工业时代流水线的发明将生产任务的效率大大提升。同样，在软件开发过程中流水线的建立也能帮助我们更好的产出、提升效率。
您是否听说过 行为驱动开发(behavior-driven development)（BDD），并好奇这是个什么东西？也许你发现了团队成员在谈论“嫩瓜”（LCTT 译注：“ 嫩瓜(gherkin)” 是一种简单的英语文本语言，工具 cucumber 通过解释它来执行测试脚本，见下文），而你却不知所云。或许你是一个 Python 人(Pythonista)，正在寻找更好的方法来测试你的代码。 无论在什么情况下，了解 BDD 都可以帮助您和您的团队实现更好的协作和测试自动化，而 Python 的 behave 框架是一个很好的起点。
Leo Li，携程高级软件工程师，负责度假 BDD-Test UI 自动化测试框架的研发、维护和迭代等工作。
测试驱动开发（TDD）相信大家已经很熟悉了，而行为驱动开发（BDD）其实是TDD的一种演化。那什么是BDD，为什么要使用BDD， BDD下的自动化测试该如何做呢？本文将通过简单的例子，向大家展示如何使用Cucumber 描述需求，编写、执行测试用例，并输出测试报告。
移动端APP是一个复杂的系统，不同功能之间耦合性很强，很难仅通过单元测试保障整体功能。UI测试是移动应用开发中重要的一环，但是执行速度较慢，有很多重复工作量，为了减少这些工作负担，提高工作效率，需要引入可持续集成的自动化测试方案。
Yarn是Facebook在2016年推出的一款快速、可靠、安全的依赖管理工具，它解决了npm（Node.js包管理器）在早期版本中的一些问题，如安装速度慢、依赖管理不一致等。Yarn通过优化的并行下载机制、确定性的安装过程和本地缓存策略，极大地提升了前端开发者的开发体验。本文将从Yarn的基本概念出发，详细介绍其核心理论、安装步骤、常见问题及解决方案，并提供实用的代码示例。
Double-checked Locking，严格意义上来讲不属于无锁范畴，无论什么时候当临界区中的代码仅仅需要加锁一次，同时当其获取锁的时候必须是线程安全的，此时就可以利用 Double-checked Locking 模式来减少锁竞争和加锁载荷。目前Double-checkedLocking已经广泛应用于单例 (Singleton)模式中。
自动化测试在产品测试上有着非常重要的作用。实现测试自动化有多种积极的方式，包括最大限度地减少测试执行时间；在关键的发布阶段，用更少的时间确保更大的覆盖范围；在产品开发阶段，可靠又重复性地运行以确保没有
说到UI测试,不得不说,大部分都会拿网易的163邮箱进行练习,不多介绍其他,直接上干货:
大多数测试人员更喜欢Java，因为它具有平台独立性和易于构建任何东西的易用性——从简单的应用程序到复杂的移动应用程序、网站等等。
计算机中最重要的模型之一，莫过于进程模型和线程模型了，对于它们的深刻理解，直接关系到软件开发，算法设计等计算机细分方向。 01 — 进程模型 进程是指一个具有一定独立功能的程序在一个数据集合上的依次动
在现代软件开发中，编写和维护高质量的测试用例已经成为我们日常工作的重要部分。而JavaScript作为全球最流行的编程语言之一，拥有大量的库和框架，能够帮助我们更好地进行测试。
最近业务上使用的自动化测试项目在改进项目执行方案，优化框架，正好结合实践记录一下最近遇到的问题和解决方法，打算从以下几个部分跟大家探讨一下：
Shared Execution Techniques for Business Data Analytics over Big Data Streams
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
线程池由两个核心数据结构组成： 1）线程集合（workers）：存放执行任务的线程，是一个HashSet； 2）任务等待队列（workQueue）：存放等待线程池调度执行的任务，是一个阻塞式队列BlockingQueue； 关闭线程池时有两个关键步骤： 1）修改线程池状态到SHUTDOWN，这时新提交到线程池的任务都会被直接拒绝； 2）中断线程池中的所有线程，中断任务执行回收线程集合中所有线程。 线程池有如下状态： ●RUNNING：接收新任务，处理队列任务。 ●SHUTDOWN：不接收新任务，但处理队列任务。 ●STOP：不接收新任务，也不处理队列任务，并且中断所有处理中的任务。 ●TIDYING：所有任务都被终结，有效线程为0。会触发terminated()方法。 ●TERMINATED：当terminated()方法执行结束 线程池的状态转换规则： （1）线程池创建之后状态为RUNNING。 （2）执行线程池的shutdown()实例方法，会使线程池状态从RUNNING转变为SHUTDOWN （3）执行线程池的shutdownNow()实例方法，会使线程池状态从RUNNING转变为STOP（4）当线程池处于SHUTDOWN状态时，执行其shutdownNow()方法会将其状态转变为STOP（5）等待线程池的所有工作线程停止工作队列清空之后，线程池状态会从STOP转变为TIDYIN（6）执行完terminated()钩子方法之后，线程池状态从TIDYING转变为TERMINATED。
