前言：为大家整理了23个实例，通过23个实战经典脚本实例，展示了shell脚本编程的实用技术和常见工具用法。大家只需根据自己的需求，将文中这些常见任务和可移植自动化脚本推广应用到其他类似问题上，能解决那些三天两头碰上的麻烦事。1、检测两台服务器指定目录下的文件一致性#!/bin/bash#检测两台服务器指定目录下的文件一致性#通过对比两台服务器上文件的md5值，达到检测一致性的目的dir=/dat

1、allure 的介绍2、allure 的报告概览3、allure的安装4、使用allure2生成更加精美的测试报告pip install allure-pytest（安装这个辅助allure生成测试报告）pytest --alluredir=指定路径（指定allure报告数据生成路径）allure serve 报告路径（生成HTML报告，这个会直接在线打开报告）allur...

前言：ETL 测试分享ETL 测试怎么做一、ETL 的概念1、什么是ETL2、ETL测试流程二、ETL测试工具（QuerySurge）一、ETL 的概念1、什么是ETLETL是将分布的、异构的数据源中的数据抽取到中间层，进行清洗转换集成，最终载入到数据仓库中。one ==>anotherE->Extract(抽取），关键元素：源数据的数据，例如关系数据、平面数据（Excel,csv,l

前言：分享下业务测试用例模版与大数据测试用例模板业务测试用例模版与大数据测试用例模板一、业务测试用例模板二、业务测试用例模板一、业务测试用例模板需要下载模板请点击：业务测试用例模板下载二、业务测试用例模板需要下载模板请点击：大数据测试用例模板下载...

前言：在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。层次区别：“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水

前言：我们在写程序过程中通常都会要求程序运行时间最短，那么我们怎么来统计程序的耗时情况呢？这里有几个方法供大家参考！方法一#!/usr/bin/env python# _*_ coding: utf-8 _*_# @project : xmindtotable# @File: test.py# @Date: 2021/4/6 9:35 上午# @Author: 李文良import datetime

前言：目前很多公司用的是企业微信或者钉钉，对于服务的可用性都会有一个人告警通知，方面我们及时了解消息，这里我做了一个简单的封装，方便大家使用！#!/usr/bin/env python# _*_ coding: utf-8 _*_# @project : dadi-api-platform# @File: send_notify.py# @Date: 2021/2/23 11:28 上午# @Au

大家都知道Kafka是一个高吞吐的消息队列，是大数据场景首选的消息队列，这种场景就意味着发送单位时间消息的量会特别的大，那既然如此巨大的数据量，kafka是如何支撑起如此庞大的数据量的分发的呢？今天我们从kafka架构以如何优化GC两个方面讲解.kafka架构既然要说kafka是如何通过内存缓冲池设计来优化JVM的GC问题，那么，如果不清楚kafka 的架构设计，又怎么更好的调优呢？起码的我们要知

前言：今天我们来学习下App埋点测试用例如何做自动化回归！一、背景和目的线上存在埋点数量总数大于1000个，主流程case大于300个，在对功能迭代过程中经常会有对已有的埋点进行回归的述求，以往都是消耗大量的时间去手工回归，同时覆盖2端还容易出现漏测的现象。为了改善现状，内部调研可做成UI自动化回归，经过实践后约能提效50%，且只要及时补充场景，就可以大大降低漏测的场景。二、断言方法如何获取客户端

前言：近两年互联网行业动不动就喊着“大数据”的口号，大数据的诞生让很多企业节省人力物力实现精准营销获得丰厚利润。随着数据工程和数据分析技术的不断进步，大数据测试不可避免。大数据是用于大量结构化、半结构化、非结构化数据的术语，这些数据有可能提供一些信息。谈论大数据时，具体的数据量无从告之，但通常都是拍字节(Petabytes)和艾字节(Exabytes)数量级的。如此大量的数据很难集成。大数据，活泼