相信很多前端开发在写单测的时候,最大的问题就是:“我应该测什么东西?” 没错,解决问题不是最难的,发现问题才是!知道要测哪个远比怎么测重要很多!
需求是业务和技术的桥梁,是行业知识向数字化转换的过程,业务是需求的输入,需求是设计的输入。即需求的关键元素必须从业务分析的元素演化而来,后续的高阶设计需要从需求一脉相承,一以贯之,每个元素需要有完整的生命周期和演化链,这是一个有机的整体。以业务对象为例,在业务分析阶段,业务客体是业务对象,在需求阶段,业务客体演化为对象实体,在设计阶段,对象演化成为数据库物理模型中的表或者视图。
正如即将上映的星球大战那样,Java 8的并行流也是毁誉参半。并行流(Parallel Stream)的语法糖就像预告片里的新型光剑一样令人兴奋不已。现在Java中实现并发编程存在多种方式,我们希望了解这么做所带来的性能提升及风险是什么。从经过260多次测试之后拿到的数据来看,还是增加了不少新的见解的,这里我们想和大家分享一下。
随着Python语言的使用越来越流行,基于Python的测试自动化框架也越来越流行。在项目选择最佳框架时,开发人员和测试人员会有些无法下手。做出选择是应该判断很多事情,框架的脚本质量,测试用例的简单性以及运行模块并找出其缺点的技术。这篇文章总结了测试自动化领域,适合Web端自动化框架(基于Python语言)以及它们相对于其他方面的优缺点。因此,可以帮助一些人根据需要和实际情况选择合适的的Python框架进行测试自动化。
问:stream比for循环慢5倍,用这个是为了啥? 答:互联网是一个新闻泛滥的时代,三人成虎,以假乱真的事情时候发生。作为一个技术开发者,要自己去动手去做,不要人云亦云。
注:在项目开发过程中,使用流式处理时,在数据量较大的情况下,通过并行流可以开启多个线程来执行处理,parallelStream与Stream的区别在于parallelStream开启了多线程的处理方式,所以当对方法替换的同时,必须关注方法处理的过程中,是否用到线程不安全的类型例如HashMap,ArrayList等待,方法内部使用不会出现线程安全问题,当变量在方法外部定义尤为重要,使用并行流需谨慎,时刻考虑线程安全问题。否则可能造成程序死锁,或数据的准确性。造成的后果完全取决于使用非线程安全类的效果。
用户需求采用例如采用用例(Use Case)文档或场景(Scenario)等方式说明。
很多人一直唠叨着并发中的新概念。然而,许多开发人员还没有机会把过多的注意力都放在上面。在这篇文章中,我们将带您了解Java 8 streams、 Hadoop、 Apache Spark、 Quasar fibers以及响应式编程,让你迅速入门。尤其是如果你不经常用它们的话。一句话,它并不遥远,它就在我们身边。
理解面向对象: Java纯粹的面向对象的程序设计语言,主要表现为Java完全支持面向对象的三个基本特征:继承、封装、多态。 Java程序的最小单位是类,类代表客观世界中具有某种特征的一类事物,这些类可以生成系统中的多个对象,而这些对象直接映射成客观世界的各种事物,整个Java程序由一个一个的类组成。 结构化(主张按功能把软件逐步细分,面向功能)/面向对象程序设计:(分析>设计>编程)SA/OOA > SD/OOD > SP/OOP 结构化程序设计最小的程序单元是函数,每个函数都负责完成一个功能,整个程序
模块和语言的变化共同促进了支持基于协程的并发、非阻塞 I/O 和异步编程的 Python 程序的开发。
Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式;另外一个则 是 Stream API。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
原文:https://devops.com/the-argo-project-making-gitops-practical/
测试自动化面试问题的这一部分将涵盖诸如为什么自动化,如何自动化以及自动化测试工具选择的主题。
