• 求助贴 Jmeter 报错 at 2024年05月29日

  • 在 Python 中,如果你在多进程环境中使用 logging 模块并尝试将日志写入同一个文件,可能会遇到竞争条件和其他并发问题,因为默认的 logging 配置并不是为并发写操作设计的。

    为了解决这个问题,你可以采取以下几种策略:
    为每个进程使用单独的日志文件:
    这是最简单的方法。你可以在创建每个进程时,给它们一个唯一的日志文件路径。
    使用队列和单个日志处理进程:
    你可以设置一个单独的进程来处理日志记录,其他所有进程都将日志消息发送到该进程的队列中。这个处理进程可以从队列中读取消息,并将它们写入日志文件。
    使用线程安全的日志处理:
    虽然 logging 模块本身不是线程安全的,但你可以使用线程安全的队列或其他同步机制来确保对日志文件的访问是顺序的。但是,在多进程环境中,这通常比使用单独的日志文件更复杂且效率更低。
    使用日志轮转和延迟打开:
    如果日志文件不是实时需要的,你可以考虑使用日志轮转,并在每个进程结束时才将日志写入文件。这可以通过延迟打开文件句柄直到需要写入日志来实现。
    使用第三方库:
    有些第三方库,如 loguru,提供了更高级的多进程日志记录功能。

    下面是一个简单的示例,展示如何为每个进程使用单独的日志文件:

    import logging  
    import multiprocessing  
    
    def worker_with_logging(process_id, log_file):  
        # 配置每个进程的日志记录器  
        logging.basicConfig(filename=log_file, level=logging.INFO,  
                            format='%(asctime)s process %d: %(message)s' % process_id)  
    
        # 记录一些日志  
        logging.info('Starting work')  
        # ... 执行一些工作 ...  
        logging.info('Finishing work')  
    
    if __name__ == '__main__':  
        processes = []  
        for i in range(5):  # 假设我们创建5个进程  
            log_file = f'log_{i}.txt'  
            p = multiprocessing.Process(target=worker_with_logging, args=(i, log_file))  
            p.start()  
            processes.append(p)  
    
        # 等待所有进程完成  
        for p in processes:  
            p.join()
    

    在这个示例中,每个进程都有自己的日志文件,因此不存在并发写入同一个文件的问题。

  • 在 Python 中,由于logging模块在多进程环境中存在一些限制,直接在多进程中使用logging模块写入同一个文件可能会导致日志错乱或死锁问题。为了解决这个问题,可以采用以下几种策略:

    1. 使用QueueHandlerQueueListener:创建一个日志队列,让主进程负责收集日志并写入文件。这种方式可以避免多进程直接写入文件,从而解决日志错乱和死锁的问题。

    2. 使用进程安全的日志库:例如concurrent-log-handler模块,它提供了线程和进程安全的日志处理方式。通过继承BaseRotatingHandler并实现文件锁机制,可以确保日志写入的准确性,尽管这可能会牺牲一些效率。

    3. 避免在多进程中使用文件锁:在多进程环境中,文件锁可能会导致死锁。可以通过设计日志系统来避免使用文件锁,例如,让一个单独的进程或线程负责日志的收集和写入。

    4. 使用独立的日志文件:为每个进程分配一个独立的日志文件,这样可以避免多进程写入同一个文件时的冲突。

    5. 使用网络日志:通过SocketHandler,可以让不同的进程通过网络发送日志消息到一个中心日志服务器,由服务器来处理日志存储。

    6. 使用第三方日志管理工具:例如使用SentryLogstash等工具,它们可以更好地处理多进程和多线程环境下的日志收集和存储。

    7. multiprocessingtarget函数之外定义 logger:确保在创建进程之前已经配置好 logger,这样可以减少多进程中由于 logger 初始化导致的潜在问题。

    8. 使用multiprocessing-logging:这是一个专门为多进程日志设计的库,可以简化多进程日志的处理。

    综上所述,要解决logging模块在多进程测试时写入文件报错的问题,需要根据具体的应用场景选择合适的日志处理策略。在设计日志系统时,应该考虑到多进程环境下的特殊性,采用合适的方法来确保日志的正确性和完整性。

