在大话测试数据（一）文章中，我提到，获取数据的第一步是获取概念上数据。这一步看起来简单，其实不是那么容易。...“这样你就建立了对“电子对账单”这种测试数据的概念，也就是说得到了“电子对账单”这种概念的测试数据。Pretty easy？事实没有那么简单的。...经过一段时间爬坡，你就可以很快的获取概念测试数据了。你说了，废话，我也知道要学，但有没有更具体点儿的？干货，有么？要能咯掉牙的！...好吧，可以参考下面的干货资料（英文版，也正好练习下英文），你就当它是个 checklist，按图索骥吧：关于测试数据的获取（不仅仅是概念测试数据的获取），测试思路的获取，甚至是需求的获取，你一定会有收获...顺便说一句，在接下来的文章中，我将会着重讲解如何获取细化的测试数据。
本文收录于 www.cswiki.top CPU 全称 Central Processing Unit，中央处理器，计算机的大脑，长这个样子： CPU 通过一个插槽安装在主板上，这个插槽也叫做 CPU...Socket，它长这个样子： 而我们说的多核 CPU，一个 CPU 有几个核，这个核就是 Core 其实在很久之前是没有 Core 的概念的，一个 CPU 就是一个完整的物理处理单元，之后由于多核技术的发展...，CPU 的概念转变为了一个容器（container），而 Core 则变成了真正的物理处理单元。...一个 CPU 中可以有多个 Core，各个 Core 之间相互独立且可以并行执行 所以你说一个多核 CPU 支不支持多进程/线程并行？...Core 的数量，而非 CPU 数量，比如常见的线程池的 corePoolSize 设置为 CPU 个数 * 2，这里的 CPU 个数，其实指的就是 CPU Core 的个数 当然了，还有 Hyper-threading
导读：测试数据的准备至关重要，无论是手工测试还是自动化测试都要以良好的测试数据准备为基础。...在测试过程中，我们往往在测试计划阶段就忽略了测试数据，在起先没有给测试数据的设计、准备留出足够的时间，投入足够的精力，到了测试执行阶段追悔莫及。...因此在现在经手的测试工作中，总会提着测试数据这根弦。恰巧有同学问到这方面的问题，就分享一下个人的经验总结，与大家一起探讨。 测试数据为什么重要？ 1....测试数据就是输入的内容，没有测试数据，你咋执行用例？ 2....测试数据的分类 我们可以从多个维度对测试数据进行分类，下面讲一下我的分类方式： 1. 从测试数据的生命周期角度看可以将测试数据分为：稳定和数据、可消耗的数据和混合类型数据。
那么问题来了：因为测试数据是死的，如果用户A当前进入了分支1，那么在测试数据不变的情况下， 服务端时间变更，用户A可能在下一秒就进入了分支B，那么这样的结果我们是无法进行断言的，也就是测试结果不可控。...②将测试数据自动调整到我们想要的时间，针对上面的问题，就是测试数据时间能够随着测试环境的时间同步变动。...让测试数据“时间穿梭” 如何让测试数据实现穿越功能呢，经过调研，我们采用了Testdate这一工具，并在此基础上进行了一定的改编，下面是一例子： 首先安装Testdate yarn global add...最终实现让测试数据与服务器时间保持同步。...这样简单的改造，就完成了我们“一气呵成”构造时间相关测试数据的需求。
除了直接让ChatGPT写代码，我们也可以让它生成一些开发中使用的测试数据。...generate_user_data(num_users) json_data = json.dumps(user_data, indent=4) print(json_data) 以往在开发中，如果需要类似的测试数据
一、介绍 这个小工具帮助我们生成测试数据，省的我们测试时造数据。
如下图，可见通过上面的导入命令，已在influxdb中创建了一个名为NOAA_water_database的数据库，并且在库中新建了几个表并插入了测试数据。 ? 查询数据测试： ?...至此，官网测试数据导入完成。
Key0 Value0SET Key1 Value1...SET KeyN ValueN 执行如下命令，将内容管道给redis客户端 cat data.txt | redis-cli --pipe 三.制造测试数据
Ecshop的后台是很强大的，我们只需要把ecshop的所有测试商品删除就可以了。请看详细教程： 1、删除ecshop测试商品数据 在登入后台，找到商品列表，勾...
