https://www.cnblogs.com/zouzou-busy/p/11440175.html 在前面我们都是使用一个机器进行测试,在做app自动化的时候,我们要测不同的机型,也就是兼容性测试,如果一台一台设备去执行,那就显的太麻烦了.所以经常需要我们启动多个设备,同时跑自动化测试用例,要跑多个设备时,首先要启动多个appium服务. 启动多个appium服务 在之前我们都是在命令行里输入appium来启动appium服务,这样启动的默认端口是4723,我们可以使用-p参数来指定端口号,

框架目的是分布式调度起一切任何函数(当然也包括调度起一切任何方法). 之前写的是基于rabbitmq的,作为专用的消息队列好处比redis的list结构好很多.但有的人还是强烈喜欢用redis,以及rabbitmq安装比redis麻烦点. 现在加入reids作为中间件的方式. 使用 模板模式 加工厂模式 加策略模式(消费者调用的函数,用户自己写的每一个被消费的函数单元都是策略函数) 解释下为什么不直接用celery呢? 1.写法过于麻烦了,运行方式也麻烦一些. 2.对文件的位置要求高一点,可以设

分布式其实就是多进程的程序,当多个进程访问一个资源,会造成问题: 1.资源共享的竞争问题 2.数据的安全性 分布式锁的解决方案: 1.怎么去获取锁 数据库 zookeeper redis 2.怎么释放锁 package org.maple.lock; import org.maple.redis.RedisManager; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.Transaction; import java.u

大数据的时代,网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段. 但要学习好爬虫并没有那么简单.首先知识点和方向实在是太多了,它关系到了计算机网络.编程基础.前端开发.后端开发.App 开发与逆向.网络安全.数据库.运维.机器学习.数据分析等各个方向的内容,它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起.正因为涵盖的方向多,因此学习的东西也非常零散和杂乱,很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识,学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决,本篇我们来做一些归纳和总结. 很多人学习python,不知道从

想做到数据库优化的高手,不是花几周,几个月就能达到的,这并不是因为数据库优化有多高深,而是因为要做好优化一方面需要有非常好的技术功底,对操作系统.存储硬件网络.数据库原理等方面有比较扎实的基础知识,另一方面是需要花大量时间对特定的数据库不断的进行实践测试与总结. 针对数据库的优化,可以已Oracle为基点,从Oracle外部因素和Oracle本身的性能两部分考虑. 一.Oracle的外部因素: Oracle的外部因素包括CUP,cache L1,L2,L3, 内存,网卡,普通硬盘/SSD硬盘. 

作者 CMGS2015.05.17 15:47* 写了7891字,被143人关注,获得了97个喜欢 说说这篇「我为什么从python转向go」 字数3748 阅读24227 评论21 喜欢81 恩看了这篇我为什么从python转向go,看来作者也是 KSO 轻办公/企业快盘团队的.作为快盘从无到有时期的工程师之一(总是被潇洒哥说他们改我留下的 bug ),又恰好是 Python/Go 双修(大雾其实我是 Rust 党),其实一开始我是拒绝的,duang duang duang,那就随手写一点把.

一道百度面试题(待解中) 具体:给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给几个数,如何快速判断这几个数是否在那40亿个数当中? 分析下,首先应该是空间复杂度(40亿uint = 400000000*4 byte = 15258 MB 差不多16G), 再试时间复杂度 因为是无序的,所以 不能用B树索引,B+ 树索引 ( 默认数据库中 索引会用, 因为有序,所以支持 上一个,下一个) 网上普遍应该是 1.40亿数据 分片 2.结果放到bit中,然后查找bitset 判断

应puppet大拿刘宇的邀请,我去西山居运维团队做了一个简短分享,谈谈为什么我要将我们的项目从python转向go. 坦白的讲,在一帮python用户面前讲为什么放弃python转而用go其实是一件压力蛮大的事情,语言之争就跟vim和emacs之争一样,是一个永恒的无解话题,稍微不注意就可能导致粉丝强烈地反击.所以我只会从我们项目实际情况出发,来讲讲为什么我最终选择了go. 为什么放弃python 首先,我其实得说说为什么我们会选择python.在我加入企业快盘团队之前,整个项目包括更早的金山快

分布式锁的实现 锁是用来解决什么问题的; 一个进程中的多个线程,多个线程并发访问同一个资源的时候,如何解决线程安全问题. 一个分布式架构系统中的两个模块同时去访问一个文件对文件进行读写操作 多个应用对同一条数据做修改的时候,如何保证数据的安全性 在单进程中,我们可以用到synchronized.lock之类的同步操作去解决,但是对于分布式架构下多进程的情况下,如何做到跨进程的锁.就需要借助一些第三方手段来完成 设计一个分布式所需要解决的问题 分布式锁的解决方案 怎么去获取锁 数据库,通过唯一约束

