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Python分析测试数据实践

近期因需要分析点数据,又重新拾起来,并快速解决问题。特总结一下,作为工具类语言,Python 还是非常不错的,推荐使用。 1. 背景说明 近期在分析一些测试脚本产生的数据。...如失败,会打出错误的信息,供事后分析使用。但要从日志中分析出错误,并不容易。...步骤:收敛数据 虽然我们得到的结构化数据,但分析起来仍不太容易。这主要是因为测试的数据是零散的。...Python本身有很多的文本相似度的实现,这里就使用了内置的官方库difflib的类SequenceMatcher方法。 Difflib类原理 原理比较拗口,我直接写上了一段英文解释。...使用上述方法,尝试多种不同的相似度阈值,找出比较符合预期的结果。

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    聊聊测试数据的生成方法

    面临挑战:线上流量录制得到的测试数据量过大,超过30G,如何存储?待办问题:如何生成大数据量的测试数据,且可以平衡造数据效率和成本?...借着回答这个问题的机会,顺带聊聊生成测试数据的几种方法。1、手动生成:编写SQL语句在数据库中写入数据。...上述所说的四种测试数据生成方式中,比较适合她的是第二种和第三种数据生成方法,即:基础铺底数据用线上数据脱敏导出,测试的参数化数据通过跑批生成数据文件。...测试数据的存储和引用有两种方法:如果线上大规模的压测较多,则可以采用轻量级数据库如SQLite进行测试数据存储,压测时直接读取引用即可。...如果日常测试环境压测较多,则可以将测试数据保存为文件,压测前通过平台将压测脚本和测试数据文件存储到对象存储组件中。

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    聊聊测试数据的生成方法

    面临挑战:线上流量录制得到的测试数据量过大,超过30G,如何存储? 待办问题:如何生成大数据量的测试数据,且可以平衡造数据效率和成本?...借着回答这个问题的机会,顺带聊聊生成测试数据的几种方法。 1、手动生成:编写SQL语句在数据库中写入数据。...上述所说的四种测试数据生成方式中,比较适合她的是第二种和第三种数据生成方法,即:基础铺底数据用线上数据脱敏导出,测试的参数化数据通过跑批生成数据文件。...测试数据的存储和引用有两种方法: 如果线上大规模的压测较多,则可以采用轻量级数据库如SQLite进行测试数据存储,压测时直接读取引用即可。...如果日常测试环境压测较多,则可以将测试数据保存为文件,压测前通过平台将压测脚本和测试数据文件存储到对象存储组件中。

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    测试数据准备方法以及未来的发展方向

    01 常见的测试数据准备方法 我总结了一下我曾经过用过的生成测试数据方法,主要有以下几类: 基于 GUI 的测试数据生成方法 基于 API 的测试数据生成方法 基于 DB 的测试数据生成方法 基于 MQ...的测试数据生成方法 基于第三方库方式的测试数据生成方法 综合运用上述方法生成测试数据 接下来,我们一起详细分析一下各种方法的有权点以及适用场景。...抓包在测试中是非常常用的辅助手段,我们可以在操作 APP 或者 WEB 页面的时候,对操作进行抓包,通过对抓取到的请求包,分析接口的各种参数。这也是相对高效的办法。 查看日志文件。...03 构造测试数据的痛点及应对 前面,我们分析了两种准备测试数据的时机以及各自的优缺点。那么我们实际工作中,准备测试数据的工作有哪些痛点,我们又该如何解决呢?...05 总结 本篇文章我们梳理了测试数据准备的各种方法,并分析了各自的优缺点及适用场景。测试数据准备的时机上看,对于不常改变的数据适合采用提前准备的方法,对于经常变化的数据在测试用例中准备更好。

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    性能测试数据分析的第一步

    直观来看,这份测试数据至少有三个问题没有澄清: 第二个场景中,用户数增加了一倍(从500加到1000),TPS基本上没有变化,但是响应时间增加了近一倍?原因有可能是什么?...其实这也是很多性能测试人员面临的问题,没有具体分析问题的能力,也不要求测试人员去确认是哪个部分组件的性能问题,或者去定位代码级的问题,但是至少,你也需要有分析测试数据并给出合理的结果数据吧。...先来看一张性能测试人员可能看到吐,但又没太看明白的性能测试曲线拐点图: 这里先不分析几个Load的划分,主要来看看随着用户的增加,Throughput(也可以理解为TPS)、Utilization(资源使用率...这是性能测试数据分析的第一步,也是性能测试的基本功,需要从这三者的变化关系中,先确认是哪里出了问题。而不是一上来就分析线程数、中间件等等,还没到哪一步。...确保你的压测是正确的、合理的,然后再进一步分析性能瓶颈。否则就是在错误的道路上越走越远(在错误的压测数据上做分析没有任何意义)。 共勉。

