txt > done ls file* > config cat config | while read id > do > mv ${id} ${id%.txt} ## 减少一段后缀 > done 参数扩展
(看着linux源码在centos7.4系统上测试，纠结了好久。。)...(如果socket设置了TCP_USER_TIMEOUT参数，则TCP数据重传超时由该参数决定，不受tcp_retries2控制)。...socket可以使用TCP_CORK 参数来取消或允许该特性 参考： Linux之TCPIP内核参数优化 TCP protocol Tuning TCP - sysctl.conf 聊一聊重传次数 TCP...设置如下参数时最好将设置值大于等于系统或协议规定的参数大小，否则可能导致链路异常。...具体参见kswapd和pdflush 参考: linux-pdflush.htm linux-kernel-sysctl-vm/ sysctl/vm.txt Linux_Page_Cache_Basics
使用jenkins做持续集成时，Ant Targets经常变动，所以采用参数化构建，将Ant Targets参数化 1、在jenkins的job中增加String Parameter/Persistent...3、其他 构建不使用jenkins ant plugin的原因： 使用String Parameter/Persistent String Parameter传递ANT_TARGETS参数...如果有多个target，jenkins ant plugin将多个target当成一个target 经多次尝试，无法将参数传递给ant，从而导致构建失败 而在ant命令行中，这一切都正常...暂未找到合适的解决方案 所以选择在batch脚本中，传递%ANT_TARGETS%参数，调用ant命令 ANT_TARGETS格式（多个target用英文逗号、分号或空格分开...String Parameter/Persistent String Parameter区别： 如果可以，Persistent String Parameter的默认值来自上次构建的参数
在之前的随笔中我提到过参数嗅探，这是非常重要的概念。下面我们深入的研究一下参数嗅探… 首先我们知道批处理可以是参数化的或者非参数化。...参数化的批处理计划有两种类型：“Prepared” 或者“Proc”。...参数嗅探在这两种类型中是完全相同的。它的行为在两种计划中是完全一样的。因此我们这里不去讨论类型，只关心参数化批处理本身的作用。 什么是参数嗅探?...在参数化批处理的实际执行计划的图形表示中，查看最外层的操作符属性（通常是一个select操作符），然后找到“Parameter List”属性。展开属性时，将会看到每个参数编译时和运行时的值。...假使用户用一个很少使用的参数来执行存储过程，这个参数值产生一个执行计划，并且对于指定该值作为参数的执行是非常高效的。但是其他参数时将会表现很糟糕。 因此问题来了：参数嗅探是好还是不好?
（九）Locust 参数化 使用 LoadRunner 和 JMeter 的同学都知道，性能测试工具设置参数化颇为麻烦，但对于 Python 来说，生成点数据再简单不过了。...参数化系统登录 ---- 这里以某系统登录为例，简单介绍登录用户名密码的参数化实现 from locust import HttpLocust, TaskSet, task from random import...关于参数化方式很多，这里起一个抛砖引玉作用。
%b 缩写月份 (Jan-Dec)，%d 日(01-31)，%j 一年中的第几天(001-366)，%m 月份(01-12)，%Y 完整的年份 示例： # 获取当前日期时间 date # 获取日期格式化
一、什么时候使用参数化技术 根据具体的业务场景判断，例如新增用户，要求注册的用户名，手机号不能重复这个场景，就需要参数化。 二、参数化技术是什么？...参数化是自动化测试脚本的一种常用技巧，简单来说，参数化的一般用法就是将脚本中的某些输入使用参数来代替，在脚本运行时指定参数的取值范围和规则。...三、参数化流程 1、先找出需要做参数化的数据 2、准备提供给参数化需要的数据源 3、把脚本里面的常量换成变量（使用前面的数据源数据） 四、如何实现参数化 参数化作用域比较重要，如果需要对某一个请求起效果则需要放到该请求下
