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轻量级代码生成器加测试数据生成器

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

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    keras自带数据集(横线生成器)

    #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

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    Python的伪造数据生成器:Faker

    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?

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    数据库ID生成器基准测试

    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

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    python生成器详解_Python 生成器

    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

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    生成器

    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。

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    快速学习代码生成器-构造数据模型

    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

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    【Groovy】Json、Xml、Swing 生成器 ( Json 生成器 JsonBuilder | Xml 生成器 MarkupBuilder | Swing 生成器 SwingBuilder)

    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

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    Python生成器生成器函数推导式

    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?

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    数据库专题(三) ——Mysql ID生成器

    数据库专题(三)——Mysql ID生成器 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 注:本文是我对ID生成器的见解,如果有偏差欢迎指正。...在普通网站的业务场景中,可以使用数据库的自增的方式生成id,则在新增数据的时候不需要定义id,插入数据的过程中数据库自己会生成id。...为了避免上述情况,则需要适当的ID生成器以解决问题。...二、设计方案 1、设计分析 ID生成器需要保证在高并发的情况下,仍然可以实现数据的正确插入,ID仍能保证不重复,且具有保密性。...因此,此ID生成器可以满足高并发下的生成id,且有保密性。 本文是我对ID生成器的见解,如果有偏差欢迎指正。 ——written by linhxx 2017.07.31

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    Python faker生成器生成虚拟数据代码实例

    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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