前言 大家在执行过几次Allure之后就会发现,Allure的报告会把历史的执行结果都展示出来,但实际工作中我们可能只关心本次的结果,解决的话就需要修改一下执行命令了. 问题: 例如图中显示的第一条其实就是我历史运行的结果,但其实我只想要后面两条就可以了,那很显然“唐山-唐山”这条用例就是多余的了. 查看右边的重试次数,这里保存在每次运行过的记录,也就是我们能把这个记录都清除掉,就可以了. 解决方法: 使用 --clean-alluredir 方法可以清除历史记录,Allure 加上之后再次构建

pytest是什么 pytest是python的一款测试框架,拥有unittest的功能并比它更丰富. allure是什么 有非常多的优秀的测试框架,但却是有非常少优秀的报告工具可以展示非常清楚的用例执行过程和结果. allure是一款开源的,专门用来展示测试结果的工具,目的是希望团队内部每一个人都可以看到非常清楚的测试结果. allure可以与非常多的著名测试框架做集成. 像java语言,可以与junit4,junit5,TestNG测试框架集成. python语言,可以与pytest,beh

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netstandard,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 729+) 什么是脏数据 在XCode中,每次执行实体类更新entity.Update时,都希望只更新修改过的字段,而不是u

背景: python3+appium+pytest+allure写了安卓的自动化脚本,在windows本机pycharm上跑通过后生成了allure报告.  公司jenkins搭建在linux服务器上. 痛点: 1.allure报告需要一堆css/js静态数据文件,才能展示数据,给领导汇报时总不能一丢就丢个大大的压缩包,并且还不能保证能查看成功的吧----edge浏览器能打开,其他浏览器打开无数据: 2.把脚本集成到jenkins上,整到linux服务器上跑,又得在服务器上去折腾一套环境出来,需

在pytest框架中可以用很多插件来生成测试报告,本文总结下怎么生成allure报告 allure allure是一款开源的,专门用来展示测试结果的一个工具,allure可以与很多的测试框架做集成,比如:java的Junit.TestNG,python的pytest等 allure会将测试用例的执行数据保存到xml文件中去,再利用allure的命令行将文件转换成HTML形式呈现出来 allure的官网地址:http://allure.qatools.ru 安装allure 1.可以直接从官网下载

6 Allure报告 6.1 Allure介绍 Allure是一个独立的报告插件,生成美观易读的报告,比之前的html好看,目前支持的语言:Java.PHP.Ruby.Python.C#等 6.2 Allure安装 pip3 install allure-pytest (注意:这里不要使用pytest-allure-adaptor) 有一个帮助文档可以参考: https://docs.qameta.io/allure/#_about 生成Allure报告的命令: pytest --allured

假设test用户下创建的t_jingyu表 vsql -Utest -wtestpwd create table t_jingyu( col1 int, col2 varchar, col3 timestamp not null) PARTITION BY (date_part('doy', t_jingyu.col3));   需求:删除doy分区表t_jingyu的历史分区数据(8月份) $.sql \timing SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu',

脏数据监测: 在一个事务中,加载的数据,除了返回给用户之外,会复制一份在session中,在事务提交时,会用session中的备份和用户的数据进行比对,如果用户的数据状态改变, 则用户的数据即为:脏数据.此时,hibernate会按照脏数据的的数据状态同步数据库. 细节:适用范围==只能检测,事务中自己加载的数据.如果要更新的数据和事务无关,则需要明确的session.update();否则,session.update()可以省略. 延迟加载: 在一个事务中,查询时,不是所有属性都立即查询,有

利用闪回查看Oracle表历史时刻数据 1.查看表历史时刻数据 select * from tab_test AS OF TIMESTAMP to_timestamp('20140917 10:00:00','yyyymmdd hh24:mi:ss'); 2.利用flashback table恢复表到过去某一时刻 alter table tab_test enable row movement; flashback table tab_test to timestamp ('20140917 1

转自:http://shujuren.org/article/45.html 在数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据,脏数据的存在将会对后期的建模.挖掘等工作造成严重的错误,所以必须谨慎的处理那些脏数据. 脏数据的存在形式主要有如下几种情况: 1)缺失值 2)异常值 3)数据的不一致性 下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据. 一.缺失值 缺失值,顾名思义就是一种数据的遗漏,根据CRM中常见的缺失值做一个汇总: 1)会员信息缺失,如身份证号.手机号.性别.年龄等 2)消费数据缺失,如消费次数.

