原文分析法（TextualAnalysis），是在用例说明与流程分析的基础上进行的业务领域分析，是一项在需求研讨会后整理和分析需求的工作。当我们完成了用例图的绘制，为每个用例编写出用例说明以后，原文分析的工作就可以开始了。要讲解原文分析，我们还是用一个实例更简单明了：这是一个实际项目的用例说明。在进行原文分析的时候，我们首先要做的事情就是对用例说明中事件流部分的文字描述，提取其中的名词。在这个实例中都有些什么名词呢？这些名词我在用例中用蓝色标注了出来，经过
系统 2019-08-29 21:59:10 1858
Python之读取用户指令和格式化打印一、读取用户指令当你的程序要接收用户输入的指令时，可以用input函数：name=input("请输入你的名字：")print("Hi"+name)程序中只要有input函数就会等待用户输入完并按回车键之后才会继续往下执行代码注：input（）函数接收得到的值只是字符串，即使你输入的是数字或者其他数据类型的值，它也会把数字按照字符串处理，即接收得到值只会字符串。二、格式化打印假设现在需要打印出以下格式的内容，该怎么实现
系统 2019-09-27 17:56:58 1857
C++类函数封装给python调用，大致分为三个部分，第一部分是把我们的C++类函数等封装成一个dll,即动态库。第二部分是生成一个绑定代码，就是用shiboken2根据我们需要封装暴露的文件，生成pythonC++代码。然后第三部分，就是根据第一和第二部分生成的库和代码，进一步封装成py库。然后python文件直接可以调用该库。具体代码如下，源码用的是python的官方源码。主要讲解每个部分的使用。源码：------------------icecrea
系统 2019-09-27 17:55:19 1857
模块安装：数据操作用到的模块pymysql，需要通过pipinstallpymysql进行安装。redis操作用的模块是redis，需要通过pipinstallredis进行安装。检验是否安装成功：进入到Python命令行模式，输入importpymysql、importredis，无报错代表成功；mysql操作方法如下：查询数据：fetchone、fetchmany(n)、fetchall()importpymysql#建立mysql连接,ip、端口、用
系统 2019-09-27 17:54:49 1857
开篇：测试过程中，对于多参数参数多值的情况进行测试用例组织，之前一直使用【正交分析法】进行用例组织，说白了就是把每个参数的所有值分别和其他参数的值做一个全量组合，用Python脚本实现，就是itertools模块中product方法（又称笛卡尔积法）。正交分析法的优点是测试用例覆盖率100%，缺点测试用例数量庞大，执行用例消耗的人工巨大。Pairwise（结对）算法源于对传统的正交分析方法优化后得到的产物，它的理论来自于数学统计。毫不避讳的说，本人看不懂数
系统 2019-09-27 17:54:21 1857
本文实例分析了python多线程用法。分享给大家供大家参考。具体如下：今天在学习尝试学习python多线程的时候，突然发现自己一直对super的用法不是很清楚，所以先总结一些遇到的问题。当我尝试编写下面的代码的时候：复制代码代码如下:classA():def__init__(self):print"A"classB(A):def__init__(self):super(B,self).__init__()#A.__init__(self)print"B"b
系统 2019-09-27 17:53:01 1857
Spark编程环境Spark可以独立安装使用，也可以和Hadoop一起安装使用。在安装Spark之前，首先确保你的电脑上已经安装了Java8或者更高的版本。Spark安装访问Spark下载页面，并选择最新版本的Spark直接下载，当前的最新版本是2.4.2。下载好之后需要解压缩到安装文件夹中，看自己的喜好，我们是安装到了/opt目录下。tar-xzfspark-2.4.2-bin-hadoop2.7.tgzmvspark-2.4.2-bin-hadoop2
系统 2019-09-27 17:52:49 1857
如何在PYTHON里面运用多继承classFather:defhobby(self):print("lovetoplayvideogame.")classMother:defcook(self):print("lovetocookanything.")#比如说有两个类，如果想要一个子类同时继承这两个类，应该怎么操作呢。classFather:defhobby(self):print("lovetoplayvideogame.")classMother:de
系统 2019-09-27 17:51:51 1857
es实现聚合es通过agg实现聚合，详情可见es文档有时候查询es数据的时候可能需要实现多字段groupby的功能，例如：SELECTsum(item_count)fromAgroupbyfield1,field2,field3要实现多个维度的聚合，需要嵌套的agg查询语句:{"query":{},"aggs":{"field1":{"terms":{"field":"field1","size":2147483647#设置一个大的分桶数，防止一次统计不完
系统 2019-09-27 17:51:32 1857
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:49:50 1857
