【生成订单】按键。 7）选择收货地址。 8）点击【下一步】按键。 9）记录当前的url为/view_order/577/。 10）查看所有订单。 11）再往购物车里添加几个商品。 12）在JMeter建立测试片段“试图查看别人的信息”。 13）拷贝暴力破解测试片段下的登录HTTP请求和查看商品列表HTTP请求到试图查看别人的信息测试片段下。 14）修改查看商品列表HTTP请求下的username值为jerry，password为${__digest(SHA-256,654321,,,)}。 15）建立查看用户信息HTTP请求，url值为/user_info/。 16）在查看用户信息HTTP请求下建立响应断言，测试模式中选择字符串和否，响应字符为Email:peter@126.com。 17）建立查看购物车HTTP请求，url值为/view_chart/。 18）在查看购物车HTTP请求下建立响应断言，测试模式中选择字符串和否，响应字符为：移除。 19）建立查看单个订单HTTP请求，url值为/view_order/577/。 20）在查看单个订单HTTP请求下建立响应断言，测试模式中选择字符串和否，响应字符为：生成时间：。 21）建立查看全部订单HTTP请求，url值为/view_all_order/。 22）在查看全部订单HTTP请求下建立响应断言，测试模式中选择字符串和否，响应字符为：删除。 23）在模块控制器中选择试图查看别人的信息，运行测试。 24）根据测试结果判断是否存在安全隐患，在图10中，jerry用户登录系统可以看见peter建立的第577号订单信息，存在安全隐患。

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Python数据分析（中英对照）·Simulating Randomness 模拟随机性

Many processes in nature involve randomness in one form or another. 自然界中的许多过程都以这样或那样的形式涉及随机性。 Whether we investigate the motions of microscopic molecules or study the popularity of electoral candidates,we see randomness, or at least apparent randomness, almost everywhere. 无论我们研究微观分子的运动，还是研究候选人的受欢迎程度，我们几乎处处都能看到随机性，或者至少是明显的随机性。 In addition to phenomena that are genuinely random,we often use randomness when modeling complicated systems 除了真正随机的现象外，我们在建模复杂系统时经常使用随机性 to abstract away those aspects of the phenomenon for which we do not have useful simple models. 将我们没有有用的简单模型的现象的那些方面抽象出来。 In other words, we try to model those parts of a process that we can explain in relatively simple terms,and we assume, true or not, that the rest is noise. 换句话说，我们试图对过程中那些我们可以用相对简单的术语解释的部分进行建模，并且我们假设，不管是真是假，其余部分都是噪音。 To put this differently, we model what we can,and whatever it happens to be left out, we attribute to randomness. 换一种说法，我们对我们能做的事情进行建模，不管发生什么，我们都将其归因于随机性。 These are just some of the reasons why it’s important to understand how to simulate random numbers and random processes using Python. 这些只是理解如何使用Python模拟随机数和随机进程很重要的一些原因。 We have already seen the random module. 我们已经看到了随机模块。 We will be using that to simulate simple random processes,but we’ll also take a look at some other tools the Python has to generate random numbers. 我们将使用它来模拟简单的随机过程，但我们还将看看Python生成随机数的其他一些工具。 Let’s see how we can use the random choice function to carry out perhaps the simplest random process – the flip of a single coin. 让我们看看如何使用随机选择函数来执行可能是最简单的随机过程——抛一枚硬币。 I’m first going to import the random library. 我首先要导入随机库。 So I type import random. 所以我输入import random。 Then we’ll use the random choice function. 然后我们将使用随机选择函数。 We first need parentheses. 我们首先需要括号。 And in this case, we need some type of a sequence, here a list,to contain the elements of the sequence. 在这种情况下，我们需要某种类型的序列，这里是一个列表，来包含序列的元素。 I’m going to go with two strings, H for heads and T for tails. 我要用两根弦，H代表正面，T代表反面。 If I now run this code, Python will pick one of the

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pycharm调试教程_程序调试时应当用

在了解Python编程之前，我们需要先弄明白如何编写运行代码。所以非常有必要先讲解一下Python的集成开发环境，也就是IDE(Integrated Development Environment)。PyCharm是一款优秀的开源Python语言集成开发工具。PyCharm能够调试运行程序，另外它还提供了强大的代码提示功能。在PyCharm的下载页面能够指定安装系统选择付费版(Professional)或者免费版(Community)进行安装。付费版的PyCharm提供了更强大的Python服务器后端开发功能。这里我们以windows系统免费版(PyCharm Community)下载安装。我们只对PyCharm的基本功能进行简单概括，详细内容请查阅官方文档。PyCharm下载地址（https://www.jetbrains.com/PyCharm/download/#section=windows）

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