1、框架集成了Testlink,可使用Testlink灵活对测试项目,测试计划,测试用例进行管理
你是否听人们说过,异步 Python 代码比“普通(或同步)Python 代码更快?果真是那样吗?
译者注:如果你对如何在公司产品中引入和运用深度学习模型有浓厚的兴趣,下文也许会给你带来一些帮助。
这个项目是一个全面的 Python 速查表,主要功能包括列出了各种 Python 编程中常用的数据结构、类型、语法和系统操作等内容。该项目的核心优势和关键特点包括:
在进行Python爬虫业务时,使用API代理可以帮助我们解决IP限制、反爬虫策略等问题,提高爬取数据的效率和稳定性。 接下来我将重点介绍API代理中的API接口是什么,讨论将API代理的API接口配置到Python爬虫业务中的好处,并提供详细的配置步骤和代码演示,帮助读者实现API代理的无缝集成。
有一天,我突然想找点事做,想起一直想学但是没有学的C语言,就决定来学一下。 可是怎么学呢?看书的话太无聊,报班学呢又快吃土了没钱,不如去B站看看? 果然,关键字C语言搜索,出现了很多C语言的讲课视频:
选自Hive Blog 作者:Bowei 机器之心编译 参与:李亚洲、李泽南 本文将介绍一种将训练后的机器学习模型快速部署到生产种的方式。如果你已使用 TensorFlow 或 Caffe 等深度学习框架训练好了 ML 模型,该模型可以作为 demo。如果你更喜欢轻量级的解决方案,请阅读本文。 GitHub 地址:https://github.com/hiveml/simple-ml-serving 其中包含的条目有: 检查 TensorFlow 安装:https://github.com/hiveml/s
前言: 现如今,Web开发与发布的速度是非常快的;Web应用变得越来越复杂,而且可以在所有设备上运行——我们的手机、平板电脑和台式机等,每个设备都运行不同的浏览器引擎。速度和目标的增加给测试过程带来了巨大的压力: 跨浏览器的自动化测试越来越重要。
在进行网络爬取时,使用HTTP代理可以为我们的爬虫程序带来许多好处,如提高爬取效率、增加匿名性、绕过IP限制等。
CDSW1.4提供了一个新的模型模块,可以让数据科学家通过REST API的方式来构建,部署和管理模型,从而提供预测。如下图所示,这个功能可以帮助数据科学家实现第四个步骤 - 部署和跟踪模型。
Serverless 平台的主要优点是,它们使您可以专注于编写代码,而不必关心管理基础结构,自动扩容或为所用资源支付更多费用。
但是有一个问题:当突然大量请求连接,消耗系统资源达到上限时,程序很可能无法处理后续请求。
如果你正在寻找最强大的 Python 抓取工具?不要再看了!这一行代码将帮助你立即启动并运行。
编程很难,难就难在常有 Bug 而不自知。有程序员调侃:「我不是在写代码,我是在写 Bug。」
反向代理是一种代理服务器,它接受HTTP(S)的请求后,把它们发送到一个或多个后端服务器。反向代理非常有用,因为许多现代网络应用使用后端应用程序服务器处理传入的HTTP请求,后端应用程序服务器并非直接由用户访问,并且通常仅支持基本的HTTP功能。
不要慌,问题不大! 此文主要献给在工作中接触接口测试,在群里咨询,公司叫我测试接口我该怎么去进行?测试用例怎么设计呢?还有我都不知道该怎么下手。我们来从做接口测试的前提以及接口测试必要的基础去分析分析。
本文整理自讲座: 演讲者为: 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制,在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型,但仍能充分利用可用硬件?NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型,无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难? 在最好的情况下,深度学习并不是那么容易做好
工程师 Jim Anderson 分享了他的经验,他写了一篇关于「通过并发性加快 python 程序的速度」的文章。Jim 有多年的编程经验,并且使用过各种编程语言。他曾做过嵌入式系统相关的工作,开发过分布式系统,并且参加过许多会议。
一、背景 目前主流的H5页面动态获取内容的方式是采用ajax异步请求后台数据实现实时刷新,实际上就是用GET/POST的HTTP请求后台接口,再将返回的数据(一般是json或xml格式)渲染在页面上,因此保证H5页面接口的功能正确性就成为了页面内容数据正确的关键,普通的H5页面测试通常会采用手工测试的方式,这样只能模拟到正常的场景,对于异常的数据请求是无法覆盖的,并且对于请求参数很多的情况,效率很低,另外还有一部分数据内容接口是无页面的,如外部合作接口,只提供数据,对应的页面由合作方自己来做,则无法采用手工
Wind是一款面向云的高性能、高效率以及高扩展性的大型分布式游戏服务器引擎。Wind利用Python语言的简洁语法以及丰富的生态库来提高游戏业务的开发效率,针对一些对性能有要求的游戏业务功能(如实时战斗功能),Wind利用Golang的高并发特性来保证服务的高性能,同时Wind接入云的组件来保证游戏服务的动态扩展性,提高服务资源的利用率。
最近JETBRAINS发布了目前最受欢迎的python-web开发框架,可以看到最受欢迎的还是Django和Flask,那么本文就对上榜的12个框架进行分类整理,一起来看看吧!
