梦马韶华

类ChatGPT、OpenAI 等应用的流式接口（如 ChatGPT 的流式聊天接口）如何进行性能测试

疯了！逼我用python的PyPDF2库来切割PDF文档。

让测试用例更加高效、简洁且易于维护。另外，重视测试的独立性、可读性和执行速度，将有助于提高代码的质量，同时使团队更容易进行协作和持续集成。

闲来无事，来做个由AI 驱动的自动化测试平台【AI-Powered Test Automation Platform】核心是AI时代的自动化测试框架，需要设计实现以下几个主要功能:智能测试用例生成基于机器学习模型分析代码和需求文档自动生成符合业务逻辑的测试用例支持动态更新测试策略自动化测试执行可并行执行测试用例异常处理和错误报告支持多种测试类型(单元测试、集成测试等)智能结果分析测试覆盖率分析失败用例分析自动生成优化建议REST API接口支持远程

翻译模型的质量和准确性是关键, 需要不断优化, 并且需要考虑支持的语言种类。回报率：提高用户满意度和留存率，吸引广告商或付费用户，获得广告和收费收入。回报率：吸引国际用户，为网站或App提供跨语言支持，获得广告和收费收入。3.员工建立一个好的项目吸引新的客户，而且要考虑隐私和版权问题。回报率：提高用户留存率和付费率，获得收费收入。使用机器学习技术，如神经网络，构建翻译模型。使用AI技术，如深度学习，构建音乐推荐模型。

通过学习和实践，Tom逐渐掌握了性能测试的核心技能。他学会了如何制定性能测试计划、编写性能测试脚本、使用性能测试工具进行测试和优化，以及如何与团队合作共同解决性能问题。在这个过程中，Tom收获了很多。他不仅提高了自己的技能水平，也深刻理解了性能测试的重要性和价值。他认为，性能测试是保障应用程序质量和用户体验的关键环节。作为一名性能测试人员，Tom深知自己的责任和使命。他将继续努力学习和探索，不断提升自己在性能测试领域的技能和经验，为项目的成功做出更大的贡献。

`CUDA设备`泛指NVIDIA显卡 或 启用ROCm的AMD显卡（通常叫做仿冒CUDA）使用Pytorch测试cuda设备的性能（单卡或多卡并行）

Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools"

A卡调用CUDA、A卡画图炼丹、跑大模型甚至是跑机器学习、深度学习之必看必会：RX6000系列及以下显卡安装ROCm 5.4.2稳定版本,较新的RX7000系列显卡需安装ROCm 5.6版本

安装pyopenjtalk报错CalledProcessError

venv使用教程及pyvenv与python3-venv的区别

轻量级ORM库peewee的基本使用方法，peewee for python（python 2.7+和3.4+）

openpyxl for python3

python3 数值和科学计数法方式的相互转换

Python3多线程，Kafka大量消息模拟

txt文本截取有个test.txt文件的内容是这样的，总共三行：123b456'789?A123b456'789?A123b456'789?A怎么截取固定标识前的一段字符呢？——例如我只要b左边的123用readlines和find#!/usr/bin python3# -*- coding: utf-8 -*-def txt_clip(file_path: str, tag: str): with open(file_path, 'r', encoding=

不需要第三方库，使用内置库binascii即可#!/usr/bin python3# -*- coding: utf-8 -*-import binasciidef analysis(bin_path: str, out_txt_path: str): with open(bin_path, 'rb') as f: # 读取全部行 all_data = f.readlines() with open(out_txt_path,

将内容为字典的一个列表转成纯字典list_containing_dictionary = [{"a": "b"}, {"c": "d"}]dict_result = {}for _ in list_containing_dictionary: for k, v in _.items(): dict_result[k] = v输出全部print(dict_result)取值print(dict_result["a"])...

监控页的URL：“https://live.polyv.net/#/channel/2357792/monitoring-v3”这个URL本身是没啥问题的，比较特别的无非是中间多了个’#‘号，呵， 问题就出在’#'号上！--------后端框架FastAPI的URL解析器会将其视为截断，于是URL截断成了"https://live.polyv.net/"，后续流程旧报错了。于是我们编写一个函数来对目标字符进行查询，如果属于特定字符，则返回：%加上该字符的ASCII 十六进制编码def do_you_n

Python3新开一个进程去监控网速from os import getcwdfrom multiprocessing import Processimport psutil, timeclass NetWorkCalc: def get_net_name(self): target_lines = ['以太网', 'WLAN'] find_turned_on_lines = [] for net_name, info in psutil.

记录一下用python3随机生成员工排班表的过程，感觉lambda表达式、高阶函数还是蛮好玩的~涉及几个小知识点从列表(list)随机选取： random.choice(list)列表(list)打乱重排： random.shuffle(list)合并多个字典(dict)： {}.update({a:b})列表(list)浅拷贝： list.copy()高阶函数：map(function, iterable, ...)匿名函数：lambda [arg1 [,arg2,.....argn].

