Eike2020
Eike2020

python接口测试-数据驱动-DDT

DDT是python的第三方库，全名称为：Data-Driven/Decorated Tests。

 

ddt安装

  • 通过pip安装ddt模块，安装Python后，Python自带pip功能包

  • 切换到Python安装目录script下，执行：pip install ddt

在ddt的模块中，@data表示元组的列表数据，@unpack表示用来解压元组到多个参数,在使用的时候，导入ddt模块，在测试类前声明使用ddt（@ddt）。

 python接口测试-数据驱动-DDT_第1张图片

运行结果：

python接口测试-数据驱动-DDT_第2张图片

从示例代码中，可以看出test_case2执行了2次，分别验证了返回验证码是否是200，201。

 

了解更多内容，可以在百度阅读中搜索：

《Python+Appium移动端自动化项目实战》-带您进入APP自动化测试的世界 
https://yuedu.baidu.com/ebook/765b38a5690203d8ce2f0066f5335a8102d266b9

接口测试工作该怎么开展？如何做接口自动化？
《接口测试自动化实战》-接口自动化测试书籍

https://yuedu.baidu.com/ebook/aaf72f1b42323968011ca300a6c30c225901f07d

python接口测试-数据驱动-DDT_第3张图片

自动化测试交流群：635249865 交流selenium、appium、接口自动化 欢迎入群交流

你可能感兴趣的:(python接口测试-数据驱动-DDT)