这是一篇来自Python世界的文章,但是对整个编程领域还是适用的,多线程虽然让我们处理请求更快,但是也是有天花板的,绿色(微线程micro-thread)线程之类才是解决方案。 多线程软件开发解决了大量的问题,尤其是以网络为中心的应用程序,这些程序需要严苛的性能快速响应用户。不幸的是,多线程并不足以解决大规模并发性的问题。 解决这些问题需要改变编程模型,使用异步事件和基于回调机制。在Druva,我们创建了一个基于python库的名为Dhaga来解决大规模并发,而编程模型不需要重大改变。 软件开发人员生活在一个并发的世界。线程如今是一等公民,今天在开发过程中,特别是当您的应用程序执行密集的网络运营,如同Druva一样的inSync系统(网络安全同步产品)。多线程帮助网络操作的编程代码流变得简单和顺序。当我们的应用程序需要增强的性能或改善其可伸缩性,我们可以增加线程的数量。 但是当需要成千上万规模的并发请求,线程是不够的。 我们发现多线程使用有以下缺点: 1. inSync系统客户端需要大量的文件通过网络RPC调用备份到服务器。开发人员加快速度的典型方法是使用线程。但多线程带来的性能却增加内存和CPU的使用成本;开发人员需要在速度和线程数之间保持一个平衡。 2.我们的服务器需要处理inSync系统与成千上万的客户之间并发连接和通知。为了有效地处理连接,我们使用线程来处理请求。但inSync系统客户的不断增加也意味着我们不得不继续增加线程的数量,从而消耗大量服务器的内存和CPU。 3.我们的Web服务器需要处理成千上万的平行的HTTP请求。大部分工作是在接收和发送的数据网络套接字并将其传给inSync系统的后端。导致大多数的线程等待网络操作。导致C10K问题,当有成千上万的同步请求到Web服务器,为每个请求生成一个线程是相当不可扩展的(Scale)。 异步框架的限制 许多异步框架,包括 Twisted扭曲、Tornado龙卷风和asyncore可以帮助开发人员远离使用线程的流行的方式。这些框架依赖非阻塞套接字和回调机制(类似Node.js)。如果我们按原样使用这些框架,我们Druva代码的主要部分必须重构。这不是我们想要做的事。重构代码会增加开发和测试周期,从而阻止我们达到规模要求。鉴于产品的多个部分需要大规模,我们每个人将不得不重构他们——因此增加一倍或两倍的努力。 为了避免改变如此多的代码,我们不得不离开直接使用现有的框架。幸运的是,我们发现一些有用的工具。 因为我们想要控制在网络I / O的代码执行,我们需要一种将一个线程划分为微线程micro-thread的方法。我们发现greenlets。它提供一种非隐式的微线程调度,称为co-routine协程。换句话说。当你想控制你的代码运行时它非常有用。您可以构建自定义计划的微线程,因为你可以控制greenlets什么时候yield暂停。这对我们来说是完美的,因为它给了我们完全控制我们的代码的调度。 Tornado是一个用Python编写的简单的、非阻塞的Web服务器框架,旨在处理成千上万的异步请求。我们使用它的核心组件,IOLoop IOStream。IOLoop是一个非阻塞套接字I / O事件循环;它使用epoll(在Linux上)或队列(BSD和Mac OS X),如果他们是可用的,否则选择()(在Windows上)。IOStream提供方便包装等非阻塞套接字读和写。我们委托所有套接字操作给Tornado,然后使用回调触发代码操作完成(banq注:非常类似Node.js机制)。 这是一个好的开始,但我们需要更多。如果我们在我们的代码中直接用上面的模块,我们大量的RPC代码将不得不改变,通过greenlets调度RPC,确保greenlets不要阻塞(如果greenlets堵塞,它会堵塞整个线程和其他全部),处理来自tornado的回调功能。 