JinG、YuWang，携程前端开发工程师，负责机票主流程预定React Native技术栈相关开发工作。
rollup的插件和其他大型框架大同小异，都是提供统一的标准接口，通过约定大于配置定义公共配置，注入当前构建结果相关的属性与方法，供开发者进行增删改查操作。为稳定可持续增长提供了强而有力的铺垫！
我们知道，Vite 开发时，用的是 esbuild 进行构建，而在生产环境，则是使用 Rollup 进行打包。
大家都知道，操作系统可以同时运行多个任务。比如你一边听音乐，一边聊微信，一遍写博客。现在的cpu大都是多核的，但即使是过去的单核cpu也是支持多任务并行执行。
dataclasses是Python 3.7及更高版本中引入的一个标准库模块，它提供了一种简化和自动化对象定义的方式。
与其直接用些抽象、晦涩的技术名词去给分布式下一个定义，还不如从理解分布式的发展驱动因素开始，我们一起去探寻它的本质，自然而然地也就清楚它的定义了。
cucumber是一款测试工具。可用于大多数主流编程语言。比如JAVA、JS、Ruby、C++、Lua、Android、Kotlin、C#/F#、PHP、Python、Go、Groovy、Scala等等。其中JAVA、JS、Ruby的代码托管在cucumber下。官方建议选择与生产代码相同的平台或编程语言的实现。本文主要是JAVA平台下的介绍教程。使用方法非常简单，创建一个mvn工程，在pom.xml文件引入以下依赖即可。
刚才发生了悲伤的一幕，本来这篇博客马上就要写好的，花了我一晚上的时间。但是刚才电脑没有插电源就没有了。很难受！想哭，但是没有办法继续站起来。
Cucumber是一个行为驱动开发（BDD）工具，它结合了文本描述和自动化测试脚本。它使用一种名为Gherkin的特定语言来描述应用程序的行为，这种语言非常接近自然语言，使得非技术人员也能够理解和参与测试。
cucumber早在ruby环境下应用广泛，作为BDD框架的先驱，cucumber后来被移植到了多平台，简单来说cucumber是一个测试框架，就像是juint或是rspec一样，不过cucumber遵循的是BDD的原则。
注：该文编写是结合了 Fabric 官方文档中的 defing-host-lists 以及 parallel execution 这两个章节来写的
在创建node.js项目如一个vue项目，或一个react项目时，项目都会生成一个描述文件package.json 。
模板方法模式在我们平时开发中是非常常见，也是非常容易理解的，在平时不经意间就会使用到，因此理解其设计思想是非常有必要的。
diff算法是一种优化手段，将前后两个模块进行差异化对比，修补（更新）差异的过程叫做patch(打补丁)，从以下几点来理解：
最近一直在想一个问题，如何能让 js 代码写起来更语义化和更具有可读性。
1.1 什么是BDD（行为驱动开发） 首先了解一个概念，BDD（BehaviorDrivenDevelopment：行为驱动开发）为用户提供了从 开发人员和客户的需求创建测试脚本的机会。因此，开始时，开发人员，项目经理，质量保证，用户验收测试人员和产品所有者（股东）都齐聚一堂，集思广益，讨论应该传递哪些测试场景，以便成功调用此软件/应用程序。这样他们想出了一组测试场景。所有这些测试脚本都是简单的语言，所以它也可以服务于文档。
相信大部分的人都听说过 BDD，即：行为驱动开发，但并未涉及到它的使用方和项目实战。
BDD，行为驱动开发是 敏捷软件开发 的一种技术，鼓励软件项目的所有成员之间的相互协助
https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
作者简介 毛京超，任职去哪儿网酒店事业部，负责代理商对接业务线相关的测试工作，参与去哪儿Qunit自动化测试框架的开发。 蒋承君，去哪儿网金融事业部测试工程师，负责金融事业部主系统的测试工作及测试工具研发 Qunit简介 Qunit是去哪儿网基于Junit框架自主研发的接口自动化测试框架，目前支持的被测接口协议类型包括：HTTP接口、Dubbo RPC接口和Hessian接口。 该自动化测试框架将常用功能的代码实现（测试数据准备、远程执行SQL、调用被测接口等）封装成一个个标签，测试人员编写自动化测试用例时
