weixin_42333261的博客

在实际测试工作中，合理利用Faker库，可以为我们节省大量的时间和精力，让我们专注于测试用例的设计和优化。要使用特定语言的数据生成，我们只需在创建Faker实例时指定语言代码即可。以上代码是如何生成中文和日文的姓名和地址。通过指定不同的语言代码，Faker可以灵活地生成各种语言环境下的假数据。使用Faker，我们可以轻松创建出符合特定格式和规则的数据，极大地提高了测试的效率和质量。Faker库提供了丰富的数据生成方法，涵盖了各种常见的数据类型。Faker库的使用非常简单，只需几行代码即可生成所需的数据。

使用。

如果你的本地仓库是全新的且没有重要历史，可以选择。

openpyxl是一个功能强大的库，可以轻松地读取和写入 Excel 文件。通过上述示例，你可以快速上手使用openpyxl来处理 Excel 数据。如果你需要更高级的功能，可以查阅openpyxl 的官方文档。

在面试中展示数据驱动测试（Data-Driven Testing, DDT）经验时，关键在于清晰地说明你如何通过数据驱动的方式设计和实现测试用例，以及这种方法如何提升了测试效率和质量。以下是一些具体的建议和步骤，帮助你在面试中有效地展示你的数据驱动测试经验：在面试开始时，先简要介绍数据驱动测试的概念，确保面试官理解你的方法：定义：数据驱动测试是一种测试方法，其中测试输入和（输出）预期结果存储在外部数据源（如Excel、CSV、数据库等）中，测试脚本从这些数据源读取数据并执行测试。这种方法允许测试用例在不同数

项目框架是一个软件项目的整体架构设计，它定义了项目的各个组成部分、它们之间的关系以及如何协同工作。它不仅包括代码的组织结构，还可能涉及技术选型、设计模式、开发规范、接口定义等方面。

优点：功能强大、性能优越、生态系统丰富、适合企业级应用开发。缺点：学习曲线较陡、开发效率相对较低、项目结构复杂。Django优点：学习曲线平缓、开发效率高、文档清晰、社区友好。缺点：灵活性较低、性能和可扩展性相对有限、生态系统较小。适合初学者的建议如果你更注重开发效率和快速上手，并且对Python语言感兴趣，Django是一个更好的选择。如果你愿意投入更多时间去学习一个功能强大的框架，并且对Java语言感兴趣，或者计划从事企业级应用开发，更适合你。无论选择哪个框架，重要的是保持学习的热情和实践的机会。

1、被压测应用：订餐网（模拟电商应用）2、常见业务场景：登录，浏览，选择餐馆，添加购物车，下订单，订单浏览，...，等3、目标：通过对该网站的压测，学习、体会实际业务场景中压测工具的使用方法5、运行环境：Java+mysql+maven6、说明：例子程序中部分功能做了mock，使用的时候不用关注例子程序返回数据的正确性1、制定压测策略，不同的并发数10,15,20,25,30...2、记录结果3、测试期望结果（1）验证能够支撑多大并发数，峰值数。

按钮位于页面左上角点击之后会清空当前会话的接口。

Charles的主界面分为以下几个部分：菜单、工具、接口列表、详细信息。

在Charles中可以通过远程映射，将B接口的响应返回给A接口，从而达到修改接口响应的目的。客户端在正式发布上线之前，需要对功能进行验证，但是直接修改正式线的数据又可能存在误改的隐患，这时候通过映射想要的数据，就能够快速的完成功能的验证。Charles在捕获到客户端的接口请求后，根据在charles上配置的映射，更改接口请求地址，获得响应后，再返回给原接口请求。本地映射，就是Charles在捕获到客户端的接口请求后，将本地文件的内容返回给客户端，就像正常的服务端响应一样。设置完成后，再次请求网站接口。

使用Vite作为构建工具，基于React和TypeScript开发，使用Ant Design组件库提供美观的UI界面。•AI分析：集成DeepSeek AI接口，分析时间分配并提供改进建议。遇到问题项目无法启动，别担心，即使你不会写代码完全看不懂代码也没关系。•日程管理：支持添加、查看日程，包含标题、类别、优先级和描述等信息。•时间统计：提供按天和按周的时间分配统计，使用饼图直观展示。

Browser-Use 是一个Github 上开源的 Python 自动化项目，提供了简单易用的可视化 WebUI 操作界面，旨在让 AI 代理能够像人类一样自然地浏览和操作网页。它通过集成 Playwright 等浏览器自动化工具，结合大型语言模型（LLM），无需编程，用自然语言来实现网页自动化任务。基于 .env.example 复制一个 .env 文件，并在 .env 文件中修改以下信息。本地部署deepseek，详见我的文章：​​​​​​​。直接调用deepseek。

Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，旨在简化大型语言模型（LLM）在本地计算机上的部署、管理和使用。它支持多种先进的语言模型，如 DeepSeek、LLaMA、Mistral、Phi-4、Gemma 2 等。1）简化部署：Ollama 目标在于简化在Docker容器中部署大型语言模型的过程，支持 Windows、macOS、Linux 以及通过 Docker 容器运行。。

最近国产LLMDeepSeek-R1很火，我也是在第一时间就体验了一把，出乎我意料的是他竟然比付费版的GPT-o1还好用，openAI你还我每个月20美元的会员费😭。话不多说，本文就从0开始教一下大家怎么拥有一个不会“系统繁忙，请稍后再试”的DeepSeek。😊。

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变量名为JAVA_HOME变量值为jdk安装路径。

3.关联：点击idea最右侧的Database–点击+号，—Data Source—mysql—输入相应配置。8.删除module:右键点击相应的module,—Open Module Settings—module上方有个减号，点击即可删除相应的module，此时仅仅是module不可用了，退出重新右键点击相应的module,右键选择remove Module ,再次重新右键点击module，右键选择delete，即可删除磁盘上相应的module文件。后续项目也是全部设置成UTF-8.

解析Java框架中entity层，mapper层，service层，controller各层作用，优质好文。

1、默认是抓http请求的，对于pc上的https请求，会提示网页不安全，这时候需要在浏览器上安装证书。设置过滤条件才能抓取你对应要抓的网址的数据包，不然软件会抓取电脑上所有操作的，那数据就太多了。设置要模拟的网络速度。