# -*- coding: utf-8 -*- # from multiprocessing import Pool 多进程 from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import time import urllib2 urls = [ 'http://www.python.org', 'http://www.python.org/about/', 'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/

在实际应用中需要对多个机型并行测试,节省时间 多机测试的思路 启动多个appium server与多台机器交互(android和ios均可)   注意:一定要使用node安装appium的命令行,使用appium命令启动多个服务 启动命令时指定server端口号,以及与客户端交互的各项端口号   以下命令都是后台启动的,使用的mac的后台启动方式[ nohup 命令 &],如果是windows机使用[start /b 命令] Android多机的server启动命令 startservercmd

昨晚发现放在腾讯云主机上通过crontab定时执行用以爬去斗鱼分类页面数据的爬虫在执行的时候速度特别慢,于是想通过多线程来提高效率. 打开浏览器,键入关键字"python 多线程",发现大多数内容都是使用threading.Queue这些看起来很笨重的实例.不过直到multiprocessing.dummy出现在眼前之后,一切都变得辣么简单. multiprocessing.dummy 大杀器 multiprocessing.dummy 是multiprocessing的一个子库,二者

using System.Collections; using UnityEditor; using UnityEngine; using UnityEngine.UI; /************************************************************************/ /* UnityEngine.WWW 下载与Update()的并行测试,UNITY5.35f */ /**************************************

并行(多线程)技术在软件术语里被定义为软件.操作系统或者程序可以并行地执行另外一段程序中多个部分或者子组件的能力.TestNG允许我们以并行(多线程)的方式来执行测试.这就意味着基于TestNG测试组件的配置,多个线程可以被同时启动然后分别执行各自的测试方法.相对于传统的单线程执行测试的方式,这种多线程方式拥有很大的优势,主要是它可以减少测试运行时间,并且可以验证某段代码在多线程环境中运行的正确性. 目录 并行执行测试的优势 如何并行地执行测试方法 如何并行地执行测试类 如何并行地执行同一测试套

进程池: 进程池的使用有四种方式:apply_async.apply.map_async.map.其中apply_async和map_async是异步的,也就是启动进程函数之后会继续执行后续的代码不用等待进程函数返回.apply_async和map_async方式提供了一写获取进程函数状态的函数:ready().successful().get(). PS:join()语句要放在close()语句后面.   实例代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import multi

一.线程池 很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.futures模块(python3.1.5也有,但是python3.1.5发布时间晚于python3.2一年多),这个模块是python3中自带的模块,但是python2.7以上版本也可以安装使用. 下面分别介绍下各

众所周知并行程序设计易于产生 bug.更为严重的是,往往在开发过程的晚期当这些并行 bug 引起严重的损害时才能发现它们并且难于调试它们.即使彻底地对它们进行了调试,常规的单元测试实践也很可能遗漏并行 bug.在本文中,并行专家 Shmuel Ur 和 Yarden Nir-Buchbinder 解释了为什么并行 bug 如此难于捕获并且介绍了 IBM Research 的一种新的解决方案. 内容 并行程序易于产生 bug 不是什么秘密.编写这种程序是一种挑战,并且在编程过程中悄悄产生的 bug

系统:windows 需求:测试多台PC输出三个网站并行ping.tracert结果,多台PC同时进行. 说明:以www.baidu.com.www.sina.com.cn.www.tencent.com为例. 创建ping-tracer.www.baidu.com.www.sina.com.cn.www.tencent.com文件夹 ,输出结果.txt到每个文件夹 ping -n 100 -l 32  host ping -n 100次每次发送32个字节 域名 tracert -h 100 h

如果需要同时在IE.firefox.chrome进行测试,可以使用grid. Selenium Grid是一个智能代理服务器,允许Selenium测试将命令路由到远程Web浏览器实例.其目的是提供一种在多台计算机上并行运行测试的简便方法. 使用Selenium Grid,一台服务器充当将JSON格式的测试命令路由到一个或多个已注册Grid节点的中枢.测试与中心联系以获得对远程浏览器实例的访问.集线器有一个已注册服务器的列表,它可以访问并允许控制这些实例. Selenium Grid允许我们在多台

教你用一行Python代码实现并行 本文教你通过一行Python实现并行化. Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉.撇开技术上的问题,例如线程的实现和GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题.常见的经典Python多线程.多进程教程多显得偏"重".而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容. 传统的例子 简单搜索下"Python多线程教程",不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子: #Example.py ''' Standard Prod

multiprocessing 多进程基本使用 示例代码1 import time import random from multiprocessing import Process def run(name): print(f'{name} is running') time.sleep(random.randint(1,3)) print(f'{name} is end') if __name__ =='__main__': p_list = [] for i in range(3): #