  • Python数据分析：从入门到精通
    引言在当今数据驱动的时代，数据分析已成为企业和组织做出明智决策的关键。Python作为一种强大的编程语言，因其简洁性和丰富的数据分析库而成为数据科学领域的首选工具。无论你是初学者还是有一定经验的数据分析师，本指南都将带你从入门到精通Python数据分析，掌握必备技能和最佳实践。数据分析的重要性与Python的角色数据分析涉及收集、处理和解释数据，以揭示模式、趋势和见解。它有助于解决复杂问题，优化业
  • 如何通过YashanDB优化企业大数据处理流程 数据库
    在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着巨大的数据处理挑战。性能瓶颈、数据一致性问题和可扩展性需求使得大数据处理成为一项复杂任务。作为一种新兴的数据库管理系统，YashanDB以其独特的架构设计和强大的数据处理能力，在解决这些挑战方面提供了有效的手段。本文旨在探讨如何利用YashanDB优化大数据处理流程，为企业提供高效、可靠的解决方案。YashanDB的体系架构与部署形态YashanDB支持多种部
  • 【WPF实战】MVVM中如何从数据模型反查自定义控件实例（ImageView + Halcon）
    【WPF实战】MVVM中如何从数据模型反查自定义控件实例（ImageView+Halcon）在使用PrismMVVM架构开发WPF应用时，我们通常遵循“数据驱动UI”的设计原则。但有时，我们希望从数据层反向获取控件实例，比如：✔在后台操作对应的Halcon控件HSmartWindowControlWPF，✔动态控制某一个图像窗口的图层或内容。本篇文章将通过一个实际例子，讲解如何优雅地实现这一反向访
  • 如何选择适合自己企业的YashanDB数据库托管服务？ 数据库
    引言在当前数据驱动的业务环境中，企业面临着许多挑战，例如性能瓶颈、数据一致性问题和大规模数据处理需求等。因此，选择合适的数据库托管服务成为企业成功的关键因素之一。YashanDB作为一款具备高性能与高可用性的数据库系统，为企业提供了灵活的数据库部署和管理选项。然而，不同企业的需求差异化，需要综合考量多方面的因素来选择最适合的托管服务。本文旨在帮助企业在选择YashanDB数据库托管服务时从多角度进
  • 完整解读YashanDB数据库的架构与设计理念 数据库
    在当今数据驱动的世界中，数据库技术的挑战愈发明显。扩展性不足、性能瓶颈、数据一致性和高可用性需求等问题，成为企业IT架构面临的重要考验。为了应对这些挑战，许多数据库系统采用了创新的设计理念和架构，以提供高效、稳健的解决方案。YashanDB作为一款现代数据库，凭借其完善的体系架构与设计思路，为用户提供了高效的数据存储与管理能力。本文旨在深入探讨YashanDB的体系架构及其设计理念，帮助技术人员和
  • 实战讲解YashanDB数据库的索引创建与查询优化 数据库
    在当今数据驱动的时代，数据库技术在信息存储和处理方面扮演着至关重要的角色。然而，随着数据规模的不断增长，如何高效地管理和查询数据，提升系统性能成为了技术领域面临的常见挑战。尤其是在处理复杂查询时，性能瓶颈、响应时间延迟及数据一致性问题亟需找到相应的解决方案。YashanDB作为一款高性能的数据库系统，提供了丰富的索引创建机制和查询优化策略，以有效提升数据访问效率。本指南旨在为数据库开发者和管理员提
  • 如何通过YashanDB支持远程办公中的数据访问 数据库
    在当今以数据驱动的商业环境中，远程办公已成为一种常态。然而，随着团队分布在不同地点，数据访问的挑战也随之增加。机构需要确保远程用户能够高效、安全地访问数据，而这涉及到性能瓶颈、数据一致性及安全性等多种问题。YashanDB作为一款高性能分布式数据库，提供了多种技术方案以有效支持远程办公中的数据访问，其独特的体系结构能够应对这些挑战。YashanDB的部署架构YashanDB支持三种不同的部署形态：
  • 如何通过YashanDB提升团队协作效率 数据库
    在当今信息化时代，数据驱动的决策成为企业成功的关键。然而，如何保障数据的即时获取与高效处理，解决团队协作中的数据访问障碍，是企业面临的重大挑战。YashanDB凭借其高性能的分布式数据库特性，提供了提升团队协作效率的有效解决方案。本文将深入探讨YashanDB在团队数据协作中的应用优势，以及具体的技术实现路径。YashanDB体系架构及其优势多种部署架构支持YashanDB支持单机（主备）、分布式
  • 【个人思考】如何理解量化交易与做空？初学者必读的金融交易入门指南 姚瑞南Raynan 个人思考人工智能AIGC
    本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家/音乐人/野生穿搭model，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）目录金融交易中的一些常见概念：量化交易、做空以及更多1️⃣量化交易：数据驱动的交易方式2️⃣做空：预测价格下跌赚取差价个人做空的理解：借西瓜赚差价3️⃣做
  • HarmonyOS从入门到精通：动画设计与实现之二 - 属性动画深度实践与场景落地
    属性动画作为鸿蒙系统中最基础也最常用的动画类型，其核心价值在于通过属性值的渐进式变化实现流畅的视觉过渡。相比其他动画类型，属性动画具有接入成本低、适用范围广、与业务逻辑耦合度低等优势，是开发者打造生动界面的首选工具。本文将从基础原理出发，通过实战案例详解属性动画的进阶用法、性能优化及典型场景落地，帮助开发者掌握属性动画的核心技巧。一、属性动画的工作原理与核心特性属性动画的本质是**“数据驱动视觉变
  • 自建ELK vs 云商日志服务：成本对比分析 亲爱的非洲野猪 elk