我们需要一个抽象来管理和安排greenlets 以避免让它被外部调用堵塞,这个抽象能够超越线程达到大规模可扩展。这个抽象是Dhaga,它能让应用代码流编程起来像传统同步顺序,但是执行是异步的。 Dhaga(来自印地语,这意味着线程)是我们抽象的一个轻量级线程的执行框架。Dhaga类是来源于greenlet,使用堆栈切换在一个操作系统线程中执行多个代码流。一个操作系统的线程中使用协作调度执行多个dhagas。每当一段dhaga等待时(主要是等待一个RPC调用返回),它yield控制权给父一级(也就是说,是创建它的操作系统级别线程的执行上下文)。然后父一级会调度安排的另一个dhaga准备运行。RPC调用将传递给tornado web服务器异步写入Socket,然后在其返回时注册一个回调,当这个RPC返回时,正在等待的dhaga将被添加到可运行队列中,然后后被父线程拾起。(banq注:类似node.js原理) 我们可以使用Dhaga代替线程
关于CRLFsuite CRLFsuite是一款功能强大的CRLF注入扫描工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松扫描和识别目标应用程序中的CRLF注入漏洞。 关于CRLF 回车换行(CRLF)注入攻击是一种当用户将CRLF字符插入到应用中而触发漏洞的攻击技巧。CRLF字符(%0d%0a)在许多互联网协议中表示行的结束,包括HTML,该字符解码后即为\ r\ n。这些字符可以被用来表示换行符,并且当该字符与HTTP协议请求和响应的头部一起联用时就有可能会出现各种各样的漏洞,包括http请求走私(
reverse proxy(反向代理)是一种代理服务器,它接收HTTP(S)请求并将它们透明地分发到一个或多个后端服务器。反向代理非常实用,因为许多现代Web应用程序是使用后端应用程序服务器处理传入的HTTP请求,并非直接由用户访问,并且通常只支持基本的HTTP功能。
Python是一个非常受欢迎的语言。但在企业世界中,能打的go并没有给人任何生存的机会。
沿用现有的S3存储模型以及标准协议,将多个底层bucket(带权重)聚合成一个大的bigbucket,用户所有的操作都基于同一个bigbucket进行,不再需要进行bucket切换。
什么是Nginx代理代理服务器,它和Apache相比又有什么区别呢?你又该如何选择使用呢,用其中一个还是两者都用?我们将会在这里探索一下这些问题的答案。
原文:https://blog.jetbrains.com/pycharm/2022/07/2022-2
WWWGrep是一款针对HTML安全的工具,该工具基于快速搜索“grepping”机制实现其功能,并且可以按照类型检查HTML元素,并允许执行单个、多个或递归搜索。Header名称和值同样也可以通过这种方式实现递归搜索。
CPU密集型又叫做计算密集型,指I/O在很短时间就能完成,CPU需要大量的计算和处理,特点是CPU占用高。
unittest和pytest是Python的2个强大的测试框架,经常用来做UI自动化或接口自动化。unittest是PyCharm的默认集成工具,也是我们大多数人入门自动化的首选框架。pytest提供了更丰富的功能,相对的上手难度也要高一点。如果学了pytest后,想快速用pytest写项目,用于工作实践,那么可以试试我写的这款测试工具:tep,try easy pytest。
在系统的稳定性设计中,需要考虑到的就是限流,避免高并发环境下一下子把服务整垮了。shigen在翻看以前的笔记的时候,看到了python版本的限流算法,在此做一个分享。
身为一名专业的爬虫程序员,我要跟大家分享一个超实用的技巧,就是怎么利用HTTP代理来实现高效的爬虫策略,同时实现请求合并和并发。听起来是不是就高端大气上档次?
