Robot Framework之接口测试自动化（数据准备、数据脚本实现、实现层和断言层、测试报告） 脚本用例通用模板设计 单接口用例测试 数据准备，已经取出了该接口的所有正向和逆向接口测试用例，那现在如何把数据和用例结合起来，进行断言，判断响应回来的结果与断言结果是否保持一致。如果保持一致，接口测试 ...
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2021-05-24 10:09:27
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C++ stdlower_bound and stdset::lower_bound 在set中使用stdlower_bound发现非常耗时，而使用stdsetlower_bound发现速度明显提升。 该文章解释说明了这两个的区别，在set中使用stdset::lower_bound才是最好的选择。 ...
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2021-05-24 03:15:28
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SQL的函数分为： 单行函数：每行返回一个结果。 多行函数：每个处理集合返回一个结果。 字符函数 UPPER: 转换字符串到大写。 SELECT UPPER('Hello World') FROM dual; --返回HELLO WORLD LOWER: 转换字符串到小写。 SELECT LOWER ...
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2021-05-04 16:23:44
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1. 用Pyspark自主实现词频统计过程。 >>> s = txt.lower().split()>>> dd = {}>>> for word in s:... if word not in dd:... dd[word] = 1... else:... dd[word] = dic[word] ...
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2021-04-23 12:19:08
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>>> s = txt.lower().split()>>> dd = {}>>> for word in s:... if word not in dd:... dd[word] = 1... else:... dd[word] = dic[word] + 1...>>> ss = sorted( ...
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2021-04-23 12:18:32
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1. 用Pyspark自主实现词频统计过程。 >>> s = txt.lower().split()>>> dd = {}>>> for word in s:... if word not in dd:... dd[word] = 1... else:... dd[word] = dic[word] ...
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2021-04-23 12:10:50
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思路： 通过把二维矩阵转化为一维来求解，我们的一维并不是对矩阵处理，一维数组是一列的元素和。 首先我们定义上边界，上边界从第一行开始，然后创建一个数组，每一个上边界创建一次数组，然后再定义一个下边界，从上边界的位置开始。然后求解上下边界组成的矩阵中第0列到最后一列的每一列和。 因为矩阵还需要有左右边 ...
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2021-04-23 12:08:39
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一、词频统计： 读文本文件生成RDD lines 将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 全部转换为小写 lower() 去掉长度小于3的单词 filter() 去掉停用词 转换成键值对 map() 统计词频 reduceByKey() 按字母顺序排序 按词频排序 10、结果文件 ...
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2021-04-23 12:06:34
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读文本文件生成RDD lines 将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 全部转换为小写 lower() 去掉长度小于3的单词 filter() 去掉停用词 转换成键值对 map() 统计词频 reduceByKey() 按字母顺序排序 sortBy(f) 按词频排序 sortB ...
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2021-04-21 12:03:05
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一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 8.按字母顺序 ...
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2021-04-20 15:35:56
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