Python 3.6 抓取微博m站数据 2019.05.01 更新内容 containerid 可以通过 "107603" + user_id 组装得到,无需请求个人信息获取: 优化多线程抓取,修复之前因urllib.request全局定义,导致代理无法正常切回本地IP: 优化分布式抓取策略,由每台机器顺序获取用户ID 再拼装URL抓取策略,修改为每台机器顺序获取URL进行抓取.防止由于某个微博账号微博动态过多导致负责本ID的机器长时间运行,而其他机器就要等待,浪费时间和资源. 加入I

一.Nosql与Redis概述 二.Redis6安装 三.常用五大数据类型 四.Redis6配置文件详解 五.Redis6的发布和订阅 六.Redis6新数据类型 七.Jedis操作Redis6(Maven) 八.Redis6与SpringBoot整合 九.Redis6的事务操作 十.Reids6持久化 十一.Redis6的主从复制 十二.Redis集群 十三.Redis6应用问题解决 十四.Redis6新功能 ---------------------------------------分割线

一.zookeeper简介及基本操作 Zookeeper 并不是用来专门存储数据的,它的作用主要是用来维护和监控你存储的数据的状态变化.当对目录节点监控状态打开时,一旦目录节点的状态发生变化,Watcher 对象的 process 方法就会被调用. 创建Zookeeper实例时即可绑定一个Watcher对象,如 ZooKeeper zk = new ZooKeeper(zookeeperQuorum, sessionTimeout, Watcher; 任何实现org.apache.zookeep

最近头脑里面一直在想怎么样让能让大家基于DIOCP上写出稳定的服务端程序.很多朋友问我,你DIOCP稳定吗,我可以用他来做三层服务器吗? 当时我是这样回答的,我只能保证DIOCP底层通信的稳定. 说实话,服务端要稳定,并不容易,写过服务端的程序员都清楚.特别是这种可以直接操作指针,自己分配内存和释放内存的语言(想C++, C, Delphi),一不小心就一个坑,一个坑可能就会引发,内存的释放越界,访问非法地址.导致整个进程的直接奔溃. 经过一些研究和咨询,我可以利用多进程来实现通信层和逻辑层的彻

一.基本原理: Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件.它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule),并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用.scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码,将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫. 参考Scrapy-Redis官方github地址 二.准备工作: 1.安装并启动redis,Windows和lunix可以参考这篇 2.scrapy

前言: 之前通过重写unittest的初始化方法加入设备参数进行并发,实现了基于unittest的appium多设备并发,但是考虑到unittest的框架实在过于简陋,也不方便后期的Jenkins的持续集成,所以想换一个框架来使用. 那么通过调研,pyhon+pytest+allure 这套框架很不错,pytest是一个单元测试框架,他可以集成很多插件,包括出错重试,参数化,等.在此特别是基于他的allure插件,能够和Jenkins完美兼容,生成美观强大的测试报告. 改造思路: pytest框

在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为“GIL”)指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带来性能的显著提升,只要你能顾及到一些事情.如果你还没看过的话,我建议你看看Eqbal Quran的文章<Ruby

C# .Net 多进程同步 通信 共享内存 内存映射文件 Memory Mapped 转 节点通信存在两种模型:共享内存(Shared memory)和消息传递(Messages passing). 内存映射文件对于托管世界的开发人员来说似乎很陌生,但它确实已经是很远古的技术了,而且在操作系统中地位相当.实际上,任何想要共享数据的通信模型都会在幕后使用它. 内存映射文件究竟是个什么?内存映射文件允许你保留一块地址空间,然后将该物理存储映射到这块内存空间中进行操作.物理存储是文件管理,而内存映射文

简介 前面课程只是启动了单个appium服务,只能控制单台设备.如果需要针对多台设备测试那么该如何处理?而且发现群里的小伙伴们也在时不时地在讨论这个问题,想知道怎么实现的,于是宏哥就决定写一片这样的文章来给小伙伴们,答答疑,解解惑.希望对各位小伙伴或者童鞋们有所帮助,可以是你们豁然开朗. 启动多个appium服务 首先看下面两个启动appium服务案例. 启动appium服务1 启动appium 服务2 上面案例我们启动了2个不同的appium服务器,他们通过不同的端口来区分不同的服务:如同百米

multiprocessing.managers 在Thread和Process中,应当优选Process,因为Process更稳定,而且,Process可以分布到多台机器上,而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上. Python的multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上.一个服务进程可以作为调度者,将任务分布到其他多个进程中,依靠网络通信.由于managers模块封装很好,不必了解网络通信的细节,就可以很容易地编写

https://blog.csdn.net/ljl6158999/article/details/80803239 说起grid,了解selenium的人肯定知道,他就是分布式的核心.原理是简历中心hub,然后配置node,在hub上运行服务时,会去node上执行相关操作,类似于Jenkins上的节点操作. 那么appium如何搭建grid环境呢,其实和selenium类似,首先搭建hub: 一.搭建hub 首先下载selenium-server-standalone-<version>.ja