Map是一个酷酷的小东西,也是在Python代码轻松引入并行的关键.对此不熟悉的人会认为map是从函数式语言(如Lisp)借鉴来的东西.map是一个函数 - 将另一个函数映射到一个序列上.例如: urls = ['http://www.yahoo.com', 'http://www.reddit.com'] results = map(urllib2.urlopen, urls) 这段代码在传入序列的每个元素上应用方法urlopen,并将所有结果存入一个列表中.大致与下面这段代码的逻辑相当: r

使用C#winform编写渗透测试工具--端口扫描器 主要介绍使用C#winform编写渗透测试工具--端口扫描器,端口扫描器则是一种检测服务器或者主机虚拟端口是开启或关闭的工具.由于连接到局域网或互联网的计算机运行着不同服务,端口的存在允许同一台计算机上的不同应用程序同时共享网络资源.端口的范围为0到65535,0到1023的端口数最常用,它们中有许多是为FTP.SS-H.HTTP.telnet和DNS等服务保留的,1024到49151端口是注册端口,49152到65535则分配给动态或私人端

返回目录 并行这个概念出自.net4.5,它被封装在System.Threading.Tasks命名空间里,主要提供一些线程,异步的方法,或者说它是对之前Thread进行的二次封装,为的是让开发人员更方便的调用它,对于异步与多线程我们在之前的几讲里已经介绍过了,今天主要说说并行,并行也可以叫并行计算,即对于一个大任务,使用多个线程去计算它,这可以充分发挥多核CPU的优势,可以说是大事所趋! 先看一下并行编程(并行计算)的图像

选择和使用测试方法和工具 按照测试需求用途(或测试技巧)选择 在软件开发生命周期和软件测试流程中适当地选择 按照测试人员实际技能选择 选择可提供的和可执行的 测试方法 类别及技巧 目标 使用方法 举例 适合场景 压力测试 模拟出实际用户环境 产生测试数据;测试组模拟用户处理被创建的数据 确定是否分配了足够的磁盘空间;通讯的容量是否足够;测试系统过载的情况 关于容量的信息不确定 性能测试 确定系统达到了希望达到的性能水平 使用软件和硬件的监视器;使用模拟的监控模型,对关心的性能指标进行监控;创建一

testing - 测试基本使用接口 当你写完一个函数,结构体,main之后,你下一步需要的就是测试了.testing包提供了很简单易用的测试包. 写一个基本的测试用例 测试文件的文件名需要以_test.go为结尾,测试用例需要以TestXxxx的样式存在. 比如我要测试utils包的sql.go中的函数: func GetOne(db *sql.DB, query string, args ...interface{}) (map[string][]byte, error) { 就需要创建一个

[本文篇幅较长,可以通过目录查看您感兴趣的内容,或者下载格式良好的PDF版本文件查看] 目录 一.ORM的"三国志"    2 1,PDF.NET诞生历程    2 2,Linq2Sql&EF:    3 3,微型ORM崛起    4 二.一决高下    4 2.1,ORM没有DataSet快?    4 2.1.1,ORM生成SQL的质量问题    4 2.1.2,DataReader没有DataSet快?    5 2,ORM的三个火枪手    6 2.1,委托+缓存   

一:    总体架构 系统工程架构源码:https://github.com/UDLD/UIAUTOMATORTEST 整个系统基于: UiAutomator + 自编Python交互库 + Robot + Shell脚本 . 采用关键字驱动测试模式,以UiAutomator为主要测试接口,测试逻辑主要由Robot Framework控制,测试报告亦基于Robot Framework. UiAutomator脚本工程框架,写入了大量复用操作,以提高代码复用行.扩展性和易维护性:采用三层分离,适用

本篇文章内容来源于Golang核心开发组成员Andrew Gerrand在Google I/O 2014的一次主题分享“Testing Techniques”,即介绍使用Golang开发 时会使用到的测试技术(主要针对单元测试),包括基本技术.高级技术(并发测试.mock/fake.竞争条件测试.并发测试.内/外部测 试.vet工具等)等,感觉总结的很全面,这里整理记录下来,希望能给大家带来帮助.原Slide访问需要自己搭梯子.另外这里也要吐槽一 下:Golang官方站的slide都是以一种特有