在测试过程中，我们往往在测试计划阶段就忽略了测试数据，在起先没有给测试数据的设计、准备留出足够的时间，投入足够的精力，到了测试执行阶段追悔莫及。...测试数据就是输入的内容，没有测试数据，你咋执行用例？...测试数据是测试设计的重要组成部分，测试用例的有效性严重依赖测试数据的选取或者设计，要记住测试的本质是抽样，样品的选取其实是一门深奥的科学，有学过统计学的同学会深切明白这个道理。...其它种种好处 … 我们可以从多个维度对测试数据进行分类，下面讲一下我的分类方式： 从测试数据的生命周期角度看可以将测试数据分为：稳定和数据、可消耗的数据和混合类型数据。...从上面的解释可以得到测试数据从被识别，到能够被使用的大体步骤: 事实上，实际工作中，测试数据的准备远远不是这么简单。很多时候上面的每一步骤的推动都是一个艰苦的过程。
LeetCode的（包括付费）题目到处都有，可是测试数据怎么找呢？我设想了一种方法，来获得每道题的测试数据。...在代码前面插入一些全局变量：现在是第几个测试、所有测试数据的数组、分段输出时控制想要哪一段的这个常量。 从这道题目的默认代码（只给出函数签名的那种），确认要在记录哪些函数接收到的数据。
既然我们的操作系统还有CPU特性都采用了NUMA架构，那么我们完全可以通过调整KVM对应的NUMA关系来达到KVM CPU这方面的优化。这里，我们一般是通过CPU绑定的方法来做相关操作的。...这个虚拟机是2个vCPU 双核的，然后都是跑在了物理机的CPU8上，使用的时间是2964.6s。...最后一个是CPU的亲和性，这个yyyyy 表示的是使用的物理CPU内部的逻辑核，一个y就代表其中一个CPU逻辑核。全部是y ，那么说明这台物理机的24个CPU核，这个CPU都能调度使用。...我们可以看到目前这个虚拟机0-23的CPU它都能调度使用 那么以上就是查看虚拟机CPU NUMA调度的信息，如果我们要把虚拟机绑定到固定的CPU上，我们就要做以下操作： # virsh emulatorpin...这里要注意的是，你把虚拟机用reboot重启，这个绑定配置还是生效的，但是你shutdown的话，CPU绑定的效果会失效。
测试数据库搞好，学习了一下逾期率的官方定义： • 对于某支标，如果某一期没有正常还款，则悲观逾期率=所有未还本金/借款本金； • 对于一批标，悲观逾期率=当前逾期标的所有未还本金/借款本金； • 以30
Oracle 背景 其实生成测试数据这种单子经常做，做的多了就做出经验来了。 所有随机数中稍微比较复杂的应该是随机生成地址，之前的做法是找一些真实的地址 然后通过正则把数字替换成随机值。...通过存储过程，一劳永逸的生成测试数据比较好。 这是通过存储过程随机生成名字、性别、电话、住址，已经非常接近真实数据了。...u'，' U':只使用大写字母 'l'，' I':只使用小写字母 'a'，' A':只包含字母字符(大小写混合) 'x'，' X':任何字母-数字字符(上) 'p'，' P':任何可打印字符 测试数据
“星文快投”的目标，始终都是想做一个投标工具，不涉及策略。但事与愿违，没有数据支撑，所有操作都变得像在迷雾中前行，既不知道前进方向，也不知道前面是否有大坑等着。...
datafaker是一个大批量测试数据和流测试数据生成工具，兼容python2.7和python3.4+。
最近学习StarRocks，需要验证从MySQL进行数据迁移的难易度、DataX在其中的运用以及两者的性能对比等。采用大量的数据模拟正式环境挑战MySQL的...
在测试中，我们经常需要批量的生成各种测试数据，尤其是需要生成大量的中文测试数据，例如姓名，地址等等。
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