Jenkins是一个开源的跨平台的CI工具，它可以部署在Windows、Linux等平台上，并且Jenkins提供了非常丰富的插件来帮助完成编译、测试、部署等工作。 本文将介绍在Windows平台上使用Jenkins完成.Net Core应用的持续集成环境搭建，其主要内容有：
这是因为单元测试覆盖率报告需要额外集成.这一节我们就讲解如何在sonarqube里集成单元测试覆盖率报告.
自动化测试框架和平台形形色色，只有最合适项目团队的才是最好的，本文带着快速搭建一个属于自己.Net项目的轻型单测自动化框架
WebHook近些年来变得越来越流行,github,gitlab等代码托管平台都提供webhook功能.关于webhook这里不做详细介绍,大家可以参阅读相关互联网书籍或者材料来更深了解.可以把它简单理解为某一事件完成以后的一个回调.
我们引入sonarqube组件的最终目的是要为整个Ci环境服务的,如果不能集成于当前的Jenkins CI,那么我们做的很多关于sonarqube的工作都将是徒劳的.然而这一点几乎不用担心,因为我们从前面的讲解可以看到我们的构建操作都是通过命令行来进进行的,从这一点来看应该是可以无缝的集成到jenkins环境,然而我们把命令原封搬到Jenkins上发现,事情并不像想像的那么简单,而是有各种各样的坑存在.
监听器用来监听及显示JMeter取样器测试结果，能够以树、表及图形形式显示测试结果，也可以以文件方式保存测试结果，JMeter测试结果文件格式多样，比如XML格式、CSV格式。默认情况下，测试结果将被存储为xml格式的文件，文件的后缀: ".jtl"。另外一种存储格式为CSV文件，该格式的好处就是效率更高，但存储的信息不如xml格式详细。
为每个 Sampler（默认情况下不包括事务控制器）提供前五个错误信息摘要和错误数，若没有则不显示在上面，最多显示 5 个
之前装的插件是 pytest-allure-adaptor，但是新的 pytest 以及 allure 当中，插件的名字改名了，现在叫做allure pytest。
在上文中，我们介绍并使用了pytest-html插件，总之并不复杂，但是今天我们要讲一个比pytest-html插件强很多的插件allure报告，我们要掌握他并且灵活使用，之后的框架就不需要考虑其他的了
Java 系统属性和 JMeter 属性可以直接通过以下命令进行覆盖，而不用手动修改 jmeter.properties
沈艳 北京大学国家发展研究院教授 “谷歌流感趋势”（Google Flu Trends，GFT）未卜先知的故事，常被看做大数据分析优势的明证。2008年11月谷歌公司启动的GFT项目，目标是预测美国疾控中心（CDC）报告的流感发病率。甫一登场，GFT就亮出十分惊艳的成绩单。2009年，GFT团队在《自然》发文报告，只需分析数十亿搜索中45个与流感相关的关键词，GFT就能比CDC提前两周预报2007-2008季流感的发病率。 也就是说，人们不需要等CDC公布根据就诊人数计算出的发病率，就可以提
最近在忙毕设的事情，我相信计算机类的同学们写毕设的时候都会遇到一个问题就是，在写前期报告或者需求分析或者中期报告的时候需要写自己的数据库，然后还需要写自己的数据库里都有什么表，都有什么字段，可不可以为空，又或是不能非空，是否为主键或者其他的一些备注。
前言：是不是很意外，我又和大家见面了，这个章节咱们学习python allure的使用 1、allure 的介绍
在本文连载的第一篇中，我向大家介绍了vROps的基本架构、vROps的指标含义，以及如何自定义告警。第二篇中，介绍了如何自定义仪表盘。在本篇中，我将介绍如何自定义报告以及vROps与Hypric的交互
很久没写公众号了...也积累很多想要分享的小技巧，奈何一直苦于工作繁忙，诸事繁多无暇分身...在即将要忘掉所有想分享的小技巧的前一秒想起了公众号还没写呢...最近一直在写报告，用SAS输出RTF，所有啊，今天打算分享的也是RTF输出相关的小技巧...