自动化项目代码编写规范：0. 文件名称写明模块方法，方法名称写清楚具体作用举例：login.py 可以写成 global_login.py 表示全局的登录，所有人可直接调用;按需引入：import时使用from，具体到类、方法每个独立脚本都推荐：if name == ‘main’: 即充当了测试用例，也可以当执行范例，其他人调用或修改时可大大节省时间日志不要泛滥，debug和info尽量区分开，debug是调试时使用，info是项目整体运行时使用尽量不要使用递归调用，例如self.abc

一. 临时急用，不想做全局配置咋办？只需带上-i参数，例如安装PyYAML库：pip install PyYAML -i https://pypi.douban.com/simple/二. 每次装库都带url很麻烦？------ 设置全局配置，一劳永逸将以下脚本保存为set_pip.ps1文件放桌面，右键–使用PowerShell运行（当然，你也可以手动一行一行的复制到PowerShell执行，效果是一样的）mkdir $env:HOMEPATH\pipni $env:HOMEPATH\.

需求在自动化测试场景里, 有时需要用代码去获取远程服务器的某些状态, 或是执行一些查询命令,如获取Linux系统版本号 \ 获取CPU及内存的占用等, 本章记录一下使用paramiko模块SSH连接服务器的方式1. 先安装paramiko库pip3 install paramiko2. 代码#!/usr/bin/env python# coding=utf-8"""# :author: Terry Li# :url: https://blog.youkuaiyun.com/qq_42183962

常用的时间格式转换:时间戳:10位 13位 16位ISO格式UTC时间代码如下:#!/usr/bin/env python# coding=utf-8"""# :author: Terry Li# :url: https://blog.youkuaiyun.com/qq_42183962# :copyright: © 2020-present Terry Li# :motto: I believe that the God rewards the diligent."""import

需求:我跟你商量好了: 5号要一起看钢铁侠电影接口测试:用代码模拟一个我出来, 用各种姿势问你: 5号要做啥? 啥时候看电影? 钢铁侠下播了吗? 6号发生肾么事了? 云云…契约测试:模拟一个中间人出来:比如中间人是燕子,她能模拟客户端和服务端 (这例子里 可以把我当客户端 你当服务端, 那么 燕子就能模拟 你 也能模拟我)第一步就是制定契约: 编写一个完全符合需求的契约, 此例子里燕子充当裁判, 契约很简单就一点: 5号看钢铁侠? 答案都等于: 是第二步契约测试开始了:1.

0.编写flask服务1.服务端生成证书CA\Server2.将server配置在flask里面3.CA拷贝到客户端4.带上CA证书发起https请求

创建Flask_demo项目并在docker里运行为什么要容器化?安装dockerBuild和Run1. 创建和编写Dockerfile文件2. 创建和编写docker-compose.yml3. 编写flask核心代码, 文件名为`app.py`4. 构建和运行5. 浏览器访问测试为什么要容器化?无需手动安装运行时环境和依赖库多平台之前切换方便在容器里隔离执行, 不会污染本地系统配置和环境安装docker根据系统下载:平台下载地址macOS-10.14及以上传送门.

编写log_setting.py#!/usr/bin/env python# coding=utf-8"""# :author: Terry Li# :url: https://blog.youkuaiyun.com/qq_42183962# :copyright: © 2020 Terry Li# :motto: I believe that the God rewards the diligent."""import loggingclass setLog: def __init__(.

自测环境:macOS 10.14.6Python 3.6.8pipenv入门教程一.安装pipenv二.创建虚拟环境三.虚拟环境的使用一.安装pipenvpip3 install pipenv二.创建虚拟环境基于本地的Python3来创建虚拟环境pipenv --three如果你本地有多个Python3的版本, 可以指定一个具体的版本pipenv --python 3.6三.虚拟环境的使用启动虚拟环境pipenv shell运行某个项目之前, 在虚拟环境里安.

从python3.6转到Anaconda1.先把原来的全部site-package目录导出来先查到安装目录:where python3.6返回: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/bin/python3.6cd /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packagespip freeze >requirements.txt2.

vim ~/.pip/pip.conf[global]index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/[install]trusted-host=mirrors.aliyun.com

系统环境: MacOS 10.14.6Visual Studio Code版本: 1.38.1VSCode指定Python3.6`运行代码1. 安装插件Code Runner2. 左下角点击图标,选中"命令面板",输入settings.json3. 打开后加入"code-runner.executorMap"配置项注意: 确保已安装Python3并且.bash_profi...

适用的场景1.公司有从第三方下载文件并解析的业务,你需要测试各种类型的文件\不同格式\不同大小\有缺失等场景,遗憾的是你无法控制第三方帮你制作这些文件,所以你可以自己制作这些文件并搭建一个下载服务器2.你想用微信发一个文件给同事,可是文件超过100M(微信传输文件不能超过100兆),QQ可以发但你不用QQ,此时你本地搭建一个下载服务器即可(确保你们在同一个局域网,如: 连接同一个WiFi)...

为方便演示,先创建一个项目 “优快云”,再接着创建2个Package “src"和"bin”一.常用的引入方式:a. 从父级的同级里引入1.在bin下创建一个calc_sum的py文件,定义一个加法函数add2.在src下创建一个test的py文件,并引入add函数计算1+2calc_sum.py# !/usr/bin/env python# coding=utf-8d...

快速预览目录python3 利用内置库multiprocess.Process进行多进程实战1. 实战：充分利用多核心、多进程计算1～10000000里的素数多进程（os.cpu_count()=12）计算的总耗时2. 实战：单进程计算1～10000000里的素数单进程计算的总耗时3. 结果分析：多进程和单进程的耗时对比：设定内容居中、居左、居右本章测试代码所用的硬件、软件环境更多精彩，点我传送...