https://csrc.nist.gov/ https://csrc.nist.gov/projects/random-bit-generation/documentation-and-software https://wenku.baidu.com/view/dc0ada02eff9aef8941e0644.html https://blog.csdn.net/zkkzpp258/article/details/82685404 https://blog.csdn.net/zhaomengs

Test Data manipulation 测试数据的操作和处理 faker - 生成假数据的python库 fake2db - 创建假数据库 ForgeryPy - 使用起来很简单的假数据生成库. radar - 随机生成时间 robotframework-faker - faker的Robot Framework封装 hypothesis - Library for property based testing in Python, based on the Haskell library

int类型数据生成一(正数最多4位): #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { freopen("test.in","w",stdout);//输出流都输出到 test.in ;i<1e4;i++) cout<<rand()%<<endl;//随机10000个int数 ; } int类型数据生成二(正负数最多10位): #include<io

在Junit单元测试中,经常需要对一些领域模型的属性赋值,以便传递给业务类测试,常见的场景如下: com.enation.javashop.Goods goods = new com.enation.javashop.Goods(); goods.setBrandId(1); goods.setCategoryId(1); goods.setGoodsName("测试商品"); goods.setPrice(1.01); goods.setSn("100001");

import json from random import sample, randint from uuid import uuid4 def gen_random_words(): with open("D:\\exp\\test_data\\dictionary.txt") as f: words = [word.strip() for word in f] f.close() # print "OK. words length:", len(words)

利用数据的存储过程生成测试数据: 我们可以通过数据库的的 INSERT 语句直接在存储过程中向普通数据表中添加数据,但是 当我们添加到百万数据后,往普通表插入测试数据的性能就会明显降低.所以在这里建议 使用内存表做一个中间铺垫,在内存表中生成完百万条数据后,在一次性的插入普通数据表 即可完成百万条测试数据生成.下面我们看过程: 第一步创建内存表: CREATE TABLE `vote_record_memory` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `) NOT

测试数据生成 faker基础使用 from faker import Faker f=Faker(locale='zh_CN') print(f.name()) address 地址 person 人物类:性别.姓名等 barcode 条码类 color 颜色类 company 公司类:公司名.公司email.公司名前缀等 credit_card 银行卡类:卡号.有效期.类型等 currency 货币 date_time 时间日期类:日期.年.月等 file 文件类:文件名.文件类型.文件扩展名

目标 在<使用Groovy+Spock轻松写出更简洁的单测> 一文中,讲解了如何使用 Groovy + Spock 写出简洁易懂的单测. 对于相对简单的无外部服务依赖型函数,通常可以使用 expect-where 的形式. 本文尝试自动生成无外部服务依赖型函数的Spock单测模板,减少编写大量单测的重复工作量,只需要构造相应的测试数据集即可. 分析与思路 首先,需要仔细分析下无外部服务依赖型函数的Spock单测模板的组成. 比如 class BinarySearchTest extends S

背景 最近在学习Jmeter相关的东西,今天看了下Jmeter的官方文档,没想到在入门指南(Getting Started)第二条中就看到了让人惊喜的东西:可以利用既有测试数据生成HTML格式的Report Dashboard 图形报告的官方方法. 生成图形报告的方式 根据生成图形测试报告(Generating Report Dashboard)的官方相关介绍文档,可以知道生成报告的方式有两种 1.直接使用一个已存在的 CSV文件生成 使用如下命令: jmeter -g <log file>

百度地图和高德地图坐标系的互相转换   GPS.谷歌.百度.高德坐标相互转换 一.在进行地图开发过程中,我们一般能接触到以下三种类型的地图坐标系: 1.WGS-84原始坐标系,一般用国际GPS纪录仪记录下来的经纬度,通过GPS定位拿到的原始经纬度,Google和高德地图定位的的经纬度(国外)都是基于WGS-84坐标系的:但是在国内是不允许直接用WGS84坐标系标注的,必须经过加密后才能使用: 2.GCJ-02坐标系,又名“火星坐标系”,是我国国测局独创的坐标体系,由WGS-84加密而成,在国内,

一.手写版 在前端有个模拟数据的神器 Mock.js 能生成随机数据,拦截 Ajax 请求,然后我觉得他的这个生成随机数据不错.然后我就到度娘一顿操作,没找到类似的java实现,于是就有了下面的代码: pom.xml <!--hutool 快速开发工具包--> <dependency> <groupId>cn.hutool</groupId> <artifactId>hutool-all</artifactId> <versio

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:行哥 今天给大家介绍一个Faker模块,一款基于Python的测试数据生成工具,无论是用于初始化数据库,创建XML文件,或是生成压测数据,Faker都是不错的选择. 1.Faker工具包 2.生成数据 2.1 获取随机数据 2.2 生成本地化数据 3.最后 1.Faker工具包 只需要使用pip便可下载该工具包 pip install faker 如果下载速度比较慢

