引言 在之前写过一篇基于Python接口自动化测试框架+数据与代码分离(进阶篇)附源码，这篇主要是python接口测试中的数据驱动，简称：“ddt”。...下面介绍在实际工作中使用jmeter做数据驱动的接口测试。 测试数据准备 首先创建csv文件，该文件作为测试数据输入，内容如下： 以上内容保存退出后也可以用文本编辑器编辑, 注意标点符号。...参数化配置 测试数据已经准备好后，接下来就是引用参数化的问题，打开jmeter的CSV配置： 用例结构 接下来就是编写接口测试脚本，脚本是用来执行接口测试用例的，如图： 最外层是循环控制器...这是请求详情报告数据： 再看看汇总报告： 当然你还可以生成带Dashboard测试报告，后面有时间介绍。 小编码字不易，转载请注明。...欢迎加入自动化测试开发学习交流群：696400122，关注小编，满满干货，持续更新中。一起学习成长~ 备注：本文中的数据驱动模板，测试脚本，以及build.xml编译文件可以进群下载。
使用ddt实现参数化 首先需要通过pip来安装该库 pip install ddt # 2.1 基本使用 我们在TestCase上添加ddt装饰器，然后在单测方法上添加data装饰器，并添加了3种场景的输入参数...# 2.2 多个值使用参数化 当我们需要在一个单测用例中注入多个值时，可以在data中传入多个元组进行参数化，但执行单例时，会将元组注入到value中，我们将其解开则能拿到多个值。...元组中的数据可以由ddt解开后注入到单测方法中的参数中。...在某些业务中，输入的参数过于复杂，并且场景繁多，如果将参数数据全部放在单测代码中，则会显得繁重，而且代码不易读，ddt提供了从json文件中读取参数来作为单测的输入数据。...如果你看到本文其实我比较推荐你使用pytest来替代unittest使用，pytest中也有参数化的使用，并且可以单独的去运行每一个单测。
从上述案例可以看出，规则运营，需要具有具备良好的业务经验和一定的数据思维才能将目标用户识别条件标签化，主要特点如下： 优点 1.行动敏捷，明确运营场景以及人群圈选条件后，可以快速进行人群输出，是CDP平台运营可以自助圈选...，单个场景1小时以内搞定，即使依赖于数据开发，周期也基本上可以控制在1周以内。...2.基于模算法模型的人群圈选可以覆盖更多特征维度，用户分层能力更多样化、精细化。...3.针对冷启动的场景，依然需要运营规则的兜底方案，随着数据的不断积累，算法模型才能更好地发挥价值。 既然算法模型无法取代规则运营，现在强调数智化运营，这两者如何才能取长补短，相得益彰呢?...此外，也可以配合使用一些算法挖掘类的标签，如价格敏感度(推荐红包金额)，在做更进一步的差异化运营。 用户偏好类、行为预测类，运营策略多样化场景，算法为主，经验为辅。
前言 在上一篇文章--Appium自动化(十二)Appium+unittest组织测试用例，来组织测试用例，那么用例的数据我们是否也可以统一管理呢，答案是可以的。...正文 我们选择了ddt来管理，首先我们去安装ddt pip install ddt 那么如何使用呢？首先我们先导入ddt数据驱动。...import ddt 我们应该如何组织呢，我们先对数据进行提出，我们来提出来的是用户名和密码进行提出来。...':"name",'password':"123456"}, {'username':"shibai",'password':"123456"}] 那么我们在测试用例中怎么使用呢 @ddt.ddt...，使用数据驱动来管理这样的数据，那么我们按照这样的方式也可以把其他的数据按照这样的方式提取出来，完成来我们数据的提出，使用ddt来驱动管理数据，目前的我们的数据只是存储在代码文件中，后续呢，我们可以存放在文件中进行管理
前面几篇文章， postman接口用例转化为python自动化测试用例 postman接口用例转化为python自动化测试用例(二) postman接口用例转化为...python自动化测试用例(三) 接着之前的，有人只希望改用例，不喜欢写代码，那么本篇文章呢，我们引入ddt来管理。...这样就不用写代码，只需要维护用例就可以。 ddt 我们可以直接安装， pip install ddt 安装完毕，我们导入下依赖包。...ddt包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据） 通常情况下，data中的数据按照一个参数传递给测试用例，如果data中含有多个数据，以元组，列表，字典等数据，需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用...，按照用例中的两个参数传递.