allure是一个report框架,支持java的Junit/testng等框架,当然也可以支持python的pytest框架，也可以集成到Jenkins上展示高大上的报告界面。
当网站流量异常，被大量消耗甚至导致无法访问，就需分析网站的访问情况看看是什么占用了。下面站长给大家介绍如何使用WebLog Expert Lite工具来分析日志。
作者：沈艳 介绍：北京大学国家发展研究院教授 来源：北京大学国家发展研究院 本文从谷歌流感趋势2009年前后表现差异谈起，讨论了大数据分析容易面临的大数据自大、算法演化、看不见的动机导致数据生成机制变
本文从谷歌流感趋势2009年前后表现差异谈起，讨论了大数据分析容易面临的大数据自大、算法演化、看不见的动机导致数据生成机制变化等陷阱，以及对我国大数据产业发展的借鉴。本文认为，为健康发展大数据产业，我国需要防范大数据自大风险、推动大数据产业和小数据产业齐头并进，并强化提高大数据透明度、审慎评估大数据质量等方面的努力。
使用Jmeter时选择GUI模式还是Non GUI模式？有的测试同学可能还没时间细看Jmeter启动后的命令行日志的内容：
一个样本信息就有二十几个个字段。如果一个一个录入，可能不是很好的体验。可以从以下几点缓解这个问题：
今天给大家介绍的是一款名叫ezXSS的漏洞测试工具，该工具可以轻松地帮助渗透测试人员完成Blind XSS漏洞的扫描任务。
在这个快速发展的数字时代，自动化任务变得越来越重要。今天，我们将讨论如何使用 Python 编写一个脚本，自动发送每日电子邮件报告。这在许多场景下都非常有用，比如每天早晨发送工作报告、每晚发送总结报告等。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
Jmeter除了是一款常用的接口测试工具，它其实更强大的功能是实现性能测试，今天用jmeter实现一个简单的性能测试案例，本次只涉及性能测试的执行，前期的测试需求分析，测试数据准备，以及测试结果的分析调优后续会更新相关文章。
关于Vivado Dashboard的功能可阅读这篇文章（Vivado 2018.3这个Gadget你用了吗）。Vivado 2019.1的Dashboard功能进一步增强。Dashboard可以是空的，通过点击Add Gadget来添加显示项目。例如：显示Impl_1的place_design之后的资源利用率。同时，每个Gadget的显示方式是可编辑的，只需点击如下图中的红色椭圆框住的标记。对于多个Gadget，可将其展开或折叠，以便于查看，只需点击如下图中的蓝色椭圆框住的标记。由此可以看出，Gadget是Dashboard的构成组件。
使用过 jmeter 的同学，应该都会使用监听器，在每个监听器中，都会有一个“所有数据写入一个文件”的功能，那这个功能应该怎么用呢？今天，我们就来讲讲这个功能的使用。
在Pytest的测试框架中，有很丰富的插件，还是接着之前的案例继续延伸来说这部分，今天主要介绍基于Pytest测试框架的测试报告部分，其实在Pytest测试框架里面，测试报告可以使用html的插件，也可以使用allure来生成测试报告，关于allure在使用会在下一个文章中详细的介绍它的使用。
毕业设计是本科教育的最后一个环节，整个过程包括课题拟定与审核、师生双选、开题报告、文档审核、中期检查、毕业答辩等多个环节，是一项系统而复杂的工作。开发一个适合本校的毕业设计管理系统，不仅能够极大地减少教务管理人员的工作量，还能较大地提高学生和教师的效率。本系统采用B/S模式，主要开发工具为Eclipse（Oxygen.1a Release），用到的编程语言有Java、JavaScript和JSP，数据库采用MySQL 5.7，服务器则用的Apache Tomcat 9.0。前端页面的编写基于bootstrap，整个项目基于SSM框架。
准备工作：一台linux服务器(可以用虚拟机搭建一个)，linux服务器上安装好node.js、newman，部署好jenkins
今天在家宅了一天，总算把自动化这块搞得很清楚了。 自己用uiautomator2和pytest写了一个mobile的自动化框架。跑起来很顺手很丝滑。 报告是用allure展示的，但是allure一个缺点是本地打不开。 我将其集成到jenkins上。 本来很顺利的，但是报表不展示，一直显示空，我也去看了log,也尝试用了各种办法来解决，但是不理想。正当我要放弃的时候，灵光一闪，解决了。 看看我跑过的job, 你就知道很多事情，在一点小的地方，能坑你很久，如果不坚持，就看不到曙光。
可以看出，断言在JUnit测试中的重要性，JUnit最后是通过断言来决定测试用例通过与否。下面来看看常见的断言，如表1所示。
