10 2021 档案
摘要：1.吞吐量到上限时系统负载未到阈值：一般是被测服务分配的系统资源过少导致的。测试过程中如果发现此类情况，可以从ulimit、系统开启的线程数、分配的内存等维度定位问题原因 2.CPU的us和sy不高，但wa很高：如果被测服务是磁盘IO密集型型服务，wa高属于正常现象。但如果不是此类服务，最可能导致w
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摘要：1.性能测试从外部看，主要关注这三个指标：吞吐量,响应时间，错误率吞吐量的指标受到响应时间，服务器软硬件配置，网络状态等多方面因素影响正常来说-吞吐量越大,响应时间越长;服务器硬件配置越高，吞吐量越大；网络越差，吞吐量越小 2.与系统吞吐量有关的几个重要参数：QPS(TPS),并发数,响应时间越长Q
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摘要：新增操作:方式1：book = BookInfo(title='西游记',price=99)book.save() 方式2：BookInfo.objects.create(title='西游记',price=99) 方式3:BookInfo.objects.bulk_create(bookinfoL
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摘要：1.列表推导式multiples = [i for i in range(30) if i % 2 is 0]names = [[],[]]multiples = [name for lst in names for name in lst if name.count('e') >= 2] 2.字典
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摘要：1.with和__enter__,__exit__,__init__配合使用class A: def __init__(self): print('init') def __enter__(self): print('before') def __exit__(self, exc_type, exc
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摘要：1.collections模块在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等a.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元
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摘要：1.常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是模块名字加上.py的后缀 2.为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用 3.
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摘要：1.作用域相关内置函数globals()——获取全局变量的字典locals()——获取执行本方法所在命名空间内的局部变量的字典 2.和调用相关callable(o)，o是参数，看这个变量是不是可调用。如果o是一个函数名，就会返回True 3.查看参数所属类型的所有内置方法print(dir(list
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摘要：1.迭代器遵循迭代器协议：必须拥有__iter__方法和__next__方法--字符串、列表、元组、字典、集合都是可迭代的--可以被for循环的都是可迭代的 2. 迭代器有的好处是可以节省内存 3.生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返
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摘要：1.装饰器的本质--一个闭包函数 2.装饰器的功能--在不改变原函数及其调用方式情况下对原函数功能进行拓展 3.带参数和返回值的装饰器 def timer(func): @wraps(func) #使这些函数生效 __doc__ 查看函数注释信息 __name__ 查看函数名 def inner(*
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摘要：1.函数返回的多个值会被组织成元组被返回，也可以用多个值来接收 2.调用函数时候,传入的参数叫实际参数,简称实参,定义函数的参数叫做形式参数,简称形参-- 位置参数 def mymax(x,y): a.按照位置传值 mymax(20,10)b.按照关键字传值 mymax(y = 10,x = 20)
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摘要：1. 列表转换成字典list1 = ['key1','key2','key3']list2 = ['value1','value2'] dict1 = zip(list1,list2) # dict(dict1)={'key1':'value1','key2':'value2'} 2.字典转换为列表
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摘要：初始化: data_tuple = () data_tuple1 = (1,) data_tuple2 = tuple() 新增: data_tuple+data_tuple1 (data_tuple,1,'a') data_tuple[:2]+(object,)+data_tuple[:2] 向第
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摘要：初始化： a. data_dict = {} b. data_dict1 = dict() c. data_dict2 = {'key':'value'} 新增: a. data_dict[key]=value b. data_dict.get(key)[key1]=value c. data_di
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摘要：初始化： a. data_list1 = [] b. data_list2 = [a,b,c] c. data_list = list() 新增： a. data_list1.append(object) b. data_list1.extend(data_list2) c. total_list
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