前言 在设计用例的时候，有些用例只是参数数据的输入不一样，比如登录这个功能，操作过程但是一样的。...如果用例重复去写操作过程会增加代码量，对应这种多组数据的测试用例，可以用数据驱动设计模式，一组数据对应一个测试用例，用例自动加载生成。...二、数据驱动原理 1.测试数据为多个字典的list类型 2.测试类前加修饰@ddt.ddt 3.case前加修饰@ddt.data() 4.运行后用例会自动加载成三个单独的用例 ?...三、selenium案例 1.从上一篇封装的excel方法里面读取数据，作为测试测试Selenium2+python自动化58-读取Excel数据（xlrd） 2.在之前写的登录那篇基础上做点修改，测试参数读取...excel里的数据Selenium2+python自动化48-登录方法（参数化） 3.代码参考如下 # 测试数据 testData = data.dict_data() print testData
，测试代码可以保持不变 实际项目：excel存储测试数据，ddt读取测试数据到单元测试框架（测试用例中），输出到html报告 什么是数据驱动 就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变...说的直白些，就是参数化的应用 DDT基础使用（一）：传递基础数据类型 # 导入ddt库下所有内容 from ddt import * # 在测试类前必须首先声明使用 ddt @ddt class imoocTest...字典也可以这样处理 @unpack 当没有加unpack时，test_case方法的参数只能填一个；如元组的例子 当你加了unpack时，传递的数据量需要一致；如列表例子中，每个列表我都固定传了三个数据...，当你多传或少传时会报错，而test_case方法的参数也要写三个，需要匹配上 当传的数据是字典类型时，要注意每个字典的key都要一致，test_case的参数的命名也要一致；如字典的例子，两个字典的key...都是value1和value2，而方法的参数也是 当传的数据是通过变量的方式，如元组2、列表2，变量前需要加上* DDT基础使用（三）：传递json文件 json文件 { "first": [
State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据，部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据，这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系？...只通过 Queryable State 提供实时数据访问 然而，QueryableState 虽然设想上比较理想化，但由于依赖底层架构的改动较多且功能也比较受限，它一直处于 Beta 版本并不能用于生产环境...因为减少了同步数据到外部存储的需要，我们可以节省序列化和网络传输的成本，另外当然还可以节省数据库成本。 缺点: SLA 保障不足。...由于定位上的不同，Flink State 在短时间内很难看到可以完全替代数据库的可能性，但在数据访问特性上 State 往数据库方向发展是无需质疑的。...而对于 Savepoint 来说还有不同的 StateBackend 来决定 State 具体如何持续化，这显然对应的是数据库的存储引擎。
现在对大数据的理解有两种极端：站在大数据的风口，很多人觉得大数据是未来，可以解决所有问题，包括人工智能；我自己不用想，大数据已经替我想好决定好一切了；还有一种，是大数据的概念炒了好几年，冷饭都抄成锅巴了...但大数据应用一定并不仅仅指分析，跳出传统数据分析的范畴，大数据应用领域可以指导使用在我们所有的生活工作业务、场景领域，例如个性化推荐、精准营销、风险监控等。...曾经有一度，我在做数据联盟的时候（这个可以以后另开一篇文章讲），每次和客户聊，都想传达一个概念，数据如果是一种资源，那也是可以被众多消耗方同时使用和反复使用的资源，个体的使用不会妨碍他人的使用。...企业单纯的存储数据没有什么用处，而存储什么，清除什么，业内可以选择的高端技术都已经准备好静待选择。现在对于一家企业来说：前瞻性的深入理解哪些数据值得首先存储和处理，是第一要务。...，科学研究是另一个话题），购买的数据可以再次低价售卖，形成恶性循环做低数据价值； （3）数据安全问题，个体数据无法通过直接售卖的方式进行应用，但个体数据是非常值得研究和应用的数据内容，需要寻找一种安全脱敏合法的方式
