轻量级代码生成器加测试数据生成器 介绍 代码生成 常用注解 基本使用 全局控制属性 模板文件相关属性 模板文件配置 模拟数据生成 自定义词库 索引注意事项 从已经存在的表完成映射,生成模板代码...使用步骤 ---- Gitee项目链接 ---- 介绍 本项目是一个轻量级代码生成器,并提供多种方式来完成模拟数据的批量生产,项目架构如下: ---- 代码生成 常用注解 @Table: 指明表名和表注释...---> 默认是生成的 */ private Boolean sqlMapper=Boolean.TRUE; /** * 是否需要生成模拟数据 ---> 默认不生成,...--> 默认是当前项目路径下 */ private String sqlFilePath; /** * 是否需要添加创建数据库的sql语句,如果数据库不存在则进行创建...如果我们要使用模拟数据生成的功能,我们需要配置该功能为开启状态: easy-generator: global: mock-data: true 如何生成模拟数据,我们只使用使用两个注解提示生成器即可
一、概述 平常会遇到编写文档类的工作,尤其是数据库的,要把每张表的详细字段列出来,手写实在费劲,从网上找了很多,都没有那种直接GUI输入参数,一键生成的,所以自己花时间做了一个,功能很简陋,但是基本需求可以实现...* @see java.lang.Runnable#run() */ @Override public void run() { JFrame frame = new JFrame("数据库...WORD生成器-scc"); frame.setSize(500, 350); frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); JPanel...driverClassName, String url, String uname, String pwd, String filePath) throws Exception { // 数据源...WORD生成器-scc"); frame.setSize(500, 350); frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); JPanel
#网络结构 model.compile() # 在数据集上进行模型训练 model.fit(x=X, y=y) 下面的结构将改变一次性载入全部数据的情况。...接下来将介绍如何一步一步的构造数据生成器,此数据生成器也可应用在你自己的项目当中;复制下来,并根据自己的需求填充空白处。...定义 在构建之前先定义统一几个变量,并介绍几个小tips,对我们处理大的数据量很重要。 ID type为string,代表数据集中的某个样本。...数据生成器(data generator) 接下来将介绍如何构建数据生成器 DataGenerator ,DataGenerator将实时的对训练模型feed数据。 接下来,将先初始化类。...batches per epoch' return int(np.floor(len(self.list_IDs) / self.batch_size)) 现在,当相应的index的batch被选到,则生成器执行
将下方代码保存为mysql.php放入网站根目录,然后修改连接配置,最后浏览器访问即可得到数据字典,可以通过网页保存为文档。 <?...php /** * 自动生成mysql数据字典 */ header("Content-type: text/html; charset=utf-8"); //配置数据库 $dbserver =..."\n"; $html .= ' 数据类型' ....doctype html> 数据字典 <meta name="generator" content....c6 { width: 270px; } 数据字典自动生成
Faker是一个可以让你生成伪造数据的Python包。当你需要初始化数据库,创建美观的XML文档,不断产生数据来进行压力测试或者想从生产服务器上拉取匿名数据的时候,Faker将是你最棒的选择。
我们在开发中常常需要利用一些假数据来做测试,这种时候就可以使用 Faker 来伪造数据从而用来测试. Faker 是一个可以让你生成伪造数据的Python包。...当你需要初始化数据库,创建美观的XML文档,不断产生数据来进行压力测试或者想从生产服务器上拉取匿名数据的时候,Faker将是你最棒的选择。...# pip install Faker 使用 官方文档 faker 提供了一个工厂函数,用来创建数据。...要生成中文伪造数据,只需: >>> fake = Faker("zh_CN") 方法介绍 如上面例子,每次调用 fake 实例的 name()方法时,都会产生不同随机姓名。...命令行生成 有时想在shell或者其他程序中生成一些伪数据,是不是一定要写一个Python脚本呢?