本系列将 Java 17 之前的随机数 API 以及 Java 17 之后的统一 API 都做了比较详细的说明,并且将随机数的特性以及实现思路也做了一些简单的分析,帮助大家明白为何会有这么多的随机数算法,以及他们的设计思路是什么. 本系列会分为两篇,第一篇讲述 Java 随机数算法的演变思路以及底层原理与考量,之后介绍 Java 17 之前的随机算法 API 以及测试性能,第二篇详细分析 Java 17 之后的随机数生成器算法以及 API 和底层实现类以及他们的属性,性能以及使用场景,如何选择随

上文介绍了我选择EasyUi作为前端框架的原因,并发放了最新Demo.本文将对这个Demo进行一些介绍,以方便你能够顺利运行起来. 这个Demo运行起来以后,是EasyUi的一个简单CRUD操作,数据库中也只有一个简单的表,整个操作不带任何业务逻辑. 看到这里,不少朋友难免感到失望,搞这么复杂一个架构,就只用来实现一个简单的CRUD操作,不是大炮打蚊子吗? 不要急,我的目的不是教你如何实现CRUD,我还没有这么无聊,我是希望通过这个简单的CRUD操作,帮你引出一些框架特性,大致包括下面内容. 分

一:背景介绍 MHA(Master HA)是一款开源的MySQL的高可用工具,能在MySQL主从复制的基础上,实现自动化主服务器故障转移.虽然MHA试图从宕机的主服务器上保存二进制日志,但并不是总是可行的.例如,如果主服务器硬件故障或无法通过ssh访问,MHA没法保存二进制日志,只进行故障转移而丢失最新数据. MHA监控复制架构的主服务器,一旦检测到主服务器故障,就会自动进行故障转移.即使有些从服务器没有收到最新的relay log,MHA自动从最新的从服务器上识别差异的relay log并把这

mysql 5.1以上支持定时任务. SHOW VARIABLES LIKE 'event_scheduler';   检查是否已开启该功能 开启计划任务功能: SET GLOBAL event_scheduler = 1;或SET GLOBAL event_scheduler = ON; 或者 my.ini or my.cnf 中的[mysqld]添加 event_scheduler=ON 先来看一下它的语法: CREATE EVENT [IF NOT EXISTS] event_name 

摘要: 继续这个系列的学习,这一节重点介绍目前流行的性能测试工具以及如何选择适合项目的工具.在此之前,我已经对性能测试工具的原理与架构做了分析. http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2012/07/31/2617546.html      性能测试工具的选择与评估  ... 继续这个系列的学习,这一节重点介绍目前流行的性能测试工具以及如何选择适合项目的工具.在此之前,我已经对性能测试工具的原理与架构做了分析. http://www.cnblogs.com/fn

本文其实是一篇招聘贴,不管你以前是做开发还是测试,都欢迎加入我们的小组. 2014年阿里巴巴的共享业务事业部有很大变化,共享的测试团队也做了一些调整,我不再担任共享业务的测试经理,但是仍然会留在共享测试团队,组建一个名为“稳定性测试&技术创新”的小组,这个小组在组织架构上,独立于会员平台.商品平台.交易平台这些基础业务测试组之外,但是要承担整个共享的稳定性质量责任,工作重点是围绕基础业务的稳定性,做一些测试技术相关的工作. 共享的稳定性质量关系到全网的业务,这份工作责任重大,极具挑战性.共享业务

关于models,主要想说的是django shell以及生成测试数据的脚本这两部分. 一个models中的类相当于数据库的一张表,先看一个设置了外键的models. from django.db import models from django.utils import timezone from django.contrib.auth.models import User class Post(models.Model): author = models.ForeignKey(User)

这里提供一种方法,使用 APPEND 提示,使得十分钟内插入上亿数据成为可能. -- Create table create table TMP_TEST_CHAS_LEE ( f01 VARCHAR2(20), f02 NUMBER(10) not null, f03 VARCHAR2(21), f04 VARCHAR2(21), f05 NUMBER, f06 NUMBER(20) ); --创建一个临时表,用于提供序列号 CREATE GLOBAL TEMPORARY table t_se

本博客已经迁移至:http://cenalulu.github.io/ 本篇博文已经迁移,阅读全文请点击:http://cenalulu.github.io/mysql/mysql-tools-list/ 本文汇总了和MySQL运维开发相关的所有工具,并会持续更新 1. 工具套件集 percona-toolkit:http://www.percona.com/software/percona-toolkit oak-toolkit:http://code.openark.org/forge/op