httprunner进行接口测试时,从上一个接口提取参数传递给下游接口,如何获取数据里最后一个值? 突然被学员问道一个httprunner的问题,惭愧的是大猫之前没有是通过httprunner,又不好意思说不会,只能硬着头皮去看源码了. 问题其实很简单,怎么处理我不管,反正你得给答案.看一眼同学反馈的截图,确实不难,问题很简单.请求某一个接口,接口返回的content里包含多个字段,需要获取到最后一个字典里的数据.是不是觉得很简单? 对于这么具体的问题,大猫当然是第一反应去百度啦!当然,如果能简

基于Delphi的三层数据库系统的实现方法   1  引言 当前的数据库应用系统中,按其结构划分为两类,一类是两层结构的数据库应系统,另一类是多层结构的数据库应用系统. 两层结构的数据库应用系统包括客户/服务器(C/S)模式和浏览器/服务器(B/S)模式,它的特点是数据和程序分离,数据库服务器端管理数据,客户机或浏览器显示.访问和更新数据,因此可以分别进行开发和维护,同时也降低了数据库服务器的工作量,减小了网络的流量,具有较强的安全性,但当客户端程序或浏览器较多时,服务器的性能会明显下降,而且应

一.TextRank原理 TextRank是一种用来做关键词提取的算法,也可以用于提取短语和自动摘要.因为TextRank是基于PageRank的,所以首先简要介绍下PageRank算法. 1. PageRank算法 PageRank设计之初是用于Google的网页排名的,以该公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名.Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.PageRank通过互联网中的超链接关系来确定一个网页的排名,

https://github.com/HttpRunner/HttpRunnerManager HttpRunnerManager Design Philosophy 基于HttpRunner的接口自动化测试平台: HttpRunner, djcelery and Django_. HttpRunner手册: http://cn.httprunner.org/ Key Features 项目管理:新增项目.列表展示及相关操作,支持用例批量上传(标准化的HttpRunner json和yaml用例

Python tkinter 实现简单登陆注册 最终效果 开始界面 ​ 注册 登陆 ​ 源码 login.py # encoding=utf-8 from tkinter import * from tkinter import messagebox as tkMessageBox import mysql_connect as mys import pymysql import base64 #加密 将用户的密码加密后储存到数据库 def encryption(str): str=str.en

GRWL数据库,全称Global River Widths from Landsat Database,是由Allen, George H & Pavelsky. Tamlin M等人基于Landsat数据制作的全球河网(宽度)数据库(Global extent of rivers and streams,Allen, George H. & Pavelsky, Tamlin M. DOI: 10.1126/science.aat0636),主要包含三种数据: GRWL矢量产品  :[GR

目标:1.把矩形旋转正.          2.把文字旋转校正.                                                                                     目标一(旋转正方形) 思路:A.利用寻找边界进行旋转,然后进行ROI提取. B.利用霍夫变换等寻找直线,主要找到拐点再进行图像变化. 本文利用第一点思路进行... 程序很简单,直接上代码: #include<iostream> #include <openc

最近在使用httprunner进行接口测试,在传参时,用到了三种方法:(1)从csv文件中获取:(2)在config中声名然后进行引用:(3)从函数中获取.在测试过程中,往往有些参数是需要从数据库中获取的,然后考虑到Httprunner提供的debugtalk.py插件,决定试试编写一个从数据库读取值的方法,在经过调试后,最后终于成功了,今天在这里记录下. 连接mysql数据库使用的是python的MySQLdb库,读取配置文件使用的是configparser库.debugtalk.py同级目录

使用HttpRunner默认生成的项目是这样的 命令:httprunner --startproject  项目名称 so,根据这个项目的目录结构,使用python解析swagger接口参数,可以快速生成api.testcases.testsuites文件夹中用到的json文件 运行后的目录是这样的 api目录 按swagger中的tags区分为多个文件夹,每个文件夹下包含各自的api文件 testcases目录 按swagger中的tags区分为不同的json文件,每个文件包含所有的api接口

我们将现有的 提取方法(Extractive)(如LexRank,LSA,Luhn和Gensim现有的TextRank摘要模块)与含有51个文章摘要对的Opinosis数据集进行比较.我们还尝试使用Tensorflow的文本摘要算法进行抽象技术(Abstractive),但由于其极高的硬件需求(7000 GPU小时,$ 30k云信用额),因此无法获得良好的结果. 为什么要文字摘要? 随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求,为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题. 文本摘要有两

主站以及应用于电力系统的支持IEEE‐1588协议的主时钟(IEEE‐1588主站)的实现方法.该方法是在一个低成本的硬件平台上,借助uCos‐II操作系统和TCP/IP的协议栈,对以太网数据进行了分类处理,实现了在同一个以太网端口提供基于二层和三层报文交换的IEEE‐1588的主站功能.另外,通过使用不同的操作系统进程来处理E2E和P2P对时,实现了两种对时模式在同一端口上的共存. 技术领域 [0001] 本发明属于电力系统电力电子与继电保护领域,具体涉及一种应用于电力系统的支持IEEE -