    在当今数据驱动的时代，日志管理已成为企业IT基础设施中不可或缺的一部分。面对日益增长的日志数据，许多团队都在纠结：是自建ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈，还是直接使用云服务商提供的日志服务？本文将从成本角度对这两种方案进行详细对比分析。自建ELK方案成本分析1.硬件/基础设施成本服务器成本：至少需要3个节点（生产环境推荐）实现高可用中等规模部署：3台16核6
  • 基于Java+Maven+Testng+Selenium+Log4j+Allure+Jenkins搭建一个WebUI自动化框架（3）使用dataProvider实现数据驱动用例执行 程序员的世界你不懂 UI自动化相关javamavenselenium
    在测试一个系统的时候，通常需要对同一个模块的用例输入各种不一样的数据，验证实际结果是否达到了我们期望值，此时如果不对测试数据单独出来维护，会使得测试用例与测试数据的耦合度很高，难以维护，当后期我们想要提供一批新的测试数据，那么我们就得在测试用例中把所有的测试数据全都手动修改一遍，操作很繁琐，下面举个实际例子。我们现在想要测试百度输入框，想测试输入不同数据（手机号、人名、电影名、英文、特殊字符）等，
  • 开发智能化的企业并购风险评估模型
    开发智能化的企业并购风险评估模型关键词：企业并购、风险评估、人工智能、机器学习、深度学习、数学建模摘要：本文详细探讨了开发智能化企业并购风险评估模型的背景、核心概念、算法原理、系统架构设计以及项目实战。通过结合机器学习和深度学习技术，提出了一种基于数据驱动的智能化风险评估方法，旨在帮助企业更准确地识别和预测并购过程中的潜在风险，提升决策的科学性和有效性。第1章:企业并购风险评估模型的背景与问题描述
  • 从零开始：使用Python进行数据分析的基础指南 热爱分享的博士僧 python数据分析开发语言
    引言在当今数据驱动的世界中，数据分析已成为各行各业不可或缺的技能。无论是商业决策、科学研究还是产品优化，掌握数据分析都能帮助我们更好地理解问题、发现规律并做出明智的判断。而Python作为一门简洁、强大且生态丰富的编程语言，已经成为数据分析领域的首选工具之一。本篇文章将带你从零开始，逐步了解如何使用Python进行基础的数据分析。无论你是完全没有编程经验的新手，还是有一定基础但想系统学习数据分析的
  • 云成本优化的核心原则与框架 极客奇点 云服务降本增效云计算成本优化FinOps降本增效
    一、引言：云成本失控的挑战据Flexera2022年报告，全球企业32%的云支出被浪费，主因包括资源闲置、配置超配、缺乏成本可见性等。面对此现状，FinOps（财务运营）作为云成本管理的核心框架，通过“成本可视-分配-优化”闭环，成为企业降本增效的关键手段。二、FinOps核心理念与三支柱框架FinOps的本质是打破财务、技术、业务的壁垒，建立数据驱动的成本治理文化。其框架由三大支柱构成：┌───
  • Python 网络爬虫的基本流程及 robots 协议详解 女码农的重启 python网络爬虫JAVA开发语言
    数据驱动的时代，网络爬虫作为高效获取互联网信息的工具，其规范化开发离不开对基本流程的掌握和对robots协议的遵守。本文将系统梳理Python网络爬虫的核心流程，并深入解读robots协议的重要性及实践规范。一、Python网络爬虫的基本流程Python网络爬虫的工作过程可分为四个核心阶段，每个阶段环环相扣，共同构成数据采集的完整链路。1.1发起网络请求这是爬虫与目标服务器交互的第一步，通过发送H
  • 百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南
    百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南在数字化时代，人口流动数据已成为洞察社会经济活动的关键指标。百度地图依托海量位置数据和AI算法打造的"迁徙大数据"平台，为城市规划、交通管理、商业选址等领域提供了重要决策支持。本文将系统性解析百度地图迁徙大数据的查看方法、核心功能及实战应用场景，帮助读者快速掌握这一数据驱动的决策工具。一、迁徙大数据的核心价值迁徙大数据通过聚合手机用户的定位信息，构建全国范围的人
  • 4篇2章5节：ANOVA 功效的单次精确模拟与可视化全解析 MD分析 用R探索医药数据科学r语言-4.2.1r语言功效曲线单次精确模拟分析
    在医学研究尤其是糖尿病等干预性试验中，精准的实验设计与功效分析是确保研究价值的关键。R语言为重复测量方差分析（ANOVA）提供了强大工具，从实验设计构建、单次精确模拟分析，到功效曲线可视化，覆盖研究全流程。本文结合糖尿病胰岛素治疗试验案例，深度拆解函数的应用逻辑，手把手教你用数据驱动实验设计，让“样本量规划”“效应检测能力”从抽象概念变为可操作、可视化的研究支撑。一、相关函数的介绍在医学研究中，实
  • 用Python实现数据可视化的实用指南 庞队千Virginia
    用Python实现数据可视化的实用指南practical-python-data-viz-guideResourcesforteaching&learningpracticaldatavisualizationwithpython.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/practical-python-data-viz-guide项目介绍在数据驱动的时代，数
  • 2025仓库管理系统数字化升级全景图：从国际方案到国产新势力的技术评估框架 茳渢 科技运维
    随着电商蓬勃发展和制造业智能化升级，传统仓库管理模式已难以满足现代企业对精准、高效、可追溯的物流需求。数字化仓库管理软件（WMS）正成为企业数字化转型的重要抓手，通过自动化作业、智能调度、数据驱动决策，显著提升仓储运营效率。本文将深入剖析六款主流数字化仓库管理软件，为不同规模企业提供精准选型指南。1.ManhattanAssociatesWMS-全球仓储巨头的智能引擎ManhattanAssoci