dataDictionary 介绍 生成数据字典 应用场景 根据mysql数据库生成html格式数据字典,目前仅支持macos/linux/windows 使用步骤 运行程序 windows: dataDictionary
在说明如何基准测试之前,我想聊聊我为什么要做这个事儿,话说最近做某后台的时候需要一个 ID 生成器,我不太想用 snowflake 等复杂的解决方案,也不太想用 redis 来实现,因为我手头只有 mysql...); mysql> SELECT LAST_INSERT_ID(); 不过我没有直接拷贝此方案,因为看上去它至少有两个可以优化的地方: 因为一张表只能有一个自增字段,所以一个表只能做一个独立的 id 生成器...fmt.Printf("qps: %d [#/sec]\n", qps) fmt.Printf("tpq: %.3f [ms]\n", tpq) } 代码是用 Golang 写的,运行前记得在命令同级目录编辑好数据库配置文件...仔细对比两个方案的表结构,发现原始方案数据引擎使用的是 MyISAM,而改进方案使用的是 InnoDB,于是我把数据引擎统一改成 MyISAM,重新测试,性能终于上来了,不过两者性能差异并不大,甚至 REPLACE
生成器 利用迭代器,我们可以在每次迭代获取数据(通过next()方法)时按照特定的规律进行生成。...但是我们在实现一个迭代器时,关于当前迭代到的状态需要我们自己记录,进而才能根据当前状态生成下一个数据。...为了达到记录当前状态,并配合next()函数进行迭代使用,我们可以采用更简便的语法,即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。 创建生成器方法1 要创建一个生成器,有很多种方法。...return的作用 可以使用next()函数让生成器从断点处继续执行,即唤醒生成器(函数) Python3中的生成器可以使用return返回最终运行的返回值,而Python2中的生成器不允许使用return...使用send唤醒 我们除了可以使用next()函数来唤醒生成器继续执行外,还可以使用send()函数来唤醒执行。使用send()函数的一个好处是可以在唤醒的同时向断点处传入一个附加数据。
列表生成器是python内置的非常简单却非常强大的。 生成一个列表[1,2,3,4]可以用list(range(1,5)) ? 列表生成器的应用 ?...生成器 生成器与列表生成器的本质区别就是:一个已经生成数据了,使用时,如果数据过大,会产生内存溢出,而生成器是只有循环时,才会生成数据。...生成器与列表生成器的区别在于一个是[],一个是() 生成器书写 g=(x x ()) (g) ? 打印generator的方法是next(g)和for循环 ?...generator,只需要把print(b)改成yield 就可以 (max): nab=n < max: b ab=ba+b n=n+fib() 打印fib的生成器方法
第一课: http://mpvideo.qpic.cn/0bf2pyabiaaazmamoxu6n5pfa7wdcr7aafaa.f10002.mp4?dis_...
一、生成器的定义 在函数中使用yield关键字,由函数返回的结果就是生成器。...二、使用生成器有什么好处 用例子来说明一下, 第一种情况:假设需要生成一百万个数据,我们可以通过循环来生成一百万个数据,然后存放于集合中。那么这个集合所占用的内存空间就非常大了。...而且没办法做到获取数据的时效性,等到一百万个数据生成完毕,才可以取出数据。...第二种情况:假设同样生成一百万个数据,我们使用生成器来生成,我们已经明白生成器的定义和使用,生成器在使用的过程中,当需要迭代数据时,生成器就帮我们取出结果数据,每次迭代每次取出一个结果数据存放到变量中,...并且可以做到获取数据的时效性。 在本人看来,使用生成器在程序需要处理或者生成大量数据时,可以极大地节省内存空间,在性能上有所保证,基于这点好处使用生成器才真正发挥它的强大作用。
1 构造数据模型 1.1 需求分析 借助Freemarker机制可以方便的根据模板生成文件,同时也是组成代码生成器的核心部分。...对于Freemarker而言,其强调 数据模型 + 模板 = 文件 的思想,所以代码生成器最重要的一个部分之一就是数据模型。...在这里数据模型共有两种形式组成: 数据库中表、字段等信息 针对这部分内容,可以使用元数据读取并封装到java实体类中 用户自定义的数据 为了代码生成器匹配多样的使用环境,可以让用户自定义的数据...,并且以key-value的形式配置到properties文件中 接下来我们一起针对这两方面的数据进行处理 1.2 自定义数据 通过PropertiesUtils工具类,统一对properties文件夹下的所有...DatabaseMetaData metaData = connection.getMetaData(); //获取所有的数据库表信息 ResultSet
上一篇介绍了关于mnist手写数字,基于GAN的生成模型,这一次我们来看看cifar10数据集的生成器,当然也是基于GAN的 其实mnist和cifar10数据集差不多,cifar10是彩色图片也就是多增加了一个通道数...直接上代码: 1.首先是加载数据集的代码: # example of loading the cifar10 dataset from keras.datasets.cifar10 import load_data...the dataset print('Train', trainX.shape, trainy.shape) print('Test', testX.shape, testy.shape) 2.查看数据集...load image data dataset = load_real_samples() # fit the model train_discriminator(model, dataset) 5.定义生成器...model plot_model(model, to_file='generator_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) 6.使用生成器生成