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 前言:SOA(面向服务的架构)是目前企业应用开发过程中普遍采用的技术,基于MVC WebAPI三层分布式框架开发,以此适用于企业信息系统的业务处理,是本文论述的重点.此外,插件技术的应用,富客户端jQuery实现技术,本文也对其具体实现做以说明.相关示例解决方案可以参考GitHub资源,在文章结尾给出. 1. 系统分层体系架构设计 分布式三层系统简单分为数据访问层,业务逻辑层和前端展现层.分层架构设计是构建大型分布式系统的必要手段,因为可以使

weka介绍 参见 1)百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=V9GKiFxiAoFkaUvPULJ7gK_xoEDnSfUNR1woed0YTmo20Wjo0wYo7uff4mq_wg3WzKhTZx4Ok0JFgtiYY19U4q 2)weka官网: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 简单文本分类实现: 此处文本为已处理好的文本向量空间模型,关于文本特征提取主要是基于TF-IDF算法对已分词文档进行特征抽取,然后基于

前言:SOA(面向服务的架构)是目前企业应用开发过程中普遍采用的技术,基于MVC WebAPI三层分布式框架开发,以此适用于企业信息系统的业务处理,是本文论述的重点.此外,插件技术的应用,富客户端JQuery实现技术,本文也对其具体实现做以说明.相关示例解决方案可以参考GitHub资源,在文章结尾给出. 1. 系统分层体系架构设计   分布式三层系统简单分为数据访问层,业务逻辑层和前端展现层.分层架构设计是构建大型分布式系统的必要手段,因为可以使得系统健壮,可扩展. SOA即面向服务的架构,可以

很多人刚刚接触ELK都不知道如何使用它们来做分析,经常会碰到下面的问题: 安装完ELK不知从哪下手 拿到数据样本不知道怎么分解数据 导入到elasticsearch中奇怪为什么搜不出来 搜到结果后,不知道它还能干什么 本篇就以一个完整的流程介绍下,数据从 读取-->分析-->检索-->应用 的全流程处理.在阅读本篇之前,需要先安装ELK,可以参考之前整理安装文档:ELK5.0部署教程 在利用ELK做数据分析时,大致为下面的流程: 1 基于logstash分解字段 2 基于字段创建Mapp

今天要介绍的TextRank是一种用来做关键词提取的算法,也可以用于提取短语和自动摘要.因为TextRank是基于PageRank的,所以首先简要介绍下PageRank算法. 1.PageRank算法 PageRank设计之初是用于Google的网页排名的,以该公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名.Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.PageRank通过互联网中的超链接关系来确定一个网页的排名,其公式是通过一种

基于HttpRunner的一款小而美的测试工具--FasterRunner, 由于还是V1.0初版,很多功能还没来得及实现,已有功能还得拜托大家多多帮忙测试FasterRunner:https://github.com/yinquanwang/FasterRunner FasterWeb:https://github.com/yinquanwang/FasterWeb 注意,以下都是开发环境部署方式,注意必须先安装node.js, 开源不易,觉得不错的话高抬贵手给小个星星吧FasterWeb部署

▶ 环境准备 1.安装 FFmpeg 音/视频工具 FFmpeg 简易安装文档 2.安装 ffmpeg-python pip3 install ffmpeg-python 3.[可选]安装 opencv-python pip3 install opencv-python 4.[可选]安装 numpy pip3 install numpy ▶ 视频帧提取 准备视频素材 抖音视频素材下载:https://anoyi.com/dy/top 基于视频帧数提取任意一帧 import ffmpeg impo

1.算法功能简介 水深提取算法就是根据输入的水位设为d,dem设为h 这两个数据做一个差值运算,则水深计算公式为d-h;本示例中的是基于洞庭湖提取的水体矢量文件的范围来计算dem和水位25米的差值. 需要注意的是,水位的基准要和dem的基准一致.水位的基准需要判断是基于河床还是和dem一致的高程基准面.不然结果可能会受影响. 2.算法功能实现说明 2.1 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2 算法参数 算法名称 水深提取法 C#算法DLL PIE.Commo

现实中我们要处理的往往是RGB彩色图像.对其主要通过HSI转换.分量色差等技术来提出目标. RGB分量灰度化: RGB可以分为R.G.B三分量.当R=G=B即为灰度图像,很多时候为了方便,会直接利用某个分量来进行灰度化,如下图所示: 上图中R分量下红色部分明显比其他两幅更偏白:同样地G分量草地较淡,B分量天空较淡.其他部分如灰黑色马路则相差不多.实际中,我们可以根据 需求有选择地选择分量. RGB分量差灰度化: 有时候我们的要求是从图像中提取某种颜色区域,那么最简单的方法就是采用RGB色差. 例

一.前言 随着互联网的发展,数据的海量增长使得文本信息的分析与处理需求日益突显,而文本处理工作中关键词提取是基础工作之一. TF-IDF与TextRank是经典的关键词提取算法,需要掌握. 二.TF-IDF 2.1.TF-IDF通用介绍 TF-IDF,全称是 Term Frequency - inverse document frequency,由两部分组成---词频(Term Frequency),逆文档频率(inverse document frequency). TF-IDF=词频(TF)