单细胞测序数据也可以做gsea，步骤跟用RNAseq的数据差不多，主要是要用到差异基因并且根据Fold change来排序。...library(msigdbr) library(fgsea) library(dplyr) library(ggplot2) 选择自己数据的物种以及要做的GSEA的数据库类型 ##查看物种的数据 msigdbr_show_species
如果为true，则缓存的数据始终有效，如果为false那么还要根据timeToIdleSeconds，timeToLiveSeconds判断。...diskPersistent： 是否在磁盘上持久化。指重启jvm后，数据是否有效。默认为false。...标识对象状态（过期/持久化）的线程多长时间运行一次。
选自people.csail.mit 作者：Benjamin Recht 等 机器之心编辑部 参与：高璇、王淑婷 当前的分类模型泛化到新数据时总会有不同程度的准确率下降，传统观点认为这种下降与模型的适应性相关...传统观点认为，出现这种下降的原因是模型已经适应了原始测试集中的特定图像，例如，通过广泛的超参数调整。...他们证明，如果新数据集只包含候选池中最简单的图像，几乎可以完全恢复原始的 ImageNet 准确率。这表明即使是最好的图像分类器，其准确率分数也对数据清理过程的细节高度敏感。...从上图可以直观地对比两边的斜率。红色区域是 10 万个 bootstrap 样本线性拟合的 95％置信区域。...通过密切关注原始数据集创建过程，我们测试了当前分类模型泛化到新数据的程度。
对 MYSQL 还不可以找回，PG16已经有插件可以进行相关的功能，并进行数据找回，相对于MySQL, PostgreSQL的新功能是越来越多，最近添加了删除数据找回的功能，到底好用不好用，到底怎么回事...安装好插件后，我们直接进入到数据库里面将pg_dirtyread打入到数据库中，并且输入数据，在进行数据的更新，然后通过pg_dirtyread函数将我们所有的版本的数据都进行查看，发现我们看不见曾经原来的数据的原有的模样...7 | syb 8 | sye 6 | 1 7 | 1 8 | 1 6 | sya 7 | sya 8 | sye (10 rows) 通过主键和表的自然顺序我们可以直接的将修改错误的数据的版本和修改的历史进行一个比对我们可以很快速的写出...pg_dirtyread 函数通过来读取到所有的数据并通过XMIN查看数据的变动的历史，当然也可以在添加XMAX，懂得PG原理的可以很容易的找到数据变动的历史和数据是被UPDATE OR DELETE...如具体的操作可以看下面的注解，在表进行vacuum操作后，dead tuple被清理了，那么这个插件也会看不见已经被清理的行，数据的找回功能也就失效了。
又碰到有项目上的问这个问题 主键的作用: 1）保证实体的完整性; 2）加快数据库的操作速度 3）在表中添加新记录时，数据库会自动检查新记录的主键值，不允许该值与其他记录的主键值重复。...4) 数据库自动按主键值的顺序显示表中的记录。如果没有定义主键，则按输入记录的顺序显示表中的记录。...主键不是非要不可，可以从： 1.是否满足业务要求 2.数据查询效率（主键可以提高查询效率，当然合理的索引替代也可以） 这两个角度权衡是否需要主键。
根据世界卫生组织的数据，到2050年，预计全球将有近20亿人60岁以上。在许多国家，为这些人提供足够的护理是一个严重的问题。智能技术和人工智能可以帮助提供这种护理吗？...根据世界卫生组织的数据，到2050年，预计全球将有近20亿人60岁以上。这一数字是2000年的三倍多。...虽然健康的饮食和医疗保健的改善促成了这一趋势（另一个因素是出生率的下降），但许多人口老龄化国家认为这是一个令人关切的发展。 人口老龄化意味着养老金成本增加，而劳动人口中的年轻人（成比例地）减少了纳税。...关怀人性化的一面很难替代。甚至像CareCoach这样的技术，一种数字化的老年人护理服务，在平板电脑上采用动画德国牧羊犬的形式，乍一看似乎是在使用人工智能（AI），实际上也依赖于人类。...人与人工智能在养老领域携手合作 如果可以将简单的重复性任务外包给AI，则可以释放资源。医护人员可以花更多的时间与他们关心的人建立人际关系，并确保他们的情感需求得到满足。
