如何使用jMeter对某个OData服务进行高并发性能测试
For project reason I have to measure the performance of OData service being accessed parallelly. And I plan to use the open source tool JMeter to generate a huge number of request in parallel and measure the average response time. Since I am a beginner for JMeter, I write down what I have learned into this blog. I will continue to explorer the advanced feature of JMet
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Python进阶:全面解读高级特性之切片!
导读:切片系列文章连续写了三篇,本文是对它们做的汇总。为什么要把序列文章合并呢?在此说明一下,本文绝不是简单地将它们做了合并,主要是修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动,如此一来,本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证。 众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串、列表、元组...)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理序列类型的对象。通常来说,切片的作用就是截取序列对象,然而,对于非序列对象,我们是否有办法做到切片操作呢?在使用切片的过程中,有什么要点值得重视,又有什么底层原理值得关注呢?本文将主要跟大家一起来探讨这些内容,希望我能与你共同学习进步。 1、切片的基础用法 列表是 Python 中极为基础且重要的一种数据结构,也是最能发挥切片的用处的一种数据结构,所以在前两节,我将以列表为例介绍切片的一些常见用法。 首先是切片的书写形式:[i : i+n : m] ;其中,i 是切片的起始索引值,为列表首位...
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校招前几个月,如何高效地进行复习?
距离明年春招还有三个多月的时间,很多想找实习和想参加补招的同学应该也都在忙着复习。今年的春招已结束,我在开始准备秋招了,也就是从4月份到7月份这段时间,我完成了一次比较系统的复习。所以把一些经验分享给大家,总归会有一些参考价值的。 壹 平时的积累和沉淀 研究生期间我有一件事情一直在坚持,那就是做笔记和写博客。 做笔记,就是记录学习中大大小小的事情,可能是面试问题,可能是一周的学习计划,也可能知识一个知识点,总归都是值得记录的东西,对我来说,就是一种积累。而对于博客,我从一开始只用于记录项目,到后来做转载,再到后来写原创,整理系列文章,则更像是一种沉淀。 但是在春招刚刚结束的这段时间,我发现一个问题,之前学过的东西忘记了很多,特别是那些理解的不够深的知识点,总是特别容易忘记。另外我发现,虽然我在笔记中记录了很多的知识点和面试题,但是往往我只看过一次,不会再去看第二次。 这也意味着,虽然记录的内容很多,但是真正消化吸收的内容很少,脑子里充斥着总是那些零碎的知识点和面试问题,对于完整的知识体系知之甚少。这些问题在春招期间也不断地暴露出来,让我思考了很久。 面对如此窘境,我想做出改变,趁着现在...
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