  • 小程序可以用 airtest,也可以用 minium 框架
    https://airtest.doc.io.netease.com/
    https://minitest.weixin.qq.com/#/

  • 苏州跌惨了,自己的房子都跌了百十万以上

  • 支持

  • 祝贺

  • 社区可以搞搞自己的定制类的文创产品啥的出来卖卖,既丰富了积分兑换的产品,也可以满足会员的个人文化需求, 并且可以增加社区的营收

  • 微信群本来就不合适讨论技术

  • 好的软件测试人员简历是什么样子的?
    https://www.zhihu.com/question/22709265

  • 有,拿了 2 个发明授权,对跳槽涨薪无用,人家也不看。

  • @TesterHome @TH_tester 看下这个情况呢,2022 年获奖的,要补发给人家。
    https://testerhome.com/topics/35105

  • 大环境下,个人都是无助的,看开点吧,也给不了啥建议,纯祝福

  • .saz 文件是 Fiddler 捕获的 HTTP 会话的保存格式。Fiddler 是一个流行的网络调试代理工具,用于捕获、检查、修改和重放 HTTP/HTTPS 请求和响应。

    要从 .saz 文件中提取 POST 请求的数据,你需要首先将其转换为 Fiddler 可以读取的格式,例如 .saz 文件的原始格式(通常是多个文本文件)。然后,你可以使用 Python 脚本或工具来解析这些文件并提取 POST 请求的数据。

    以下是一个大致的步骤指南:

    将 .saz 文件转换为文本格式:

    打开 Fiddler。
    在 Fiddler 中,选择 "File" -> "Import Sessions" -> "SAZ Files...",然后导入你的 .saz 文件。
    一旦会话被导入,选择 "File" -> "Save" -> "Selected Sessions" -> "As Text File...",保存为文本格式(例如 .txt)。
    使用 Python 解析文本文件:
    你可以使用 Python 的内置文件处理功能或第三方库(如 pandas)来解析保存的文本文件。POST 请求通常可以在文件中通过查找 "POST" 关键字来识别。然后,你可以提取请求行、头部和正文。

    提取 POST 报文:
    在解析文本文件时,注意查找以 "POST" 开头的行,并提取随后的请求头和请求体。请求体就是 POST 报文的内容。

    处理编码和格式:
    注意,请求体可能经过编码(如 URL 编码、Base64 等)或格式化(如 JSON、XML 等)。你可能需要解码或解析请求体以获取原始数据。

    自动化过程:
    如果你需要频繁执行此操作,可以考虑编写一个自动化脚本,该脚本使用 Fiddler 的命令行接口或自动化库(如果可用)来导入 .saz 文件并保存为文本格式,然后解析文本文件以提取 POST 报文。

    请注意,这个过程可能需要根据你具体的 .saz 文件内容和结构进行调整。此外,如果 Fiddler 的版本或功能有所变化,上述步骤也可能需要更新。

  • 精彩的对话,很受用

  • MQTT 协议是个啥? at 2024年03月08日

    MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)是一个基于发布/订阅模式的 “轻量级” 通讯协议,它被广泛用于物联网(IoT)领域。在 MQTT 协议中,客户端(通常是各种设备)与服务器(通常称为 “MQTT broker” 或 “MQTT 服务器”)之间建立连接,并通过这个连接来交换消息。

    在 MQTT 协议的连接 URL 中,tcp://是一个协议标识符,它表示这个连接是基于 TCP(Transmission Control Protocol)协议的。TCP 是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。在 MQTT 中,使用 TCP 协议可以确保消息在传输过程中的可靠性和顺序性。

    因此,在 MQTT 的连接 URL 前加上 tcp://,就是为了指明这个连接是基于 TCP 协议的,以确保消息的可靠传输。同时,这也是 MQTT 协议规范中的一部分,使得各种 MQTT 客户端和服务器能够正确解析和建立连接。

