Playwright 是微软开源的一个用于 Web 测试和自动化的框架, 提供了可靠的端到端测试, 功能非常强大, 可以在测试, 爬虫,自动化场景中使用. 跨浏览器 Playwright 支持所有现代的渲染引擎,包括 Chromium.WebKit 和 Firefox. 跨平台 在 Windows, Linux 和 macOS 提供相同的使用体验. 跨语言 多语言支持, TypeScript, JavaScript, Python, .NET, Java. 录制.自动代码生成 .重放 Playw

注:本文英文原文在google开发者工具组的博客上[需要FQ],以下是我的翻译,欢迎转载,但请尊重作者版权,注名原文地址. 之前两篇文章分别介绍了Google 分布式软件构建系统Blaze相关的为了提供对存储在云端的源码的访问支持而定制的文件系统和构建系统是如何工作的.这篇文章在前两篇文章的基础之上介绍了一个在大规模集群上面分布式高效率执行构建步骤的系统［译者注:就是Blaze］.正如你看到的,源文件系统和构建系统的细节对于我们实现快速高效的分布式构建是非常重要的.所以在介绍构建步骤如何分布式执

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scala,Spark源码基于2.

Ray是UC Berkeley AMP实验室新推出的高性能分布式执行框架,它使用了和传统分布式计算系统不一样的架构和对分布式计算的抽象方式,具有比Spark更优异的计算性能. Ray目前还处于实验室阶段,最新版本为0.2.2版本.虽然Ray自称是面向AI应用的分布式计算框架,但是它的架构具有通用的分布式计算抽象.本文对Ray进行简单的介绍,帮助大家更快地了解Ray是什么,如有描述不当的地方,欢迎不吝指正. 一.简单开始 首先来看一下最简单的Ray程序是如何编写的. # 导入ray,并初始化执行环

Flink 的分布式执行过程包含两个重要的角色,master 和 worker,参与 Flink 程序执行的有多个进程,包括 Job Manager,Task Manager 以及 Job Client,下图展示了 Flink 程序的执行过程. Flink 程序首先被提交到 Job Client 上,随后 Job Client 将它提交到 Job Manager 上,Job Manager 负责安排资源的分配和 job 的执行.首先是资源的分配,然后是将 job 划分为若干 task 后提交到对

前言 平常我们手工测试用例非常多时,比如有1千条用例,假设每个用例执行需要1分钟.如果一个测试人员执行需要1000分钟才能执行完,当项目非常紧急的时候,我们会用测试人力成本换取时间成本,这个时候多找个小伙伴把任务分成2部分,于是时间缩减一半.如果是十个人一起执行,1000个用例理论上只需100分钟就能完成,时间缩短到了1/10.大大节省的测试时间,为项目节省了时间成本. 同样道理,当我们测试用例非常多的时候,一条条执行,很显然会比较慢,那么如何让测试用例并行执行呢,这就是我们接下来要讲的pyte

大家都知道QTP与ALM (QC的升级版)集成是最好的一个分布式执行的结合.因为毕竟QTP是一个商业软件,HP当然不会让你去跟其他的open source的工具去集成,要不他到哪里去挣钱. 有时候服务器端的ALM 也安装好了,QTP也配置好了,可能运行的时候就是总是报一些无关紧要的操作. 问题: 本地直接运行QTP test 或者是LR test在ALM中没有问题.可是从远程的机器上运行QTP test就报"Access is denied " ,"unspecified e

前言 平常我们手工测试用例非常多时,比如有1千条用例,假设每个用例执行需要1分钟.如果一个测试人员执行需要1000分钟才能执行完,当项目非常紧急的时候, 我们会用测试人力成本换取时间成本,这个时候多找个小伙伴把任务分成2部分,于是时间缩减一半.如果是十个人一起执行,1000个用例理论上只需100分钟就能完成,时间缩短到了1/10.大大节省的测试时间,为项目节省了时间成本. 同样道理,当我们测试用例非常多的时候,一条条执行,很显然会比较慢,那么如何让测试用例并行执行呢,这就是我们接下来要讲的pyt

Spark分布式执行原理 让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scal

前言 平常我们手工测试用例非常多时,比如有1千条用例,假设每个用例执行需要1分钟.如果一个测试人员执行需要1000分钟才能执行完,当项目非常紧急的时候, 我们会用测试人力成本换取时间成本,这个时候多找个小伙伴把任务分成2部分,于是时间缩减一半.如果是十个人一起执行,1000个用例理论上只需100分钟就能完成,时间缩短到了1/10.大大节省的测试时间,为项目节省了时间成本. 同样道理,当我们测试用例非常多的时候,一条条执行,很显然会比较慢,那么如何让测试用例并行执行呢,这就是我们接下来要讲的pyt

