Mac安装python 环境& pycharm

物联网：利用嵌入式电子设备、微芯片等连接车辆、家电、医疗设备，以收集和交换不同类型的数据，被称为物联网。借助物联网，用户能够远程控制设备，可以实现不同设备的互联。在现实生活中物联网开始有越来越多的应用，例如手环、手表等可穿戴设备、跑步机、汽车、冰箱、路灯等各种设备可以轻松与智能手机同步数据，这些设备有助于获取必要的信息，如健康状况、心率监测、睡眠活动、水温、速度和其它物理状态信息等，也有助于显示来

采用自动化持续测试并利用人工智能和机器学习将帮助汽车制造商快速可靠地为其汽车提供高质量、可靠的软件。它将确保汽车行业的未来是创新、安全和互联的。

后面后端从表单改为JSON处理数据，前端更换Content-type为application/json，最终解决了。

ICE一般都有一个比较特殊的CPU，称为外合（bond-out）CPU.这是一种被打开了封装的CPU，并且通过特殊的连接，可以访问到CPU的内部信号，而这些信号，在CPU被封装时，是没法 “看到”的。可以理解，因为代码不是他写的，他有足够的理由去 shitbug百出的代码，只要他自己不要写出这种代码，否则有一天同组的其它人可能同样会shit他写的代码。当你被问题难住时，关掉电脑，出去走走，把你的问

首先，大模型可以极大地提高测试的效率和准确性。传统的测试用例设计和执行需要大量的人力和时间，而大模型可以自动生成测试用例并快速执行，大大节省了测试资源，提高了测试效率。通过输入软件系统的描述和规范，大模型可以生成大量的测试用例，覆盖更广泛的测试场景，帮助测试团队更全面地评估软件系统的质量。此外，机器学习和数据分析技术可以帮助测试团队从海量数据中提取有价值的信息，优化测试策略和决策，提高测试效率和准

为了使大模型在实际项目中的测试应用更加完整，我们可以进一步探讨如何将上述代码整合到一个持续集成（CI）/持续交付（CD）管道中，以及如何处理和报告测试结果。这些步骤不仅提高了测试的自动化程度和效率，还确保了测试覆盖的全面性和结果分析的深度，为产品的高质量交付提供了有力保障。通过上述步骤，进一步集成和优化大模型在测试中的应用，可以实现更加全面、高效、智能的测试流程，确保系统的稳定性和可靠性。在实际项

pytest.main([r"line_of_business_name", "--clean-alluredir", "--alluredir=allure_result", "--cache-clear", "--env=prod"])

如果你已经有了redis数据库，那你就直接可以在当前的界面中进行相关的配置，如果你还没有redis数据库，就需要安装redis数据库。然后，在‘选项’菜单下，点击‘plugin manager’，打开插件管理弹窗，选择‘Available Plugins’，在搜索框中，输入 redis。安装redis数据库的方法很多，那使用docker方式的安装，可能是最简单的，下面我就用docker的方式来安装

3、统计结果基于Web界面 Locust 有一个简单的用户界面，可实时显示相关的测试详细信息，并且统计结果界面是基于网页的，而网页是天生跨平台的，所以 Locust 是跨平台且易于扩展的。在cmd窗口中，输入python，进入python开发环境，然后输入import locust，如果没有报错，则说明locust安装成功。4、可以测试任何网页/应用/系统 只需用 python 编写想要测试的方案