PyTorch 开发者在实现的同时，发布了一篇论文：[ PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training ] Shen Li, Yanli Zhao, Rohan Varma, Omkar Salpekar, Pieter Noordhuis, Teng Li, Adam Paszke, Jeff Smith, Brian Vaughan, Pritam Damania, Soumith Chintal。
什么是Jalangi Jalangi是前端和后端JavaScript的动态分析框架。它允许您监视JavaScript程序的每个操作，并编写自己的程序分析代码。 技术细节 Jalangi Firefox扩展拦截并转换网页和外部文件中的每一行JavaScript代码。代码转换增加了一些钩子，允许您监视执行执行的几乎每个操作（例如，变量读/写，一元/二进制操作，函数/方法调用等）。简单地覆盖暴露的API允许您执行自己的动态分析。您的动态分析代码将与目标程序的执行并行执行。 广泛的影响力和应用 JavaScript
作为一种流行的持续集成和交付工具，Jenkins有多种方式来实现交付流水线。其中，Jenkins Pipeline是一种比较流行的方式，它提供了一个DSL（Domain Specific Language 的缩写，中文翻译为：领域特定语言）来描述交付流水线。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
上面的代码中，每一行都会 等待上一行的结果返回后才会执行。比如其中的 getUser 会等待 getConfig 数据返回之后才会执行。
免费的开源框架和工具由于其开源特性，现在逐渐成为自动化测试的首选解决方案。区别在于，你是喜欢使用类库编写一个全新的自动化测试框架，或者喜欢使用一个现成的工具。
看了下 Makefile，这句非常简单，就是 cp ./xxx ../xxx 而已，本身没什么问题。
在做接口自动化时随着案例增多，特别是流程类案例增多，特别是asp.net的webform类型的项目，再加上数据库校验也比较耗时，导致RF执行案例时间越来越长，就遇到这样一个问题，705个接口测试案例(案例包含流程类案例，一个流程类案例可能包含3、4个单个案例，单个案例又都包含登录)，通过Jenkins在单机上要跑13小时30分钟，而且目前还不是整个项目所有的接口测试案例，案例个数还在继续增长，一个系统假如有3、4000个接口那如果按照这个速度可能得跑一两天，这是很可怕的。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 来源：伯乐在线 原文：http://python.jobbole.com/87498/ 引言&动机 考虑一下这个场景，我们有10000条数据需要处理，处理每条数据需要花费1秒，但读取数据只需要0.1秒，每条数据互不干扰。该如何执行才能花费时间最短呢？ 在多线程(MT)编程出现之前，电脑程序的运行由一个执行序列组成，执行序列按顺序在主机的中央处理器(CPU)中运行。无论是任务本身要求顺序执行还是整个程序是由多个子任务组成，程序都是按这种方式执行的
我们知道，在生成 VNode 之后，下一步就是根据 VNode 生成DOM然后挂载了
业界有一些强大的工具可以替代Selenium，今天就来大概介绍一下。以下清单是精挑细选的Selenium替代框架：
张翔 腾讯高级前端开发工程师、腾讯云前端性能监控（RUM）核心开发。主要负责前端性能监控系统中的上报服务层模块的设计与实现。 前言 往期我们介绍了 前端性能监控 (RUM) 接入层服务高并发优化实践 ，我们针对缓存模型进行重新设计与优化，相信不少用户也感受到了 RUM 前所未有的流畅。 腾讯云前端性能监控（RUM) 系统中，接入层服务时刻承受着平均上百万 QPS 的上报请求，所以对于服务端的性能要求是极其高。接着往期 前端性能监控 (RUM) 接入层服务高并发优化实践 说的缓存模型，本次我们将带为您潜入 G
ForkJoinPool 是一个功能强大的 Java 类，用于处理计算密集型任务，使用 ForkJoinPool 分解计算密集型任务，并并行执行它们，能够产生更好的性能。它的工作原理是将任务分解成更小的子任务，使用分而治之的策略进行操作，使其能够并发地执行任务，从而提高吞吐量并减少处理时间。
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