HttpRunner 是一款面向 HTTP(S) 协议的通用测试框架,只需编写维护一份 YAML/JSON 脚本,即可实现自动化测试、性能测试、线上监控、持续集成等多种测试需求。
事务处理几乎在每一个信息系统中都会涉及,它存在的意义是为了保证系统数据符合期望的,且相互关联的数据之间不会产生矛盾,即数据状态的一致性。
各位大佬们我又回来了,今天我们来聊聊如何通过多进程和协程来优化Python爬虫的性能,让我们的爬虫程序6到飞起!我将会提供一些实用的解决方案,让你的爬虫速度提升到新的高度!
要搞定这巨大的流量很难。更困难的是,在色情网站上提供的很多内容都是低延迟的实时流媒体而不是简单的静态视频。但是对于所有碰到过的挑战,我很少看到有搞定过它们的开发人员写的东西。所以我决定把自己在这方面的经验写出来。
本文主要是为了加快数据抓取任务,考虑使用多进程、多线程、异步原理,相关概念可以参考 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868322563729e03f6905ea94f0195528e3647887415000
环境配置 开发平台:Mac OS Version 10.13.2 开发工具安装 Python3.6.5 官网安装网址:https://www.python.org/downloads/ Pycharm 官网安装网址:http://www.jetbrains.com/pycharm/ Python 面向对象的解释性语言 提供丰富强大的内置库和第三方库 开源,跨平台 易于上手,简单灵 注释 单行注释: # this is a comment. 多行注释: ''' This is f
当我们想用python发送一个http请求的时候,可以使用requests库;我们想测试一个接口的时候也可以通过requests库来请求接口,下面用一个例子来说明:
在过去的几十年中,智能会话系统已经发生了显著的变化,从关键字识别交互式语音应答(IVR)系统到跨平台智能个人助理,都在慢慢成为日常生活中不可或缺的一部分。在这样的背景环境下,我们需要一个直观、灵活和全面的研发平台,用来帮助我们进行新算法评估、快速原型创建以及可靠地部署会话 AI 智能体。
简介:刘欣,Meteorix,毕业于华中科技大学,前网易游戏技术总监,现任香侬科技算法架构负责人。之前专注游戏引擎工具架构和自动化领域,2018年在GDC和GoogleIO开源Airtest自动化框架,广泛应用于Unity3d/Cocos2dx游戏和网易、暴雪、SE等公司。目前负责香侬NLP领域工程化、算法平台架构。
NoXss是一个供web安全工程师批量检测xss隐患的脚本工具。其主要用于批量检测,比如甲方内部安全巡检,人工分析千万级的url资产是不现实的,NoXss使用多进程+协程的方式,支持高并发,可以出色的完成这一任务。NoXss从实用主义出发,小巧精致,不如其他扫描器拥有各式各样的高级功能(比如绕过waf、存储型xss等),深入挖掘xss这里首推XSStrike,但在批量检测方面,NoXss是一个不错的选择。
测试套件(test suite)和我们上面讲的组合用例类似,我们可以把单个用例按照业务逻辑进行组合运行,和组合用例不同的是:测试套件可以包含组合用例,但是组合用例不能包含组合用例。测试套件是对测试用例的更高一层的封装。
本教程的flask环境都是在ubuntu 16.04下 —python3.5—IDE为pycharm 如果有任何问题可以留言哦 !
我们学习Flask框架,是从写单个文件,执行hello world开始的。我们在这单个文件中可以定义路由、视图函数、定义模型等等。
locustfile是个普通的Python模块,如果写作locustfile.py,那么路径切换到文件所在目录,直接执行命令就能运行:
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