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    大话测试数据(二):概念测试数据的获取

    “这样你就建立了对“电子对账单”这种测试数据的概念,也就是说得到了“电子对账单”这种概念的测试数据。Pretty easy?事实没有那么简单的。...好吧,可以参考下面的干货资料(英文版,也正好练习下英文),你就当它是个 checklist,按图索骥吧:关于测试数据的获取(不仅仅是概念测试数据的获取),测试思路的获取,甚至是需求的获取,你一定会有收获...,或为您发明最好的方法。‎‎...搜索您的错误/支持系统或创建错误目录,记住关键故障和根本原因分析。使用旧版本的软件作为灵感和预言机。‎‎ 19.测试工件。‎‎...31.上下文分析。‎‎在当前情况下,还有什么应该影响你测试的东西,以及如何?您了解市场力量和项目驱动因素吗?是否有任何变化应该导致新的测试方法?其他人测试了什么?‎‎ 32.法律方面。‎‎

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    大话测试数据(一)

    导读:测试数据的准备至关重要,无论是手工测试还是自动化测试都要以良好的测试数据准备为基础。...测试数据就是输入的内容,没有测试数据,你咋执行用例? 2....(通过一些统计可以帮助识别那些业务重要,为能够制定正确的测试策略提供重要信息;对数据做 pattern 分析的话可以用于补充测试场景、用例,同样十分有益;这些数据还可以在测试中进行复用)。 6....测试数据的分类 我们可以从多个维度对测试数据进行分类,下面讲一下我的分类方式: 1. 从测试数据的生命周期角度看可以将测试数据分为:稳定和数据、可消耗的数据和混合类型数据。...拿到发票后,我们还要分析发票里到底有哪些数据,经过需求的获取及分析,我们知道发票包含:发票日期,发票代码,付款方,收款方,金额,防伪码,二维码等。

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    测试数据“时间穿梭”

    ②将测试数据自动调整到我们想要的时间,针对上面的问题,就是测试数据时间能够随着测试环境的时间同步变动。...分析上面的选项,必然是第二种情况对测试人员来说更为理想,因为在第一种方案下,如果服务器在云端,是难以修改系统时间的;即使能够修改成功,也会影响在此环境下的并行任务的测试。...如图所示,核心代码是muteTime这个函数,将函数中增加了是否为固定时间的判断,如果是固定时间,则设置为配置的固定时间即可,最后将配置写在下面的方法中: ?...总结 本文分享了小编在项目测试过程中遇到的一个小问题,这个问题从发现到解决经历了问题定位、问题分析、方案调研、方案评估、方案实现、改造调优、总结的过程。...这个过程是小编在工作中遇到大部分问题时要走的一套流程,有了一套通用的方案方法,才能娴熟地解决各类问题,不至于焦头烂额。希望本文对各位能够有所裨益。

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    分析方法之多维度拆解分析方法

    这就是多维度拆解分析方法。 那么多维度拆解分析方法一般由那几个角度去拆解呢? 一般我们会从指标的构成和业务流程两个角度去拆解。...还是举个栗子来说吧 比如说有个APP 的日用户留存率下降了5%,该怎么分析呢? 我们就从指标的构成和业务流程两个角度去拆解分析。...首先我们从高用户进行细分,包括新老,渠道,活动,画像等多个维度,然后再分析每个维度下不同用户的次日留存率,通过这种方式来定位到导致留存率下降的用户群体是谁。...通过指标分析到目标客户群体后,我们可以具体情况具体分析,通过参考内部-外部因素来进行分析。...采用PEST分析(宏观经济环境分析),政治(政策影响)、经济(短期内主要是竞争环境,如对竞争对手的活动)、社会(舆论压力、用户生活方式变化、消费心理变化、价值观变化等偏好变化)、技术(创新解决方案的出现

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