能力说明:
掌握Linux文件管理方式和技巧,对用户和组管理有基本认知,掌握Linux网络知识,对TCP/IP协议及OSI七层模型有较为清晰的概念,掌握Linux磁盘与文件系统管理技巧,知道如何安装Linux软件包,逐步掌握Shell脚本的编程技巧。
能力说明:
可对MySQL数据库进行备份与恢复,可较为熟练的使用SQL语句进行单表多表查询等操作,可快速上手阿里云RDS MySQL数据库,可进行MySQL云数据库的创建、设置、数据迁移等工作。了解常见NOSQL数据库,如MongoDB、Redis、Memcached的概念、安装、配置等相关基础知识。
弹性计算Clouder认证:ECS基础运维管理
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【5月更文挑战第14天】
【5月更文挑战第14天】python中的SyntaxError: invalid character in identifier(语法错误:标识符中有无效字符)
【5月更文挑战第14天】python中SyntaxError: unexpected EOF while parsing(语法错误:解析时遇到意外的文件结束)
【5月更文挑战第13天】
【5月更文挑战第13天】
【5月更文挑战第13天】Python中常见的语法错误
【5月更文挑战第12天】python的else块(可选)在try块成功执行且没有引发异常时执行
【5月更文挑战第12天】
【5月更文挑战第12天】python的except块用于捕获和处理特定的异常
【5月更文挑战第11天】python检查浮点数是否在范围内
【5月更文挑战第11天】python检查整数是否在范围内
【5月更文挑战第11天】python检查值是否在开放范围内(不包括边界)
【5月更文挑战第10天】Python使用typing模块(从Python 3.5开始)
【5月更文挑战第10天】Python使用isinstance()函数
【5月更文挑战第10天】
【5月更文挑战第8天】
【5月更文挑战第9天】Python值范围检查
【5月更文挑战第5天】Python检查函数和方法的输入/输出
【5月更文挑战第6天】Python字符串和字节使用正确的编码/解码
【5月更文挑战第5天】
【5月更文挑战第6天】Python字符串和字节不要混淆str.format()和bytes.format()
【5月更文挑战第8天】
【5月更文挑战第4天】Python的编码问题
【5月更文挑战第5天】Python处理错误
【5月更文挑战第2天】
【5月更文挑战第9天】Python类型检查
【5月更文挑战第8天】python字节(bytes)
【5月更文挑战第2天】python导入错误(ImportError)
【5月更文挑战第4天】Python中闭包和装饰器使用不当
【5月更文挑战第7天】
【5月更文挑战第7天】Python注意字符串和字节字面量
【5月更文挑战第3天】python中版本不兼容问题
【5月更文挑战第6天】python字符串和字节明确数据类型
【4月更文挑战第23天】
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【5月更文挑战第5天】Python避免在字符串和字节之间混淆
【5月更文挑战第4天】
【4月更文挑战第21天】
【5月更文挑战第3天】
【4月更文挑战第20天】
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【5月更文挑战第1天】
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【4月更文挑战第19天】
【4月更文挑战第19天】pytest 是一个强大且灵活的 Python 测试框架,它可以帮助你编写高效且可维护的测试。通过遵循上述基本架构指南,你可以开始使用 pytest 来提高你的 Python 项目的质量和可靠性。
【4月更文挑战第17天】Python UI自动化测试涉及Selenium(Web)、Appium(移动应用)和PyQt(桌面应用)等框架。基本步骤包括确定测试目标、选择合适框架、安装配置、编写测试脚本、运行调试以及集成到CI/CD流程。注意自动化测试不能完全取代人工测试,应根据需求平衡使用。
【4月更文挑战第18天】在Python API自动测试中,选择合适的框架至关重要。常见的测试工具有unittest(集成度高,适合基础测试)、pytest(功能强大,支持插件扩展和高级功能)、requests-mock(用于HTTP请求模拟和断言)、rest-assured(针对RESTful API的简洁测试)以及allure-pytest(生成美观的测试报告)。选择时要考虑项目需求、团队熟悉度和社区支持。确保遵循良好测试实践,编写清晰、全面的测试用例。
【4月更文挑战第22天】
【4月更文挑战第16天】在Python集成测试中,确保模块间正确交互是关键。选择合适的测试框架如`unittest`或`pytest`,定义全面的测试用例,编写测试代码并设置类似生产环境的测试环境。执行测试后分析修复问题,将测试整合到持续集成流程,以尽早发现并解决问题。例如,使用`pytest`,我们可以创建测试用例验证不同模块间的功能是否按预期协同工作。
【4月更文挑战第17天】Python性能测试涉及time模块的基础测试、cProfile的函数级分析、line_profiler的行级统计、py-spy的火焰图生成及其它工具如pstats和memory_profiler。基准测试和并行并发测试也十分重要。确保测试环境一致,多次运行取平均值,关注关键性能指标。安装相关工具如line_profiler和py-spy可使用pip。
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