目标 首先要定义自动化测试的目标是什么? 在笔者的企业实践中,给自动化测试明确了两个目标: 主动或被动方式触发主业务流全流程覆盖验证(应用于大规模持续集成验证) 能够与日常手工业务测试协作交互(提升手工业务测试过程效率) 基础 要进行自动化测试实践,需要必备哪些技术功底呢? 下面我们一起看看进行自动化测试实践必备的公共基础技术: 你得对web各种基础有所了解,甚至在某些方面应该是深入掌握的。 HTML 对html的组织及各种html元素特性和作用了解,同时还应该了解元素的属性,例如id、name等等 CSS
什么是up: 软件开发过程描述了构造,部署,维护软件的方式。统一过程是一种流行的构造面向对象系统的迭代软件开发过程。特别是统一过程是对统一过程的详细精化,而且被广泛采纳。
JavaCV(Java interface to OpenCV, FFmpeg, and more)
Java 8 中一个主要的新功能是引入了流(Stream)功能。在java.util.stream中包含用于处理元素序列的类。其中,最重要的类是Stream<T>。下面我们就来看看如何使用现有的数据源创建流。
Selenium是基于Web的最流行的UI自动化测试工具。它提供了一组支持多种平台的公开API(例如Linux,Windows,Mac OS X等)。此外,像Google Chrome,Mozilla Firefox,Internet Explorer和Safari等所有现代浏览器都可以用来运行Selenium测试。它也涵盖了Android平台,其中Appium是实现Selenium Webdriver界面的工具,用于移动自动化。
用例视图表述哪些事物 :谁是相关用户,用户希望从系统获得的服务,用户需要为系统提供的服务.
原文地址:https://dzone.com/articles/how-automatic-streaming-in-mule-4-beta-works
目录 ⊙MBT 是什么? ⊙PRE/POST 模型是什么? ⊙如何建立PRE/POST模型? ⊙OCL是什么? ⊙OCL怎么建立PRE/POST模型? ⊙PRE/POST模型MBT 实践 一、MBT是什么 MBT中文名称为基于模型的测试, 基于模型的测试属于软件测试领域的一种测试方法。按照此方法,测试用例可以完全或部分的利用模型自动产生。以上所说的模型通常是指对被测系统(SUT,system under test)某些(通常是功能性的)方面的描述。 模型一般都是对被测系统(SUT, system unde
UML中的图画完已经有一段时间了,前几天师父验收的时候,发现对这些图及其关系还需要进一步的理解,所以又整理了一下。
如果你正在考虑是否卡夫卡RabbitMQ最适合你的用例,请继续阅读,了解这些工具背后的不同的架构和方法,如何处理信息不同,和他们的性能优缺点。我们将讨论的最佳用例的每个工具,当它可能比依赖于一个完整的端到端流处理的解决方案。
流程:是指特定主体为了满足特定需求而进行的有特定逻辑关系的一系列操作过程,流程是自然而然就存在的。但是它可以不规范,可以不固定,可以充满问题。所以就会造成看似没有流程。
深入比较 Apache Flink和 Apache Spark,探索它们在数据处理方面的差异和优势,以帮助您确定最适合的数据处理框架。
流处理作为一个一直很活跃的研究领域已有 20 多年的历史,但由于学术界和全球众多开源社区最近共同且成功的努力,它当前正处于黄金时期。本文的内容包含三个方面。首先,我们将回顾和指出过去的一些值得关注的但却很大程度上被忽略了的研究发现。其次,我们试图去着重强调一下早期(00-10)和现代(11-18)流系统之间的差异,以及这些系统多年来的发展历程。最重要的是,我们希望将数据库社区的注意力转向到最新的趋势:流系统不再仅用于处理经典的流处理工作负载,即窗口聚合和联接。取而代之的是,现代流处理系统正越来越多地用于以可伸缩的方式部署通用事件驱动的应用程序,从而挑战了现有流处理系统的设计决策,体系结构和预期用途。
小编理解的需求分析就是要弄清楚用户需要的是什么功能,用户会怎样使用系统。这样测试时才能更清楚的知道系统该怎么样运行,才能更好的设计测试用例,才能更好的测试。