JMeter分布式执行环境的搭建 ( 使用基于SSL的RMI的有效密钥库 ) 在上一篇的基础之上,提供一个简单的例子: Master和Slave不是同一台,采用默认端口 Master:10.86.16.218 修改jmeter.properties (用默认端口1099) remote_hosts=10.86.16.81:1099,10.86.17.82:1099 屏蔽 server.rmi.ssl.disable=false (默认启用RMI) 在system.proerties的最后加一行

摘要:本文主要介绍如何详细解读GaussDB(DWS)产生的分布式执行计划,从计划中发现性能调优点. 前言 执行计划(又称解释计划)是数据库执行SQL语句的具体步骤,例如通过索引还是全表扫描访问表中的数据,连接查询的实现方式和连接的顺序等.如果 SQL 语句性能不够理想,我们首先应该查看它的执行计划.本文主要介绍如何详细解读GaussDB(DWS)产生的分布式执行计划,从计划中发现性能调优点. 1.执行算子介绍 要读懂执行计划,首先要知道数据库执行算子的概念: 下面重点介绍下基于sharing

前言 平常我们功能测试用例非常多时,比如有1千条用例,假设每个用例执行需要1分钟,如果单个测试人员执行需要1000分钟才能跑完 当项目非常紧急时,会需要协调多个测试资源来把任务分成两部分,于是执行时间缩短一半,如果有10个小伙伴,那么执行时间就会变成十分之一,大大节省了测试时间 为了节省项目测试时间,10个测试同时并行测试,这就是一种分布式场景 同样道理,当我们自动化测试用例排常多的时候, 一条条按顺序执行会非常慢(虽然接口很快),pytest-xdist的出现就是为了让自动化测试用例可以分布式

一. 安装Java 1.1下载JDK 1) Windows安装jdk,下载完成后,双击安装 2) Linux解压:tar -zxvf jdk-8u74-linux-x64.gz 1.2 Java环境变量 1)Windows 变量名:[JAVA_HOME] 变量值:[D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_92][jdk安装路径] 变量名:[path] 变量值:[\;%JAVA_HOME%\bin;] 变量名:[CLASSPATH] 变量值:[.;%JAVA_HOME%\li

目前ui框架会做一个更新,把原有的Jenkins分布式方式换成grid方式,换成grid方式有两个好处,1.grid的资源占用比Jenkins的jnlp占用资源少 2.grid可控制不同浏览器同时跑 看很多网上跑自己的案例都很顺,想直接拿过来用,中间遇到很多问题,发现自己的电脑,启动多个浏览器后,只会执行1个浏览器,读取数据库中的控件,报空指针问题等,类似并发的问题,最开始怀疑testng多线程问题,折腾了一天,发现是因为我们设计模式问题,并发中driver被覆盖了,哎,,,之后并发有遇到很多问

来源:https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/11681370.html 前言 使用Locust进行性能测试时,当一台单机不足以模拟所需的用户数量的时候,可以在多台机器上分布式的执行性能测试.locust分布式启动场景有2种,一种是单机设置master和slave模式,另外一种是有多个机器,其中一个机器设置master,其它机器设置slave节点. 单机主从模式 Locust 中如需使用 master-slave 模式启动多个进程(使用多核处理器的能力),先启动

1.大部分自动化测试人员都是在本地执行UI自动化测试,也就是代码和浏览器必须在同一台机器上,这样的的缺陷很多,无法多任务并发执行UI自动化测试用例,效率极低 2.正是如此,Selenium 的remote模式为我们带来了解决办法(俗称Selenium gird)工作原理就是分布式的,由一个中央控制器来控制多个节点机器(用例执行机)来同时多任务并发执行UI自动化测试用例,详见博客:(http://www.cnblogs.com/zw520ly/p/5995708.html) 3.虽然这样解决了多任

一. 安装Java 1.1下载JDK 1) Windows安装jdk,下载完成后,双击安装 2) Linux解压:tar -zxvf jdk-8u74-linux-x64.gz 1.2 Java环境变量 1)Windows变量名:[JAVA_HOME]变量值:[D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_92][jdk安装路径]变量名:[path]变量值:[\;%JAVA_HOME%\bin;]变量名:[CLASSPATH]变量值:[.;%JAVA_HOME%\lib\dt.j

Selenium Grid 有两个概念 hub :主节点,你可以看作 "北京总公司的测试经理". node:分支节点,你可以看作 "北京总公司的测试小兵A" 和 "上海分公司的测试小兵B",还有 "深圳分公司的测试小兵C" -. 也就是说在Selenium Grid中只能有一个主hub,但可以在本地或远程建立 N 多个分支node,测试脚本指向主hub,由主hub 分配给本地/远程node 运行测试用例. docker sel

Scale your pandas workflows by changing one line of code       To use Modin, replace the pandas import: # import pandas as pd import modin.pandas as pd 安装 Modin can be installed from PyPI: pip install modin 注:由于modin依赖于ray,而ray目前只支持linux和mac系统, 不支持wi

http://blog.sina.com.cn/s/blog_53f023270101sc3w.html http://www.cnblogs.com/2test/p/5336842.html