有时候我们需要为自己的产品设置一些使用权限 ,这就需要随机授权码生成器。当然这是简单的随机生成器,像Adobe这种授权码是需要一定的加密算法生成,然后再验证授权码是否正确,而不是简单的生成。
文章目录 一、Json 生成器 JsonBuilder 二、Xml 生成器 MarkupBuilder 三、Swing 生成器 SwingBuilder 一、Json 生成器 JsonBuilder -...--- JsonBuilder 原型如下 , 该类继承自 GroovyObjectSupport 类 , 其核心是 invokeMethod , 利用元编程实现 Json 生成器的作用 , 帮助生成 Json...{ return setAndGetContent(name, new HashMap()); } } } 二、Xml 生成器...其原型如下 , 其中封装了一系列的方法 , 帮助生成 Xml 文件 ; public class MarkupBuilder extends BuilderSupport { } 三、Swing 生成器...SwingBuilder ---- Swing 生成器 SwingBuilder , 继承 FactoryBuilderSupport 类 ; public class SwingBuilder extends
生成器 生成器的本质就是迭代器 在python中有三种⽅方式来获取⽣生成器: 1. 通过生成器函数 2. 通过各种推导式来实现⽣成器 3....通过数据的转换也可以获取生成器 生成器的特点和迭代器一样.取值方式和迭代器一样(__next__(), send(): 给上一个yield传值). ...生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建 其实就是手写的迭代器 2. 生成器函数 和普通函数没有区别....返回生成器 通过生成器的__next__()分段执行这个函数. ...也是返回数据 print(ret) 结果: 111 222 那么我们可以看到, yield和return的效果是一样的. 有什么区别呢? yield是分段来执⾏行一个函数. return呢?
生成器 生成器是什么? 生成器(generator)是一种用来生成数据的对象。它们是普通函数的一种特殊形式,可以用来控制数据的生成过程。 生成器有什么优势?...使用生成器的优势在于它们可以在生成数据的同时控制数据的生成过程。这样就不需要在生成数据之前创建一个数据结构,并且只有在需要使用数据的时候才生成数据。 生成器有哪些应用场景?...生成器可以用来生成任意大小的数据集,并且可以控制数据的生成过程。这样就可以用生成器来生成非常大的数据集,而不会导致内存不足的问题。 生成器如何使用?...使用生成器需要定义一个生成器函数,并且使用 yield 关键字来生成数据。...,就可以使用 next() 函数来获取生成器函数的下一个数据: ```python generator = generator() 获取生成器的下一个数据 next(generator) 0 next
它是一个公开的 API 以生成数据的 Web 服务。 生成的数据在所谓的模型中形成。它带有预建模型,但任何人都可以定义自己的模型并提供它以在任何服务中生成数据。...数据生成也可以安排为定期运行。...数据生成 - 基本 我们开始进行数据生成吧 !...在进一步将数据生成到其他服务之前,有必要仔细看看已经生成了什么样的数据。 模型介绍 Datagen 的核心是模型。 每次要生成数据时,Datagen 都需要一个模型(或默认为默认模型)。...:datagen_test,其中包含一个表employee_model和一些数据: 数据生成的配置 要让 Datagen 知道如何连接到将生成数据的各种服务,它需要一些输入配置。
今天给大家介绍一个Faker模块,一款基于Python的测试数据生成工具,无论是用于初始化数据库,创建XML文件,或是生成压测数据,Faker都是不错的选择。...豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/ 例如:pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ faker 2.生成数据...2.1 获取随机数据 使用faker.Factory.create()创造并初始化faker生成器,faker生成器可以通过访问按所需数据类型命名的属性来生成数据 from faker import...Area wear effect action war. 2.2 生成本地化数据 在创建对象的时候可以指定所在区域与语言生成想要的测试数据,当然也是支持中文数据的,在创建对象中加入”zh_CN”...数据即可 from faker import Faker faker = Faker(“zh_CN”) for i in range(10): print(‘name:’, faker.name
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