关于调优的建议： 1、出错时，可以查看操作系统日志，可能会找到一些有用的信息 2、尽量不要“批量”修改内核参数，笔者就曾这么干过，结果“调优”后，性能反而下降，事务出错数反而增加，所以，调优的时候可以考虑逐个参数进行调优...说明：我也不是很懂，参考自网络整理了下可能需要调整的一些参数 net.core.wmem_max=124928 发送套接字缓冲区大小的最大值(以字节为单位),参考值873200 net.core.rmem_max...默认是128，超过这个数量就会导致链接超时或者触发重传机制.对繁忙的服务器,增加该值有助于网络性能.可调整到256 net.core.optmem_max=20480 socket buffer的最大初始化值...net.ipv4.tcp_fin_timeout=30 默认值60，这个参数决定了它保持在FIN-WAIT-2状态的时间，参考值 30(一般来说FIN-WAIT-2的连接也极少) net.ipv4....当出现SYN等待队列溢出时，启用cookies来处理，可防范少量SYN攻击，默认为0，表示关闭； 以下几个参数文件需要打开防火墙才会存在 net.netfilter.nf_conntrack_max=
Linux 内核是操作系统的核心，它负责管理计算机硬件和软件之间的交互。内核参数是影响内核行为和性能的设置，可以通过修改内核参数来优化系统的性能和稳定性。
IBM 宣布推出 50TB 企业级磁带机和磁带盒 --www.forbes.com 开发人员Boris Kolpackov将Linux用于管理内核配置的“make xconfig”图形用户界面移植到Qt6...内核参数优化 当在CentOS 7.9上搭建Web服务器时，以下是一些可以优化内核参数的建议。可以使用sysctl命令来临时修改这些参数，或者将它们添加到系统的配置文件以在启动时应用。...%p 在更改这些参数之前，请确保备份配置文件，并确保它们适用于您的特定服务器工作负载和硬件配置。不同的工作负载可能需要不同的内核参数设置。
一个简单理解参数化查询的方式是把它看做只是一个T-SQL查询，它接受控制这个查询返回什么的参数。通过使用不同的参数，一个参数化查询返回不同的结果。...要获得一个参数化查询，你需要以一种特定的方式来编写你的代码，或它需要满足一组特定的标准。 有两种不同的方式来创建参数化查询。第一个方式是让查询优化器自动地参数化你的查询。...在使用参数化查询的情况下，数据库服务器不会将参数的内容视为SQL指令的一部份来处理，而是在数据库完成SQL指令的编译后，才套用参数运行，因此就算参数中含有指令，也不会被数据库运行。...SQL注入的方法，那么存储过程一定是参数化过后的吗？...如果存储过得利用传递进来的参数，再次进行动态SQL拼接，这样还算做是参数化过后的吗？如果存储过程一定是参数化过后的，那么是不是意味着，只要使用存储过程就具有参数化查询的全部优点了？
linux网络参数主要位于下面两个目录下:/proc/sys/net/core/和/proc/sys/net/ipv4/, 下面分别对这两个目录下常用的几个网络参数做下说明: 1..../proc/sys/net/core/ $ /proc/sys/net/core/somaxconn listen()的默认参数,挂起请求的最大数量.默认是128.对繁忙的服务器,增加该值有助于网络性能...netdev_max_backlog 进入包的最大设备队列.默认是300,对重负载服务器而言,该值太低,可参考的优化值:1000 $ /proc/sys/net/core/optmem_max socket buffer的最大初始化值...tcp_keepalive_time $ /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_intvl $ /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_probes 这3个参数与
以下主要介绍pytest参数化讲解及实战。 熟悉unittest单元测试框架的小伙伴知道，使用ddt进行数据驱动测试，那么身为功能更加强大且更加灵活的Pytest框架怎么可能没有数据驱动的概念呢？...Pytest使用@pytest.mark.parametrize装饰器来实现数据驱动测试的，也就是常说的参数化。...argvalues：参数对应值，类型必须为list。...indirect：如果设置成True，则把传进来的参数当函数执行，而不是一个参数。 ids：用例的ID，传一个字符串列表，用来标识每一个测试用例，自定义测试数据结果，增加可读性。...3 多个参数化装饰器 使用多个参数化装饰器，数据会进行交叉组合的方式传递给测试函数，进而生成n*n个测试用例(笛卡尔积)。
