1. 背景 在软件需求.开发.测试过程中,有时候需要使用一些测试数据,针对这种情况,我们一般要么使用已有的系统数据,要么需要手动制造一些数据.由于现在的业务系统数据多种多样,千变万化.在手动制造数据的过程中,可能需要花费大量精力和工作量,此项工作既繁复又容易出错,比如要构造一批用户三要素(姓名.手机号.身份证).构造一批银行卡数据.或构造一批地址通讯录等. 这时候,人们常常为了偷懒快捷,测试数据大多数可能是类似这样子的: 测试, 1300000 000123456 张三, 1310000 000…

1. 背景 作为互联网行业技术从业者,接口调试是必不可少的一项技能,通常我们都会选择使用 Postman 这类工具来进行接口调试,在接口调试方面 Postman 做的确实非常出色.当然除了Postman,还有它的老婆: Postwoman也同样很出色,公号之前有发表过一篇关于它老婆Postwoman使用的文章,详细可阅:推荐一款 Postman 的开源替代品: Postwoman 但是在整个软件开发过程中,接口调试只是其中的一部分,还有很多事情 Postman 是无法完成的,或者无法高效完成,比…

今天给大家分享一款Python装逼实用神器. 在日常生活或者工作中,经常会遇到想将某张照片中的人物抠出来,然后拼接到其他图片上去.专业点的人可以使用 PhotoShop 的"魔棒"工具进行抠图,非专业人士则使用各种美图 APP 来实现,但是这两类方式毕竟处理能力有限,一次只能处理一张图片,而且比较复杂的图像可能耗时较久.那今天就来向大家展示第三种扣图方式--用 Python代码来实现 一键批量抠图. 1. 准备工作- 安装paddlepaddle 既然要装逼,准备工作是少不了的.所谓&…

图表是数据图形化的表示,通过形象的图表来展示数据,比如条形图,折线图,饼图等等.可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据,提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性. 在这篇文章中,我们收集了35款值得网站开发者收藏的 JavaScript 图形图表库,适合各种图表需求.其中大部分都是免费而且开源的,希望大家能在下面的列表中找到适合自己需求的 JavaScript 图表和图形库. 您可能感兴趣的相关文章 2013年最受欢迎的10篇前端开发博文 小伙伴们惊呆了!8个超炫的 Web 效果 35…

Arthas是什么鬼? Arthas是一款阿里巴巴开源的 Java 线上诊断工具,功能非常强大,可以解决很多线上不方便解决的问题. Arthas诊断使用的是命令行交互模式,支持JDK6+,Linux.Mac.Windows 操作系统,命令还支持使用 tab 键对各种信息的自动补全,诊断起来非常利索. 这是它的官方网站: https://alibaba.github.io/arthas/index.html Github地址: https://github.com/alibaba/arthas A…

1. 前言 大家好,我是安果! 考虑到 Python 性能及效率性,Python Web 端一直不温不火,JAVA 和 Golang 的微服务生态一直很繁荣,也被广泛用于企业级应用开发当中 ​本篇文章将介绍一款 Python 微服务框架:「 Nameko 」 2. Nameko 介绍 Nameko 是一款小巧.简洁的.异步通信方式的微服务架构 它采用 RabbitMQ 消息队列作为消息中间件,基于发布者.订阅者模式 其中,消费者与生产者基于 RPC 进行通讯 项目地址:https://githu…

IGListKit https://github.com/Instagram/IGListKit 由 Instagram 开发人员制作,IGListKit 是用于构建快速灵活列表的数据驱动型的 UICollectionView 框架. 此外,它可以帮助你在应用程序中避免大量使用视图控制器的情况.可查看 Ray Wenderlich 上的关于在你的项目中实现该库的教程,或者从 Rodrigo Cavalcante 中看看关于将现有的 UITableView 迁移到 IGListCollection…

1. 前言 在日常工作中,为了更直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果. 在Python中,常见的数据可视化库有: matplotlib 是最常见的2维库,可以算作可视化的必备技能库,由于matplotlib是比较底层的库,api很多,代码学起来不太容易. seaborn 是建构于matplotlib基础上,能满足绝大多数可视化需求.更特殊的需求还是需要学习matplotlib. 上述两个库都是静态的可视化库…

1:Elasticsearch的开源中文分词器 IK Analysis(Star:2471) IK中文分词器在Elasticsearch上的使用.原生IK中文分词是从文件系统中读取词典,es-ik本身可扩展成从不同的源读取词典.目前提供从sqlite3数据库中读取.es-ik-plugin-sqlite3使用方法: 1. 在elasticsearch.yml中设置你的sqlite3词典的位置: ik_analysis_db_path: /opt/ik/dictionary.db 我提供了默认的词…

某些情况下,pip install xxx找不到,而且在 官方库 也找不到. 那么 第三方库 就派上用场了.…