摘要: 一、 性能分析与调优思想 1、性能分析调优模型 性能测试除了为获取性能指标外,更多是为了发现性能瓶颈和性能问题,然后对性能问题和瓶颈进行分析和调优,在当今互联网高速发展的时代,性能调优的模型可以归纳总结如下图所示。 系统模型中相关的组件描述如下表所示 组件 描述 网络分发 网络分发是高速发展的互联网 阅读全文
posted @ 2021-08-30 10:26 涛¥哥 阅读(205) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 字典是最有用的Python集合之一。字典是存储键-值对数据类型。键用来查找关联的值,这个概念常常被称作映射。 映射抽象数据类型定义如下。它是将键和值关联起来的无序集合,其中的键是不重复的,键和值之间是一一对应的关系。映射支持以下操作。 (1)Map()创建一个空的映射,它返回一个空的映射集合。 (2 阅读全文
posted @ 2021-08-25 15:39 涛¥哥 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 实际工作中需要测试模拟大量坐席在线,机器人转人工之后与坐席建立对话,因此在这之前先模拟坐席账号登录,写的脚本如下: import requests,pymysql,time,calendar class Apilogin: def __init__(self,seat_id, account=Non 阅读全文
posted @ 2021-08-04 16:17 涛¥哥 阅读(410) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 试图摆脱程序或计算机的影响而描述算法的效率时,量化算法的操作或步骤很重要。如果将每一步看成基本计算单位,那么可以将算法的执行时间描述成解决问题所需的步骤数。确定合适的基本计算单位很复杂,也依赖于算法的实现。 对于累加算法,计算总和所用的赋值语句的数目就是一个很好的基本计算单位。在sumOfN函数中, 阅读全文
posted @ 2021-07-07 15:14 涛¥哥 阅读(293) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、linux下如何查看已安装的centos版本信息: 1.Linux查看当前操作系统版本信息 cat /proc/version Linux version 3.10.0-957.21.3.el7.x86_64 (mockbuild@kbuilder.bsys.centos.org) (gcc v 阅读全文
posted @ 2021-07-07 14:15 涛¥哥 阅读(629) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 探索迷宫 探讨一个与蓬勃发展的机器人领域相关的问题:走出迷宫。如果你有一个Roomba扫地机器人,或许 能利用学到的知识对它进行重新编程。我们要解决的问题是帮助小乌龟走出虚拟的迷宫。迷宫问题源自忒修 斯大战牛头怪的古希腊神话传说。相传,在迷宫里杀死牛头怪之后,忒修斯用一个线团找到了迷宫的出口。 假设 阅读全文
posted @ 2021-07-01 15:06 涛¥哥 阅读(772) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 利用python递归,计算1~100的和 def sum_num(num): if num <=1: return 1 return num + sum_num(num - 1) print(sum_num(100)) 阅读全文
posted @ 2021-06-22 14:32 涛¥哥 阅读(2814) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 4.4 递归可视化 前文探讨了一些能用递归轻松解决的问题。但是,要想象递归的样子或者将递归过程可视化仍然十分困难。 这使得递归难以掌握。本节将探讨一系列使用递归来绘制有趣图案的例子。看着这些图案一点一点地形成, 你会对递归过程有新的认识,从而深刻地理解递归的概念。 我们将使用Python的turtl 阅读全文
posted @ 2021-05-28 15:18 涛¥哥 阅读(280) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 4.2 何谓递归 递归是解决问题的一种方法,它将问题不断地分成更小的子问题,直到子问题可以用普通的方法解决。通常 情况下,递归会使用一个不停调用自己的函数。尽管表面上看起来很普通,但是递归可以帮助我们写出非常优雅 的解决方案。对于某些问题,如果不用递归,就很难解决。 4.2.1 计算一列数之和 我们 阅读全文
posted @ 2021-05-26 15:18 涛¥哥 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、双端队列抽象数据类型 双端队列抽象数据类型由下面的结构和操作定义。如前所述,双端队列是元素的有序集合,其任何一端都 允许添加或移除元素。双端队列支持以下操作。 Deque()创建一个空的双端队列。它不需要参数,且会返回一个空的双端队列。 addFront(item)将一个元素添加到双端队列的前端 阅读全文
posted @ 2021-04-28 20:45 涛¥哥 阅读(221) 评论(0) 推荐(0)