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手把手 | 如何在计算机上配置数据科学开发环境

从Python、R等编程语言到以Git为例的版本控制系统甚至Unix Shell等命令行工具,数据科学家的武器库现在越来越丰富了,在个人计算机上同时使用这些武器可能会对新入门的数据科学家们造成不小的困扰,本文就将带你学习这些数据科学武器的配置方法。 在Datacamp这样的在线交互培训和教育平台上学习之后,下一步要做的就是使用自己的计算机应用Python,R,Git,或者Unix Shell中的技巧。然而,怎样准确地知道不同的项目需要什么样的准备工作呢?本教程就将帮助你了解需要安装哪些插件和软件,它包括:Anaconda Python的优势及其在操作系统中的安装。同时使用R和RStudio的好处及其在操作系统中的安装。Unix Shell的优势及其使用方法。Git的优势及其在操作系统中的安装。 接下来,让我们开始学习吧! Pytho

浅谈BDD下的自动化测试框架

一、什么是BDD BDD(Behavior Driven Development),即行为驱动开发,是敏捷开发技术之一,通过自然语言定义系统行为,以功能使用者的角度,编写需求场景,且这些行为描述可以直接形成需求文档,同时也是测试标准。 二、为什么要使用BDD 传统模式下,从客户提出需求,到输出产品,我们会经历以下流程: 客户:提出需求需求分析师:分析需求,形成开发可执行的具体 Feature、Story、Taks开发:实现需求测试:编写验证步骤,验证最终产品是否满足需求 通常,由于不同的人对需求的理解不同,最终可能导致产品与客户需求存在很大差距。 BDD是基于一种“通用语言”,可以让客户、产品经理等将需求通过同一种语言描述出来,很大程度上避免了因为理解或表达不一致带来的问题,大大提高产品的交付品质。由此BDD的优势也就体现出来了: 更关注业务,以用户使用产品的角度,描述用户行为以及预期结果不同角色的人都可以参与需求定义及讨论,最终达成一致理解使用同一种语言描述需求,及测试用例,很大程度上避免了因理解差异导致实现功能与需求不一致的问题 三、常用的BDD测试框架 我们在前面提到过,BDD最...

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