前言 自动化已经成为测试的必备技能之一了,所以,很多想跳槽的测试朋友都在自学,特别是最实用的接口自动化, 但是很多人因为没有可以练手的项目而苦恼,最终导致缺乏实战经验,其实,完全可以自己开发个简单项目练手, 本文,就带大家开发个简单的项目,只包含后端接口,使用的技术是:python + flask + mysql + redis python:很容易入门的语言,三方库非常丰富,不用我们自己造轮子 flask:轻量级的web开发框架,快速上手 mysql:主流的数据库,本项目用于存储用户信息,py

目的是把一个flask项目的mysql数据库.redis数据库.flask应用.nginx服务分别装到四个容器中,然后用docker-compose命令同时启动与关闭 一.安装docker Docker 运行在 CentOS 7 上,要求系统为64位.系统内核版本为 3.10 以上.通过 uname -r 命令查看当前的内核版本 更新yum sudo yum update 移除旧版本 sudo yum remove docker                   docker-client  

Docker配置了好多天,昨天晚上终于把碎遮项目的Docker打包完成了,后面会继续完善项目代码,把稳定版本打包后推送到DockerHub上. 网上关于Docker配置的文章很多,但大部分都是复制粘贴,让人不明所以..在上面我浪费了好多时间. Docker的下载和安装就不再赘述,直接开始配置环节,我使用的是docker-compose.yml,docker compose 在 Docker 容器运用中具有很大的学习意义,docker compose 是一个整合发布应用的利器.而使用 docker

[demo项目开发需求] 用户信息管理,可以注册.登录.添加用户.删除用户 注册:任何用户可以注册,对用户提交的注册信息进行校验,返回对应的信息,其中: 用户名:必填,唯一 密码:必填,只能6-12位,入库是加盐加密 真实名:必填 性别:非必填,只能0(male)或者1(female) 电话:必填,唯一,满足电话要求,数字,且11位 登录:用户登录,成功,则保存token到redis,其中: 用户名:必填 密码:必填 如果登录成功,对用户名加时间戳的字符串进行md5加密,生成的值作为token,

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一:设计数据库

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

本篇博文主要讲解Docker下使用RQ队列的通信配置,主要是网上的部分文章写的不太清楚,特写一篇 作者使用docker-compose.yml文件调度各部分文件Dockerfile,起初是这样写的 version: '3'services: redis:   image: "redis"   restart: always   environment:     - TZ=Asia/Shanghai mysql:   build: ./mysql   environment:     -

第一步:创建模拟数据表. CREATE TABLE `test_table` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '模拟用户id', `username` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名', `content` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '内容', PR

郑重提示:本博客转载自好友博客,个人觉得写的很牛逼所以未经同意强行转载,原博客连接 http://www.cnblogs.com/wt645631686/p/8243438.html 欢迎访问 在进行网站设计的时候,有时候会遇到给用户大量发送短信,或者订单系统有大量的日志需要记录,还有做秒杀设计的时候,服务器无法承受这种瞬间的压力,无法正常处理,咱们怎么才能保证系统正常有效的运行呢?这时候我们就要引用消息队列来实现这类的需求,这时候就需要一个中间的系统进行分流和解压.消息队列就是一个中间件,需要

在进行网站设计的时候,有时候会遇到给用户大量发送短信,或者订单系统有大量的日志需要记录,还有做秒杀设计的时候,服务器无法承受这种瞬间的压力,无法正常处理,咱们怎么才能保证系统正常有效的运行呢?这时候我们就要引用消息队列来实现这类的需求,这时候就需要一个中间的系统进行分流和解压.消息队列就是一个中间件,需要配合其他合理使用. 消息队列的概念.原理和场景 本质上讲,消息队列结构就是一个队列结构的中间件,也就是说把消息和内容放入这个容器之后,就可以直接的返回,不需要等它后期处理的结果,另外会有一个程序