  • 全球86%企业已启程：SNP零中断迁移方案护航S/4HANA转型 snpgroupcn 云计算数据仓库运维
    目录如何在RISE项目中取得成功全程赋能：SNP为RISE项目打造的六大核心优势1、更快实现价值2、更高的灵活性3、降低成本4、风险可控5、更高的用户接受度3、近乎零中断客户评价实践见证：全球领先企业的成功典范1、IBM2、Pfizer辉瑞3、Coop超越迁移：构建数据驱动型业务的未来在SNP，我们已成功指导数百家企业完成复杂的SAP系统迁移项目。这些经验已融入我们的软件和转型方法论，使您的迁移之
  • 独立开发A/B测试实用教程
    A/B测试（A/BTesting），又称分组测试、对照实验，是产品开发和运营中提升转化率、优化用户体验的常用方法。无论你是做App、SaaS、网站还是小程序，合理地利用A/B测试，都能帮助你用数据驱动决策，让产品更受用户欢迎。一、什么是A/B测试？A/B测试指的是将流量随机分为两组（或多组），分别体验不同版本的产品（如A版本和B版本），通过对比各组用户的关键行为数据（如点击率、转化率、留存率等），
  • Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机 清水白石008 pythonPython题库python机器学习算法
    Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！在这个数据驱动的时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶汽车，都离不开机器学习技术的支撑。作为一名Python开发者，掌握机器学习技能，无疑将为您的职业发展注入强大的动力，让您在人工智能浪潮中占据先机。Scikit-lea
  • PyMySQL：高级用法全解析
    在数据驱动的时代，数据库操作是软件开发中至关重要的一环。PyMySQL作为Python中操作MySQL数据库的一个强大库，为开发者提供了便捷高效的数据库交互方式。在这篇博客中，我们将深入探讨PyMySQL的高级用法，带你领略其强大之处。一、连接池的构建与使用在实际应用中，频繁地创建和销毁数据库连接是非常耗时且低效的。连接池的出现就是为了解决这个问题。以下是使用PyMySQL构建连接池的示例：imp
  • ECS由浅入深第三节：进阶？System 的行为与复杂交互模式 枯萎穿心攻击 c#unity游戏引擎开发语言
    ECS由浅入深第一节ECS由浅入深第二节ECS由浅入深第三节在ECS中，System是负责所有逻辑处理的地方。它们观察、筛选并操作Entity的Component数据，从而驱动整个游戏世界的运转。本篇将深入探讨System的运行机制、数据流处理，以及在纯数据驱动的ECS环境下如何实现各种复杂的行为和交互。System的生命周期与调度在一个通用的ECS框架中，System通常会遵循一个简单的生命周期
  • PDF处理控件Spire.PDF教程：在Java中读取PDF，提取文本、图片和表格 CodeCraft Studio pdfjava国产化Spire.pdf文档处理
    在数据驱动的现代开发中，高效处理PDF文档已成为Java开发者不可或缺的核心能力。无论是处理各类发票扫描件、业务分析报告，还是包含丰富图表的技术文档，掌握Java版的PDF解析技术都将大幅提升数据处理效率，充分释放文档中的商业价值。本指南将介绍如何使用Spire.PDFforJava读取PDF文档，涵盖从可搜索的PDF提取文本、表格和图片，以及通过OCR技术从扫描版PDF中读取文本。Spire.P
  • 企业级图表方案AG Charts v12正式发布：全新功能提升图表交互体验与开发效率
    AGGrid成立于英国，致力于提供优秀的企业级数据表格及图表解决方案。AGGrid及AGCharts是其两大主要的高性能企业级JavaScript数据表格及图表解决方案，被全球开发者广泛采用。广泛应用于金融、电信、制造等行业，支持Angular、React、Vue和纯JavaScript项目，拥有企业级的性能与功能深度，凭借其卓越的性能、丰富的功能与高度可定制性，成为构建复杂数据驱动型应用的优选工
  • 如何在YashanDB中使用SQL实现复杂查询 数据库
    在当今的数据驱动环境中，数据库查询性能至关重要，尤其是复杂查询的实现与优化。复杂查询通常涉及多表连接、聚集计算或者子查询，相对于简单查询，更高的计算要求极大地影响了执行速度。因此，了解如何在YashanDB中高效地实现复杂查询，不仅可以优化应用的性能，还能提升整体的数据处理效率。复杂查询的实现方法多表关联查询在YashanDB中，多表关联查询是复杂查询中最常用的形式之一。通过使用INNERJOIN
  • 如何在YashanDB中实现数据趋势预测 数据库
    数据趋势预测已成为数据驱动决策中的一个重要方面。在面临海量数据时，如何精确而高效地提取潜在趋势，对于企业的战略规划具有重要意义。YashanDB作为一款高性能的数据库产品，提供多种存储和查询优化功能，使得实现数据趋势预测成为可能。特别是在数据存储结构和多版本并发控制（MVCC）等特性下，趋势预测的场景应用可以得到有效支持。数据分析基础在进行数据趋势预测之前，首先必须了解基础的数据分析过程。Yash
  • 如何设计基于YashanDB数据库的高效查询 数据库
    在当今数据驱动的业务环境中，提高数据库查询性能已经成为各类企业面临的重大挑战。随着数据量的快速增长，许多机构遭遇了性能瓶颈、数据一致性问题和查询响应延迟等一系列问题。在这样的背景下，优化数据库架构、提高查询效率迫在眉睫。本文将集中在YashanDB数据库的查询设计上，提供技术分析和操作指导，以帮助开发人员设计高效的查询策略，实现优越的性能。YashanDB的体系架构YashanDB支持多种部署形态
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他