在做接口测试过程中，为了达到量化接口测试用例效果的目的，引入了代码覆盖率作为重要指标，在查阅相关文档和资料通过实践之后，大概得到了一个方案。如图：
之前在做接口测试代码覆盖率（jacoco）方案的时候，漏了一些东西，这篇文章补一下。做使用jacoco做接口代码覆盖率测试的过程中，遇到一个问题：测试报告里面信息太多，很杂乱没有针对性，很多都是config和bean以及适配器的类，绝大部分没有业务代码，统计出来的覆盖率受影响比较大，不够准确。
一个完整的接口自动化测试平台需要支持接口的自动执行，自动生成测试报告，以及持续集成。Jmeter支持接口的测试，Ant支持自动构建，而Jenkins支持持续集成，所以三者组合在一起可以构成一个功能完善的接口自动化测试平台。
最近Python星球里的一位朋友私信我，想学习一下Python自动化生成数据分析报告。
利用coverage工具可以分析单元测试的覆盖率，首先我们通过pip命令下载coverage。
静态代码分析工具 - 分析代码而不执行它。通常用于发现错误或确保符合编码指南。有助于保持你的代码健康，并保持代码质量。
由于testng.xml中只能设置一个<suite>标签，就无法创建多个测试集，通过<suite-files >标签可以实现允许多个测试集。
本人在使用jacoco做用例的代码覆盖率的时候遇到一个问题，就是按照文档配置的build.xml中的class文件路径和源码文件路径，但是在第一次尝试成功之后，我为了区分各个项目源码，做文件路径做了修改，就一直不成功了，经过N次的错误尝试，终于发现了文档中缺失的部分，就是class文件路径并没有严格的要求，包括java启动参数里面的include参数也没有严格的要求，但是特么源码路径就必需得配置到com包上一级路径，一般来说也就是main/java这一层，着实尴尬不已。分享一下我到 build.xml配置文件。
数据准确性：主要用于记录数据值与客观事物真实值的接近情况，一般我们会对数据记录的信息进行检测，检测其是否存在错误或异常。例如：我们在系统中提交信息，或接入外部数据源时字段顺序错位，在"出生日期"字段中填入"xx省xx市"，在"联系电话"字段中填入"ssxdtsfs"之类的错误信息，造成了数据库中的信息与真实信息存在不一致的情况。导致其他业务系统调用或数据开发人员在使用时无法使用等异常问题。通常我们可以通过正则表达式校验的方式对特定业务字段的值进行准确性检测。
Jmeter有两种运行：一种是采用的界面模式(GUI）启动，会占用不少系统资源；另一种是命令行模式（non-GUI）执行，这样节约资源，在性能测试，基本都是按这种方式运行。
上周B站：程序员晚枫后台的一位朋读者私信我，想学习一下Python自动化生成数据分析报告。
安装环境 npm -g install typescript 检查是否安装 tsc -v 编译帮助 tsc -h 编译文件输出到指定目录 tsc –outDir ./js/ ./src/index.ts 编译项目 tsc 会查找当前目录下的tsconfig.json文件进行编译
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能在疫情的信息海洋中冒出头，一度成为业界关注焦点的东西不多，浑水做空瑞幸咖啡算是其中之一。
项目数据库设计标准步骤 一、数据需求分析 Creates a new model [c8b15963eef24188ab6e5222d1f40a7e~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image] [eb440c06e3d44d9eba41c2551cd3d643~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image] 建好以后是这样的 [在这里插入图片描述] 然后我们来建立实体，选择右边的 Entity，直接在屏幕上点就可以，$\color{red}鼠标右键取消$ [在这里插入
为什么需要知道掩盖技术？因为这是一种匿名化数据的方法，这样就可以使用包含敏感或个人信息的数据进行测试或开发。 即使你负责的数据库具有完全的访问控制和安全性，你也可能需要多种数据脱敏技术来支持应用程序。 例如，你可能需要动态脱敏数据以确保应用程序不会暴露不必要的敏感信息。或者，如果您需要对实际生产数据运行测试或开发，而实际生产数据包含个人或敏感信息，则可能需要脱敏真实数据。 如果你需要将生产数据推到一个安全性较低的环境，你也需要进行数据脱敏技术，为了分发报告或者分析相应的数据，并且必须保留报告所需要的基础数据
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