转自:http://www.jb51.net/article/86021.htm 任务异步化 打开浏览器,输入地址,按下回车,打开了页面.于是一个HTTP请求(request)就由客户端发送到服务器,服务器处理请求,返回响应(response)内容. 我们每天都在浏览网页,发送大大小小的请求给服务器.有时候,服务器接到了请求,会发现他也需要给另外的服务器发送请求,或者服务器也需要做另外一些事情,于是最初们发送的请求就被阻塞了,也就是要等待服务器完成其他的事情. 更多的时候,服务器做的额外事情,并

用到的弹幕播放器插件:dplayer.js(开源) 1.安装Redis 2.安装flask-redis包 pip install flask-redis3.下载dplayer 页面搭建 1.引入资源 <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static',filename='dplayer/dist/ DPlayer.min.css') }}"> <script src="{{ url_for('

用例场景: 定时从远程多台机器上下载文件存入HDFS中.一开始采用shell 一对一的方式实现,但对于由于网络或者其他原因造成下载失败的任务无法进行重试,且如果某台agent机器down机,将导致它对应的所有下载服务中断,重新提交下载任务也极为麻烦.故考虑采用redis队列来实现与机器无关的job提交与执行. 任务提交实现 log_agent.py: 每隔十分钟执行一次,通过crontab -e 设置,在一台服务器上设置即可. */10 * * * * python /usr/local/app

一.配置文件 首先我们需要在配置文件中配置默认队列驱动为Redis,队列配置文件是config/queue.php: return [ 'default' => env('QUEUE_DRIVER', 'sync'), 'connections' => [ 'sync' => [ 'driver' => 'sync', ], 'database' => [ 'driver' => 'database', 'table' => 'jobs', 'queue' =&g

由于xxx平台上自己的博客已经很久没更新了,一直以来都是用的印象笔记来做工作中知识的积累存根,不知不觉印象笔记里已经有了四.五百遍文章.为了从新开始能与广大攻城狮共同提高技术能力与水平,随决心另起炉灶在新的博客与大家分享 经过一段时间项目的沉淀之后,对实际应用中的多线程开发及队列使用产生了深厚的兴趣,也将<<java并发编程实战>>仔细的阅读了两三遍,也看了很多并发编程的实践项目,也有了深刻的理解与在实践中合理应用队列.多线程开发的应用场景 1.真实应用场景描述: 由于一段时间以来

public function redisAction(){ $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); echo "Connection to server sucessfully<br/>"; //存储数据到列表中 $redis->lpush("tutorial-list", "Redis"); $redis->lpush("tut

目录 参考链接 本文环境 为什么使用队列 Laravel 中的队列 分发任务 任务队列 Worker Last-Modified: 2019年5月10日11:44:18 参考链接 使用 Laravel Queue 不得不明白的知识 Laravel 队列文档 本文环境 Laravel 5.5 队列 Redis 为什么使用队列 使用队列的目的一般是: 异步执行 出错重试 解释一下: 异步执行: 部分代码执行很耗时, 为了提高响应速度及避免占用过多连接资源, 可以将这部分代码放到队列中异步执行. Eg

先放上github地址:spike-system,可以直接下载完整项目运行测试 SpringBoot+JPA+MySql+Redis+RabbitMQ 秒杀系统 技术栈:SpringBoot, MySql, Redis, RabbitMQ, JPA,(lombok) Controller /put : 上架 "watch"商品10个 @RequestMapping("/put") String put(@RequestParam String orderName,

摘要:在正式编写前需要了解一下如何在 python 函数中去判断,一个请求是 get 还是 post. 本文分享自华为云社区<[首发]flask 实现ajax 数据入库,并掌握文件上传>,作者:梦想橡皮擦. flask 实现ajax 数据入库 在正式编写前需要了解一下如何在 python 函数中去判断,一个请求是 get 还是 post. python 文件代码如此所示: # route()方法用于设定路由: @app.route('/hello.html', methods=['GET',