NVIDIA 视觉编程接口 (VPI) 是一个软件库,可提供一组计算机视觉和图像处理算法。这些算法的实现在 NVIDIA Jetson 嵌入式计算机或独立 GPU 上可用的不同硬件引擎上得到加速。
软件产品是指向用户提供的计算机软件、信息系统或设备中嵌入的软件或在提供计算机信息系统集成、应用服务等技术服务时提供的计算机软件。
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:
对kafka来说,这是一个激动人心的时刻。kafka被成千上万个组织使用,包含了三分之一的世界500强公司。它是增长最快的开源项目之一,围绕它产生了一个巨大的生态系统。它是管理和处理流式数据的核心。那么kafka从何而来?我们为什么要建造它?它到底是什么? Kafka最初是我们在Linkedin开发的一个内部基础性系统。我们的初衷很简单:有很多数据库和系统能够存储数据,但是缺少对连续不断的流式数据的处理。在创建kafka之前,我们对各种现有的技术进行选择,从消息传递系统到日志聚合和ETL工具等,但是没有一个能很好的满足我们的需求。 我们最终决定从头开始。我们的想法是,与其像关系数据库、key-value数据库、搜索引擎、缓存数据库等专注保存大量的数据,我们将专注于数据的流式处理-建立一个数据系统-实际上是基于这个想法的数据架构。 这个想法被证明比我们预期的更加广泛适用。虽然kafka一开始只是在社交网络场景下支撑实时应用和数据流式处理,你现在可以看到它是每个行业的架构核心,大型的零售商正在重新围绕流式数据设计他们的基础业务、汽车制造企业正在收集和处理物联网汽车实时数据流、银行也正在重新考虑建立围绕kafka的基础业务处理和系统。 那么kafka究竟是怎么回事呢,它与你已经知道和使用的系统相比如何? 我们认为kafka是一个流式处理平台:允许对流式数据进行发布订阅、存储和处理,这正是apache kafka的设计初衷。这种数据的处理方式可能与你习惯的方式有点不同,但是对抽象应用程序的体系结构收到了难以置信的效果。kafka经常被拿来与现有的三个技术领域做比较:企业消息系统、大数据系统hadoop以及其数据集成和etl工具。这些比较虽然能说明一部分问题,但是存在着诸多的局限性。 Kafka像传统的消息队列一样,支持对消息的发布和订阅。在这方面类似于activeMQ、RabbitMQ、IBM的MQSeries以及其他的消息队列产品。但是即便有这些相似之处,kafka还是与传统的消息队列存在跟不上的区别,使得kafka完全是另外一种系统。kafka与传统的消息系统相比有三个最大的区别:首先,kafka是一个作为完全分布式系统的集群系统。即便在规模最大的公司也能将分布式扩展到所有的应用之上。而不是像传统的消息队列,需要运行几十个单独的消息broker,手动指定不同的应用。这使得你有了一个中心平台可以灵活应对公司内部的各种数据流。其次,kafka是一个真正的存储系统,可以持久化存储你想要的任何数据。这是一个巨大的优势,它实现了真正的传输保证,其数据复制了多个副本、支持持久化,并且可以随时保存。最后,流式处理的概念大大提高了数据处理的抽象水平,传统的消息队列中,消息队列只是分发消息。而kafka的流式处理能力让你用更少的代码就可以实现对数据的动态流式计算。这些差异让kafka自成体系,简单的只是认为kafka是另外一种消息队列是没有任何意义的。 另外一个关于kafka的观点,也是我们设计和开发kafka的初衷之一,我们可以把kafka看成一个实时版本的hadoop。hadoop允许周期性的存储和处理大规模的文件和数据,kafka让你可以对大规模持续的数据流进行存储和处理。在技术层面上,二者肯定存在相似之处。许多人将新兴的流式处理当作是hadoop批处理的超集。这种比较忽略了数据的连续性,低延迟的处理与自然的批处理的存储很大的不同。而hadoop的大数据分析能力,通常应用在数仓之上,不具有实时性,而kafka的低延迟特性,则让实时数据处理分析直接应用到业务的核心应用成为了可能。这使得当业务在进行的时候,可以有能力对业务的各种情况进行反应,当业务的各种情况出现时,就可以构建直接支持操作的服务,对业务进行反馈或者反馈客户体验等等。 