主键的作用: 1）保证实体的完整性; 2）加快数据库的操作速度 3）在表中添加新记录时，数据库会自动检查新记录的主键值，不允许该值与其他记录的主键值重复。...4) 数据库自动按主键值的顺序显示表中的记录。如果没有定义主键，则按输入记录的顺序显示表中的记录。...主键不是非要不可，可以从： 1.是否满足业务要求 2.数据查询效率（主键可以提高查询效率，当然合理的索引替代也可以） 这两个角度权衡是否需要主键。 image.png
实时性还带来一个好处：处理回收内存的时间分摊到了平时 引用计数的缺点 1.维护引用计数消耗资源 2.循环引用的问题无法解决 增加引用计数的方式 1.有新的对象引用 2.装进列表 3.作为函数参数...)}") list1.remove(a) # 将a对象从列表中删除，引用计数-1 print(f"从list1列表中删除后a的引用计数：{sys.getrefcount(a)}") # 作为函数参数...创建对象0x7fcf1ff8a910 初始的引用计数：2 增加1个引用后a的引用计数：3 减少1个引用后a的引用计数：2 添加列表后a的引用计数：3 从list1列表中删除后a的引用计数：2 作为函数参数...int类型，不是基于free_list，而是维护一个small_ints链表保存常见数据（小数据池），小数据池范围：-5 <= value < 257。...元组的free_list数组在存储数据时，是按照元组可以容纳的个数为索引找到free_list数组中对应的链表，并添加到链表中。
，一个类中所有字段都会暴露，但使用 @Expose 注解后，只有声明注解的字段才会暴露； 注解的 serialize 变量或 deserialize 变量可以声明字段只参与序列化或反序列化，默认都参与。...在解析数据时，它们会将 Json 数据一次性解析为 JsonElement 树型结构。...不过，如果需要用到完整数据结构（例如根据 type 字段按照不同类型解析 data），也可以手动解析为树型结构。因此 TypeAdapter 这个 API 的优先级更高。...由于字段值的写入和读取是通过 Field 元数据反射操作的，所以 private 字段也可以操作。...这个 API 不会调用构造函数，因此相关的构造初始化操作会丢失； 1、构造函数参数的默认值丢失； 2、字段的默认值丢失； 3、Kotlin 非空类型失效； 4、初始化块未执行； 5、by 属性代理（没有创建代理对象
下次存储过程执行时，使用参数为“US”。数据中有40,101行，并且这种情况下的最佳执行计划是使用聚集索引扫描，可以避免很多“key lookups”。但是计划已经在内存中，就会重用。...我建议当查询中过滤的值绝大多数情况下是惟一值的时候可以考虑重新编译的方式来解决问题，比如当where后面的ｓｔａｔｕｓ 状态为１的占据９９％的数据值时，一般情况就是好的计划。...Orders”表的情形吗？99%的执行会使用“Pending Approval”作为参数。...每个计划只被编译一次，然后从这点来说每个执行都会得到最佳计划，因为计划基于参数值产生，所以合理的分组导致生成对应组的计划。 听起来像魔法吗？...一旦数据发生了改变，算法必须去维护修改来再次适应。如上面的例子，需要每一段时间去重新创建普通国家的表。 总结： 参数嗅探能是好的也可以是坏的事情。
其中，name为后台定义的变量名，即 List names 参数，其 实现类可以为ArrayList等 解决方案（后台） 可使用spring的注解 @requestParam 中的属性value 置为
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