96 年的
跟我开源的数据工厂,方向不大一样,我的更注重业务接口来造数据
https://testerhome.com/topics/34512
最后一句话很 real
买华为的吧,MateBook13 14 不错
这个可以的,维护好入参即可,各个公司业务不一样,我这边业务链路比较长,所以还是比较适合用数据工厂
推荐 fastapi
我这传统行业。。。管培生都要硕士起步了
没试过依赖环境这种情况,不过一般都可以用 Telnet 命令调用
A 状态用 xx 凭证,B 状态用 xx 凭证,凭证这些数据可以维护成 oss 或者直接维护在脚本项目里,需要哪些状态的账号,就从取哪个状态的凭证
根据你的描述,大致推出你的测试脚本入参,组装实际提交表单参数进行提交,接着进行审核通过
type 为必填,ossfile 非必填,支持从外部传入
{
"type":"A",
"ossfile": ["a","b"]
}
已经提交了开源项目,感谢大家 thanks
https://testerhome.com/opensource_projects/216
大家互相交流学习,thanks
谢谢兔总
谢谢~
感谢~
各业务线只需要写好代码,维护好脚本(方法)的注释(注释包括方法的基本信息、方法名、入参、出参),平台拉取脚本项目,执行 apidoc 命令,生成 apidoc 接口文档,通过解析接口文档的 json 数据,在平台展示脚本信息,平台负责执行脚本(方法)
界面不用维护,各业务线只需要写好代码,维护好脚本(方法)的注释(注释包括方法的基本信息、方法名、入参、出参),平台拉取脚本项目,执行 apidoc 命令,生成 apidoc 接口文档,通过解析接口文档的 json 数据,在平台展示脚本信息,平台负责执行脚本(方法)
已经补充了介绍文档,欢迎继续交流学习
https://www.yuque.com/joker-bo9zn/hp2cg3/aaxdlk
大佬,你再认真看一下。。。
打破零回复,自顶
大佬牛逼🐂🍺
交作业啦
from datetime import timedelta
from datetime import datetime
def fill_data(start_time, end_time, date_map):
"""补充数据"""
from datetime import timedelta
start = start_time
weekly_data = []
while start <= end_time:
date = start.strftime("%Y-%m-%d")
weekly_data.append(dict(dt=date, key=date_map.get(date).get('key') if date in date_map else 0))
start += timedelta(days=1)
return weekly_data
if __name__ == '__main__':
data = [{"dt": "2022-06-20", "key": 33}, {"dt": "2022-06-22", "key": 45}]
date_map = {i['dt']: dict(key=i['key']) for i in data}
_day = datetime.strptime('2022-06-22','%Y-%m-%d')
last_7_day = (_day - timedelta(days=6))
print(fill_data(last_7_day, _day, date_map))
性能知识盲区,不好评价;自动化方面的,我觉得还好,问来问去都是这些问题