与kafka进行比较的最后一个领域是ETL或者数据抽取工具。毕竟,这些工具移动数据,而kafka也可以移动数据。这是有一定到理的,但是我认为,核心区别在于kafka反转了这个问题,kafka是一个面向数据实时处理的平台,而不是从一个系统抽取数据插入另外一个系统的工具。这意味着kafka不仅可以连接现成的应用程序和系统,还可以支持自定义应用程序来触发这些相同的数据流。我们认为围绕事件流的架构设计是非常重要的。在某些方面,这些流动的数据流是现代数据是公司最核心的内容,与你在财报上看到的现金流同等重要。 结合这三个领域的能力,在所有的用例中将所有的数据流聚集到一起,这就是为什么流平台如此引人入胜的原因。
如果在你的脑海里,“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系,那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会:流处理在数据处理中变得越来越流行,Apache Flink引入了许多重要的创新。
【UML】— 用例图 用例图 初学UML——用例图 需求中如何画用例图
Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序(例如,过滤,更新状态,定义窗口,聚合)。 最初从各种源(例如,消息队列,套接字流,文件)创建数据流。 结果通过接收器返回,接收器可以例如将数据写入文件或标准输出(例如命令行终端)。 Flink程序可以在各种环境中运行,独立运行或嵌入其他程序中。 执行可以在本地JVM中执行,也可以在许多计算机的集群上执行。
当万维网首次出现时,集成不同类型的操作系统是一项主要的挑战。HTTP的出现使得不同的操作系统之间可以通过超文本使用统一的协议进行通信。
原文来自 Cabot Technology Solutions 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 你知道新的市场领导者和曾经的领导者之间的关键区别是什么吗? 那
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流学习,互相学习,一群人方能走的更远。
首先,我们明确了系统的利益(查书)相2008年3月1日至12月20日,我参加了“数据安全访问平台”项目的开发,担任系统分析员的工作。该项目是某行业用户“数据中心二期”建设的主要内容,目标是:建立数据统一访问接口及其使用标准,规范、约束和审计数据应用访问数据库的行为,对数据应用提供强制审计的技术手段。由于该系统是所有应用的基础平台,对系统的可靠性与性能有较高要求,同时由于没有成熟的现有系统作为参照,该项目存在较高的风险。 本文结合作者实践,讨论了在项目中基于UML的需求分析。我们使用用例图描述用户与系统的交互;使用类图描述系统的核心概念;使用部署图描述系统的网络部署;使用活动图描述系统的应用流程。由于采用了 UML中的多种技术,使得我们能从多个方面完整的把握需求,有效的保证到了需求工作的质童。最后,分析了需求工作中存在的问题和改进的方法。
前言:不在本文中详细说明网络通信(具体的准备有时间开一个网络专栏,具体按照Cisco Packet进行实验模拟说明。)
在之前的文章《详解接口测试(1)-常见的网络通信协议》当中,我们介绍了接口的概念以及各种类型的接口用到的网络通信协议。鉴于HTTP网络协议使用最为广泛,本文将会基于HTTP协议的接口对其讲解如何进行接口测试,内容包含以下部分:
测试用例设计是测试活动中非常重要的一个环节,它和测试思维是紧密相关的。如何回答这个问题,才会更好地体现你的测试能力呢?笔者在面试中高级测试人员的时候,这个问题也是必问题。下面会根据我自己理解给出思考,欢迎交流。
通过Files.lines方法将文本文件转换为管道流,下图中的Paths.get()方法作用就是获取文件,是Java NIO的API!
上篇 《web自动化测试(1):再谈UI发展史与UI、功能自动化测试》,自动化测试工具众多,
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