之前写了很多关于unittest单元测试框架的文章，本小节主要介绍它在参数化方面的应用，首先需要安装第三方的库parameterized，安装的命令为：pip install parameterized..._ == '__main__': unittest.main(verbosity=2) 执行如上的代码后,显示三个测试点都测试通过,parameterized的设计思想有点和ddt相似，至少在参数化方面可以说是思想是一致的...在执行具体的测试点时候，它是对列表里面的参数进行进行循环然后依次赋值，也就是说，当循环到第一个元组的参数的时候，first其实是1，second是1，result是2，依次循环，这样就可以使用parameterized
概要 VNFD参数化可以实现通过单个VNFD文件和不同的VDU的参数以及值进行多次部署。...相反，若使用非参数化的VNFD，因为是参数的值都是不可变的，静态的，这样会限制通过单个VNFD同时部署VNF的数量。...例如，部署一个非参数化的含有固定IP地址的实例，再次通过该VNFD部署的时候，若不删除第一次生产的VNF实例将会导致一个错误。 非参数化的VNFD模板 下面是一个非参数化的VNFD例子。...下一节将举例如何下面的非参数化的VNFD模板可以被参数化以及在部署多VNFs时重用。...下面的例子是部署时候需要提供的包含参数和值文件，用于在部署VNF时替代上面的模板中的参数化部分。
今天来讲下参数化，具体是什么意思呢，举个例子 比如我们要测试登录功能，第一步会填写账号，第二步会填写密码，这是一条完整的操作，但是其中会有很多条用例比如账号错误、密码错误、账号为空、密码为空的各种情况...，但是在输入账号、密码的操作都是一样的 我们不能一条用例复制很多次，然后再输入不同的情况，所以就用到了我们的参数化，只需要写一个用例操作，然后把全部需要的参数传入用例操作中，只需要不同数据就可以实现不同的情况...，所以我们也经常叫这种为数据驱动 1、参数化怎么用 那Pytest使用参数化功能使用的是什么呢？...2、传一个参数 import pytest """ 参数化的使用 """ @pytest.mark.parametrize('num', [1, 2, 3, 4, 5]) def test_01(num...：{name},{age}") 我们直接在第二个参数中放我们的处理数据函数 执行结果： 没有问题，参数化我们基本已经掌握了
参数化测试的目的是针对多组参数运行测试。我们可以通过@ pytest.mark.parametrize做到这一点。 我们将在下面的示例中看到这一点。在这里，我们将3个参数传递给测试方法。...此测试方法将添加前两个参数，并将其与第三个参数进行比较。...3,5,12)]) def test_add(input1, input2, output): assert input1+input2 == output,"failed" 这里的测试方法接受3个参数
在测试过程中，我们经常遇到需要根据需求动态操作数据的情况，常规的固定数据无法满足我们的需要，这个时候，我们可以通过jmeter 提供的参数化组件来实现动态的获取数据、改变数据。...Jmeter 中常用的参数化方式 jmeter 为我们提供了四种实现参数化的方式，分别是【CSV Data Set Config】（数据集配置）组件、【用户参数】组件、【用户定义的变量】组件和...这里所谓的变量就是我们要设置的参数变量名，用来在后面调用的；而用户就是参数值，每一个用户对应一条数据。...调用方式和之前一样，HTTP 请求的【服务器名称】和【端口号】的位置调用这两个变量： 6）查看执行结果，如下： 这里我们要注意的是：【用户定义的变量】是全局变量，即这里定义的变量的所有值只会初始化一次...至此，Jmeter的参数化实现方式就介绍完了，希望以后看到的时候不会迷糊！
一般情况下，SQL查询是相对固定的，一条语句变化的可能只是条件值，比如之前要求查询二年级学生信息，而后面需要查询三年级的信息，这样的查询一般查询的列不变，后面的条件只有值在变化，针对这种查询可以使用参数化查询的方式来提高效率...参数化查询的优势： 提高效率：之前说过，数据库在执行SQL的过程中，每次都会经过SQL的解析，编译，调用对应的数据库组件，这样如果执行多次同样类型的SQL语句，解析，编译的过程明显是在浪费资源，而参数化查询就是使用编译好的过程...而防范SQL注入最简单也是最一劳永逸的方式就是参数化查询。...为什么参数化查询能够从根本上解决SQL注入 发生SQL注入一般的原因是程序将用户输入当做SQL语句的一部分进行执行，但是参数化查询它只是将用户输入当做参数，当做查询的条件，从数据库的层面上来说，它不对应于具体的数据库组件...所以参数化查询从根本上解决的SQL注入的问题。 参数化查询的使用 前面说了这么多参数化查询的好处，那么到底怎么使用它呢？
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