需求: 一个表的唯一约束被禁用期间,有脏数据进来,当启用约束时失败. 环境: -bash-4.1$ uname -a Linux dbtest1 2.6.32-279.el6.x86_64 #1 SMP Wed Jun 13 18:24:36 EDT 2012 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux SQL> select * from v$version; BANNER ---------------------------------------------------

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前,我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的.我们尝试去理解数据的列/行.记录.数据格式.语义错误.缺失的条目以及错误的格式,这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作. 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv (链接:https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码:odj0)的数据文件,这个数据很小,可以让我们一目了然.这个数据是 csv 格式.数据是描述

预览数据 这次我们使用 Artworks.csv ,我们选取 100 行数据来完成本次内容.具体步骤: 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame(要确保数据已经下载到指定路径) DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构,展示速度很快,通过 DataFrame 我们就可以快速的预览和分析数据.代码如下: import pandas as pd ​ df = pd.read_csv('../data/Artworks.csv').head(100) df.hea

一.概述     今天收到阿里云推送的试用通知,就迫不及待的申请了一个试用key,开始试用.     初步使用之后发现基本可用,至于最后是否适合商用还要看他的收费情况.           接口的使用分两部分,一个是读取历史数据,一个是读取未来的预测数据,从试用的结果来看,我只读取了辐照数据,历史数据基本是准确的,而未来预测的不准,差距很大.所以商用的时候只能考虑每天上午读取昨天的辐照度数据. 二.官方概述      ⽬前可以调⽤的API数据产品分为四个系列:⽓象实况数据系列.⽓象预报数据系列.

本篇文章我们以抓取历史天气数据为例,简单说明数据抓取的两种方式: 1.一般简单或者较小量的数据需求,我们以requests(selenum)+beautiful的方式抓取数据 2.当我们需要的数据量较多时,建议采用scrapy框架进行数据采集,scrapy框架采用异步方式发起请求,数据抓取效率极高. 下面我们以http://www.tianqihoubao.com/lishi/网站数据抓取为例进行进行两种数据抓取得介绍: 1.以request+bs的方式采集天气数据,并以mysql存储数据 思路

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在"在ASP.NET MVC下实现单个图片上传, 客户端服务端双重限制图片大小和格式, 服务端裁剪图片"中,已经实现了在客户端和服务端限制图片大小和格式,以及在服务端裁剪图片.但还有一个重要的话题是需要面对的,那就是图片脏数据问题. 假设用户添加产品信息,并且上传了图片,可之后用户没有点击页面上的添加按钮,这就导致上传图片成为"脏数据",存在着却一直不会被使用.解决这个问题的大致思路是: ○ 在上传图片的时候,把图片保存到一个临时文件夹,或者叫缓存文件夹○ 当用户真

环境及安装可查看 pytest+jenkins安装+allure导出报告 要让allure报告更漂亮,更直观,需要在脚本中写入allure特性 一开始allure调用step().story().feature()等总是报错,提示不存在这些方法. @allure.feature('ceshi') 警告信息: 通过查看allure的__init__.py文件 在调用allure的feature().story().step()等方法时,加上MASTER_HELPER即可 @allure.MASTE

问题描述: 今天同事说有个zabbix监控数据库历史数据越来越多了, 让我帮忙清一下,顺便熟悉练练手,做个笔记 zabbix监控运行一段时间以后,会留下大量的历史监控数据 zabbix数据库一直在增大可能会造成系统性能下降,查看历史数据室查询速度缓慢. zabbix里面最大的表就是history和history_uint两个表,但是我这边查看到history_log表也是最大的. 而且zabbix里面的时间是使用的时间戳方式记录,所以可以根据时间戳来删除历史数据. 解决方法: 1.首先需要关闭z

痛点分析: 在做allure定制化的时候,关于附件添加这一块,我们在代码里可以添加我们准备好的附件,这里用图片,通过下面的方法就能实现 allure.attach(file, '图片描述', allure.attachment_type.PNG) 那如果我们执行测试用例生成的allure测试报告中,能把失败或者异常的测试用例的异常截图也自动添加到allure报告中,岂不更完美? 问题思考: 1.用例执行完后,异常截图图片都在OutPus目录下,怎么去跟用例关联? 2.用什么方法去添加到allur