leancloud tools for sioeye testing

本文介绍了一套针对LeanCloud平台的工具脚本,包括批量生成用户、获取用户名、批量添加及取消关注等功能,并提供了聊天模拟工具。这些脚本适用于Ubuntu环境,需预先安装Python及相关依赖。
  1. 前提条件

推荐使用Ubuntu环境运行脚本

  • Python 2.7 已经安装

Ubuntu一般缺省已经安装Python

  • Python leancloud-sdk已经安装

使用pip安装 apt-get install python-pip
pip install leancloud-sdk

使用setuptools安装 apt-get install python-setuptools easy_install leancloud-sdk

  1. 工具脚本

  • 发布地址

https://github.com/michael-7845/lcsioeye

  • 获取

$ git clone https://github.com/michael-7845/lcsioeye.git Cloning into 'lcsioeye'... remote: Counting objects: 21, done. remote: Compressing objects: 100% (14/14), done. remote: Total 21 (delta 6), reused 21 (delta 6), pack-reused 0 Unpacking objects: 100% (21/21), done.

  • 使用前

由于是公共git库 我把环境相关的重要信息: appkey appid appmasterkey 已经去掉, 请使用前在MyEnv.py中填写 在执行前赋予脚本执行权限 chmod 774 *.py

  1. 使用

3.1 生成新用户

批量生成一批新用户.

Usage: lc_new_users.py [options] begin_index end_index

Options: --version show program's version number and exit -h, --help show this help message and exit --prefix=USER_PREFIX user prefix, e.g. "user00001@cd.test" prefix is user. By default, "user" --postfix=EMAIL_POSTFIX username email postfix, e.g. "user00001@cd.test" postfix is @cd.test. By default, "@cd.text" --password=USER_PASSWORD user password, e.g. "12345678". By default, "12345678"

例子: 新生成用户 tester00001@abc.com - tester00010@abc.com, 密码为"abc123"

./lc_new_users.py --prefix tester --postfix @abc.com --password abc123 1 11

3.2 获取环境中的用户名

批量获取环境中的用户名信息(获取个最近创建的用户).

Usage: lc_get_users.py [options]

Options: 

  • --version show program's version number and exit
  •  -h, --help show this help message and exit -o OUT, 
  • --out=OUT user name output file. By default, get_users_result.txt
  •  -e EX, --exclude=EX file, specifying user name who will not be output. By default, no file
  •  -n NUMBER, --number=NUMBER output user number. By default, 10

例子: 获取100个用户名

./lc_get_users.py -n 100

例子: 获取100个用户名, 输出当前工作目录下的data目录下的output.txt文件

./lc_get_users.py -n 100 -o data/output.txt

例子: 获取100个用户名, 其中去除当前工作目录下的data目录下的ex.txt文件中指定的用户

./lc_get_users.py -n 100 -e data/ex.txt

3.3 批量添加关注

批量添加关注关系. 若干粉丝, 关注若干用户.

Usage: lc_follow.py [options]

Options:

  •  --version show program's version number and exit 
  • -h, --help show this help message and exit 
  • -f FANS, --fans=FANS file, specifying fans' user name. By default, fans.txt 
  • -t TARGET, --target=TARGET file, specifying user name who will be followed. By default, followers.txt

例子: [当前工作目录下的data目录下的fans.txt文件指定的用户] 关注 [当前工作目录下的data目录下的target.txt文件指定的用户]

./lc_follow.py -f data/fans.txt -t data/target.txt

3.4 批量取消关注

批量取消关注关系. 若干粉丝, 取消关注若干用户.

Usage: lc_unfollow.py [options]

Options: 

  • --version show program's version number and exit 
  • -h, --help show this help message and exit 
  • -f FANS, --fans=FANS file, specifying fans' user name. By default, fans.txt 
  • -t TARGET, --target=TARGET file, specifying user name who will be followed. By default, unfollowers.txt

例子: [当前工作目录下的data目录下的fans.txt文件指定的用户] 取消关注 [当前工作目录下的data目录下的target.txt文件指定的用户]

./lc_unfollow.py -f data/fans.txt -t data/target.txt

3.5 聊天模拟

模拟多个用户进入, 退出聊天室, 发送消息.

必须指定以下行为中的一种: 进入聊天室(-i), 离开聊天室(-o), 往聊天室发送消息(-c).

如果同时定制多种行为, 只会执行1种优先级更高的行为. 优先级为: -i > -o > -c .

如何指定聊天室, 满足一下条件: 1. 创建者为-b定义; 2.聊天室标题以-t定义开始; 3. 满足条件1和2的最新创建的聊天室

如何指定聊天参与者. 可以-m单个指定聊天参与者的username; 可以使用-f指定多个聊天参与者的username.

如何指定发送的消息. --message指定发送的消息, 缺省发送"=== hello ===".

每一个直播/视频对应一个聊天室 (直播进行中的聊天室, 等于 直播后历史视频中的聊天室).

Usage: lc_chat.py [options]

Options: 

  • --version show program's version number and exit 
  • -h, --help show this help message and exit 
  • -i, --in enter the conversation 
  • -o, --out exit the conversation 
  • -c, --chat chat, sending message 
  • -b BEGINNER, --beginner=BEGINNER the conversation creater, equally the live caster. No default value 
  • -t TITLE, --title=TITLE the conversation title, equally the live title, the string beginning with. No default value 
  • -m MEMBER, --member=MEMBER the conversation participant. No default value 
  • -f FILE, --file=FILE file, specifying conversation participant. No default value 
  • --message=MESSAGE the sending message. By default, "=== hello ==="

例子: [当前工作目录下的data目录下的members.txt文件指定的用户] 进入 用户alice@sioeye.com, 最新发起的直播名以"alice is"开头的聊天室.

./lc_chat.py -i -b alice@sioeye.com -t "alice is" -f data/memebers.txt

例子: [当前工作目录下的data目录下的members.txt文件指定的用户] 离开 用户alice@sioeye.com, 最新发起的直播名以"alice is"开头的聊天室.

./lc_chat.py -o -b alice@sioeye.com -t "alice is" -f data/memebers.txt

例子: [当前工作目录下的data目录下的members.txt文件指定的用户] 在 用户alice@sioeye.com, 最新发起的直播名以"alice is"开头的聊天室中, 发送消息"hi guys".

./lc_chat.py -c -b alice@sioeye.com -t "alice is" -f data/memebers.txt --message "hi guys"

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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