数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧!使用数据驱动的模式,可以根据业务分解测试数据,只需定义变量,使用外部或者自定义的数据使其参数化,从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据.可以将测试脚本与测试数据分离,使得测试脚本在不同数据集合下高度复用.不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖,还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作. 下面将使用Python下的数据驱动模式(ddt)库,结合unittest库以数据驱动模式创建百度搜索的测试. ddt库包含一组类和方法用于实现数据驱动测试.可以将

 数据抓取的艺术(一):Selenium+Phantomjs数据抓取环境配置 2013-05-15 15:08:14 分类: Python/Ruby     数据抓取是一门艺术,和其他软件不同,世界上不存在完美的.一致的.通用的抓取工具.为了不同的目的,需要定制不同的代码.不过,我们不必Start from Scratch,已经有许多的基本工具.基本方法和基础框架可供使用.不同的工具.不同的方法.不同的框架的特点也不同.了解这些工具.方法和框架是首要任务,接下来就需要明白它们的差异都在哪里.什么

通过上一步,环境已搭建好了. 下面开始实战, 首先,编写链接mysql的函数conn_sql.py import pymysql def sql_conn(u,pwd,h,db): conn=pymysql.connect(user=u,passwd=pwd,host=h,db=db) #print("连接数据库"+db+"成功了!!") return conn 在编写,查询数据库的语句:sql.py import pymysql import conn_sql d

oracle插入数据有多种方式: 将从多个表中查出来的数据插入到临时表中 数据行数 5189597 1.传统方式:直接将数据插入到表中 insert into LLB_BASIC_USER_D_TEMP_TEST select t.serv_id, t.phone_id, a1.loc_imei t, region_code, t.county_code, t.payment_mode_cd, t.plan_id, t.productflux, t.allflux, t.netuse , t.l

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.

一,什么是rrd文件? 所 谓的“Round Robin” 其实是一种存储数据的方式,使用固定大小的空间来存储数据,并有一个指针指向最新的数据的位置.我们可以把用于存储数据的数据库的空间看成一个圆,上面有 很多刻度.这些刻度所在的位置就代表用于存储数据的地方.所谓指针,可以认为是从圆心指向这些刻度的一条直线.指针会随着数据的读写自动移动.要注意的 是,这个圆没有起点和终点,所以指针可以一直移动,而不用担心到达终点后就无法前进的问题.在一段时间后,当所有的空间都存满了数据,就又从头开始存放. 这样

https://jingyan.baidu.com/article/63f236281f17650208ab3d97.html Sub 数据对比() Dim i As Integer Dim j As Integer For i = To '员工基础报表数据范围 For j = 2 To 2028 '员工待遇统计表数据范围 If Sheets("old").Cells(i, 6) = Sheets("new").Cells(j, 6) Then Sheets(&qu

表结构如下: CREATE TABLE `tab_AAA` (  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,  `customer_no` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' ',  `agreement_type` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' ,  `agreement_version` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' ',  `agreement_statu

对比在android中批量插入数据的3中方式对比(各插入1W条数据所花费的时间): 1. 一个一个插入 /** * 向表中插入数据 * * @param openHelper * @param appInfo * @return */ public static boolean insert(SQLiteOpenHelper openHelper, RemoteAppInfo appInfo) { if (null == appInfo) { return true; } SQLiteDatab

原文链接 http://www.dotnetgeek.cn/xuexiwebservice1.html 一.什么是WebService: 简单通俗来说,就是企业之间.网站之间通过Internet来访问并使用在线服务,一些数据,由于安全性问题,不能提供数据库给其他单位使用,这时候可以使   用WebService服务提供. 二.创建WebService 创建WebService之后,我们就可以在文件里写返回数据的方法了. 三.返回数据的四种形式 笔者水平有限,只列出这四种数据的返回形式: (1)直

创建测试表 create table base_users ( userid         varchar2(16), username  varchar2(32), passwd      varchar2(16) )tablespace cat_data; 采用一条一条插入的方式 create or replace procedure insert_data_one_by_one(n in number) as currentId number(16) := 0; l_userid var

摘自https://www.cnblogs.com/sanzangTst/p/7722594.html 一.搜索参数化 在TXT文件中保存需要搜索的内容: 测试代码: 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # @File : txt.py 4 # @Software: PyCharm 5 from selenium import webdriver 6 import time 7 8 url = 'https://www.baid

$("#dtlTable tr:gt(0)").each(function(i){ var orderQtyBy = $("input[name='orderQtyBys']",this).val();//订单数量 var goodNoQtyBy = $("input[name='goodNoQtyBys']",this).val();//已验未入数量 var haveingDeliveryQty = $("input[name='ha

分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理.聚合和分析.它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别.这类系统一般采用有向无环图(DAG). DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑.如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks.单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况. 关注点 当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的: 运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种

这篇文章我会从业务中关注的: 1. 存储大小 2.查询效率 3.是否支持表结构变更既数据版本变迁 5.能否避免分隔符问题 6.优势和劣势总结 几方面完整的介绍下hive中数据以下几种数据格式:textfile,parquent,orc,thrift,avro,protubuf 更新中... 预计3月9日完成

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

<?php /** * author jackluo * net.webjoy@gmail.com */ class IMysqlDiff { private $master,$slave; public function __construct() { $this->master = array(); $this->slave = array(); } /** * master */ public function setMasterTable($host,$user,$pwd,$db

要想操作excel和mysql首先需要安装python,然后是安装excel和mysql插件: 第一步安装python: 直接百度搜索,下载安装就可以了. 第二步安装excel插件: 首先到这个http://pypi.python.org/pypi/xlrd网址下载插件: 由于这个网站打开缓慢(国内打开国外网站的通病),可以到我这个网盘下载:下载 下载后,解压到一个固定目录,比如:我解压到d:\excel下 然后按ctrl+c打开运行cmd 进入到解压目录下(默认是c盘,进入d盘可以直接输入d:

一.单线程(单条循环)插入50000条记录: 每执行一次就要访问一次数据库 import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class Test { public static void main(String[] args) { Connecti

//小程序 Page({ data: { items: [] }, onLoad: function(options) { this.setData({ items: [1,2,3] }) } }) //Vue new Vue({ data: { items: [] }, mounted () { this.items = [1, 2, 3] } }) <!--小程序--> <text wx:for="{{items}}">{{item}}</text&g