嘿嘿，我现在也会看一些 YouTube 无字幕的节目，大概是能听懂的，口语嘛，只能先在 APP 上练了

对，坚持是最简单，也是最难的

每周五次就是使用场景呀，万一后续进了纯外企呢，就经常用喽

哎，虾皮还是很 nice 的

是啊，从打完鸡血之后，那段时间是最挣扎难熬的，能坚持住就好了

你在用什么方式学英语呢，欢迎留言和我交流哦

试试大 json，比如上万行那种。。可能内存会爆。
之前用递归生成 jsonpath 遇到这个问题

太牛啦！

嗯嗯，大多数人都还是停留在吐槽的阶段。
工程化有一定的挑战难度，但可以尝试逐步去改善，好用的工具都是慢慢迭代出来的。
横空出世的，大概率都是 kpi 产物

目前的实现其实包含了这两种。有规定写死的流程，也有支持配置的。
每个卡片的执行结果和 log 一起返回，跟你说的一样在 Drawer 上展示。
我们木有纯工具测试开发，都是业务测开，所以大家对自己负责的业务都是比较熟悉

如果觉得文章对你有帮助，点赞收藏走一波。
你有更好的想法，欢迎留言一起讨论

如果你有更好方案，欢迎留言和我交流。

那必须是 Java，yyds

种地吧少年

当然，这篇文章存在很多的不足之处呢

我目前的需求，只需要知道哪个更快即可，文章开头也有说背景，在讨论索引的问题，需要造数。
至于背后原理，很欢迎对 MySQL 更加了解的大佬来补充。

看 4.2 的结果，就是 insert into 呢

文章中没提到 navicat 呀。
好奇为啥会觉得 js 单线程更加快呢，瓶颈在 db 的 server 端呀

这样做就太啰嗦了，要这样，其实还不如用 Python10 个线程呢。py 一样能执行 mysql loaddata，最终都是转成 sql。

给个例子？

一次性插入多条是多少条呢？10000 条，用分批 + 事务，其实我试过，但并没有。
如果你有最快的，希望可以写出来，我想学习一波。

innodb_write_io_threads 默认值是 4，但没有 load data，user-threads 这个参数哦，多客户端的话就太麻烦了。

这里是一个线程，但是用分批 + 批量的方式，效率会有大幅度提高

白嫖的，只能将就啦

读取文件不会是瓶颈，频繁的网络 io 才是瓶颈；
后面测试了 Python 分批提交，效果会好很多

我用手机打开没问题哦，可能是 CloudFlare 的 R2 图床对部分地区不友好