    需要注意的是,虽然 MQTT 通常基于 TCP 协议进行传输,但在某些特殊情况下,也可以使用其他协议,如 UDP(User Datagram Protocol)。但在这种情况下,连接 URL 的前缀会相应地改为 udp://。然而,由于 UDP 是一种无连接的协议,它无法提供 TCP 那样的可靠性和顺序性保证,因此在需要高可靠性的物联网应用中,TCP 仍然是更常用的选择。

  • @TesterHome小助手 ,经过对照征文活动的发帖要求,以下是最终获奖的帖子列表:

    总数:39 个赞 @ycwdaaaa

    https://testerhome.com/topics/38731
    我的 2023 年终总结 -- 一个小小工程师的 15 年

    总数:18 个赞 @jideluo

    https://testerhome.com/topics/38930
    我的 2023 年终总结

    总数:17 个赞 @Rikasai

    https://testerhome.com/topics/38800
    花菜】我的 2023 年终总结

    总数:17 个赞 @lose

    https://testerhome.com/topics/38673
    我的 2023 年终总结

  • 专升本已经没有用了 at 2024年02月29日

    虽然许多招聘广告中要求统招本科,但这并不意味着专升本的学历没有用。实际上,专升本学历在很多情况下仍然具有一定的作用和价值。

    首先,专升本学历是受到国家和社会认可的,与普通本科学历具有相同的价值。这意味着在一些情况下,专升本的学历可以作为招聘的门槛要求。此外,专升本学历也可以用于考研、出国留学等方面,为个人的升学和职业发展提供更多的机会。

    其次,专升本学历也可以提升个人的学习能力和综合素质。在备考专升本的过程中,考生需要掌握更多的知识和技能,这不仅可以提高学历,还可以增强个人的综合能力和竞争力。

    当然,对于一些特定的职位或行业,统招本科学历可能更受欢迎或被视为更优先的条件。但是,这并不意味着专升本学历没有用。在不同的用人单位和职位中,对于学历的要求也会有所不同。因此,对于想要通过专升本提升学历的人来说,需要根据自己的实际情况和职业规划,认真评估自己的需求和目标,制定合理的学习计划,并在学习过程中注重实践和技能的培养,以提高自己的职业竞争力。

  • 得空了,就看看社区有没有新帖子,最喜欢逛匿名区和灌水区😀

  • @yzx200712256 可以投递起来了

  • 我有一个朋友 at 2024年02月23日

    为啥要赔一年的服务费,转正的工资,也是从签订正式合同开始计算啊。我们公司有个开发转正式,没听说还要赔服务费的。

  • 仅楼主可见
  • MQTT 协议是个啥? at 2024年02月22日

    在 MQTT 协议中,发布者和订阅者都被视为客户端,它们都可以连接到 MQTT Broker 并与之交互。

    发布者(Publisher):这是发送消息到 MQTT Broker 的客户端。它负责将数据或信息发送到特定的 topic 上。发布者可以是任何设备、软件或服务,只要它能够建立与 Broker 的连接并发送消息。例如,一个温度传感器可能是一个发布者,它定期将其读取的温度数据发布到 Broker。

    订阅者(Subscriber):这是从 MQTT Broker 接收消息的客户端。它订阅了一个或多个 topic,以便从 Broker 接收与这些 topic 匹配的消息。订阅者可以是任何需要接收和处理这些消息的设备、软件或服务。例如,一个手机应用程序可能是一个订阅者,它订阅了与用户相关的 topic,以便在收到新消息时更新用户界面。

    MQTT Broker:它是消息的中转站,负责接收来自发布者的消息,并根据订阅者的订阅信息将消息转发给相应的订阅者。Broker 确保消息能够准确、可靠地传输,并提供一些额外的功能,如消息持久化、QoS 保证等。

    所以,简单来说,发布者和订阅者都是连接到 MQTT Broker 的客户端,只是它们的功能不同:一个负责发送消息,另一个负责接收消息。而 MQTT Broker 则是它们之间的中介,负责消息的路由和传输。

  • 原来如此,等看看落地实际效果

  • 开工大吉!!! at 2024年02月18日

    开工大吉,收入翻倍,奖金多多。