目录 Outline Vector norm Eukl. Norm L1 Norm reduce_min/max/mean argmax/argmin tf....
by OI.AMNT desc group by to_char(OI.CRETE_DATE,'yyyy-mm-dd hh24') order by c desc 按小时统计数据
我们经常接触的是做单元测试的代码覆盖率，但jacoco也可以进行接口测试的代码覆盖率统计，本篇文章主要介绍使用jacoco+ant来统计tomcat服务的测试代码。...jacocoagent：运行时启动tcp服务监控代码覆盖，dump出覆盖率数据。 jacocoant：jacoco的任务是ant驱动的，所以这个包用来执行jacoco的任务，向tcp服务发送请求。...product_id=1727504&stock_type=1 （2）运行接口自动化测试框架 我们在此步骤是运行的接口自动化测试框架。...result.report.dir}" /> （6）执行ant命令 #生成jacoco.exec文件，里面有覆盖率的数据...局限： 测试深度：目前的测试层次维持在对外提供的接口，仅为入口级别，对于接口内部的深层逻辑，无法有效验证。
前面将报警规则的制定加载解析，以及报警执行器的定义加载和扩展进行了讲解，基本上核心的内容已经完结，接下来剩下内容就比较简单了 报警频率的统计 报警线程池 对外封装统一可用的解耦 I....报警频率统计 1....有没有可能因为map中的数据过大（或者gc什么原因），导致每次清零花不少的时间，而导致计数不准呢？...接口封装 这个就没什么好说的了 public void sendMsg(String key, String content) { sendMsg(new AlarmContent(key, null...content:{}, e:{}", alarmContent, e); } } 接口封装完毕之后如何使用呢？
在之前的文章中很多次提到了链路压测，在链路压测的统计结果中，只统计了链路的执行的耗时和相对应的QPS，但是缺乏统计链路中各个接口的请求耗时，特别在针对接口响应时间的变化曲线统计，今天就补上这一块的内容。...链路性能测试中参数多样性方法分享 链路测试中参数流转图 线程同步类CyclicBarrier在性能测试集合点应用 思路 由于没有在性能测试框架中对链路压测中的，每个HTTP和其他协议请求的响应时间记录，所以统计响应结果的需要对日志进行分类统计...读取日志中关于接口响应时间和requestID的内容。 根据不同的URL区分不同接口，存入不同的list中。 使用StatisticsUtil类的统计画图功能完成数据展示。...日志信息 这里分享一部分日志，日志的格式千差万别，在读取日志中关于接口响应时间的代码需要使用者自己完成。...订单退款接口相应耗时统计图 ? 创建订单接口相应耗时统计图 ---- FunTester，腾讯云年度作者、Boss直聘签约作者，非著名测试开发er，欢迎关注。
在之前的性能测试Demo中，我本机起了一个moco服务，写了一个简单的GET接口，用性能测试框架进行压力测试。...50000+QPS见证 在这个过程中，发现moco API中已经有提供计数器的功能，就是com.github.dreamhead.moco.MocoRequestHit类，提供moco接口命中统计的功能...urlStartsWith("/b"), atLeast(2))` 其中monitor是创建好的MocoRequestHit对象，通过构造方法传入httpserver中，然后在httpserver运行中对其中的接口命中率进行断言
读取考勤数据 import pandas as pd myKq = pd.read_excel("kq.xlsx") myKq[u'打卡日期'].values array([u'2017-12-29 17
前言 本次我们介绍Pandas数据统计函数，如针对数值类型的统计（获取样本个数、平均值、标准差、极值等）；针对非数值类型的统计（获取每个类型的个数）以及计算相关系数和协方差。 本文框架 0....读取数据与数据预处理 2. 汇总类统计 3. 获取唯一值与按值计数 4. 相关系数与协方差 0. 导入Pandas import pandas as pd 1....读取数据与数据预处理 # 读取数据 data = pd.read_csv("....汇总类统计 针对数值列，我们可以使用"df.describe()"将统计结果计算出来，返回结果有个数（count）、平均数（mean）、标准差（std）、最小值（min）、最大值（max）以及分位数（25%...# 数据统计 data.describe() # 返回结果 bWendu yWendu aqi aqiLevel count 365.000000
做接口测试，很多时候都会听到，你接口测试的覆盖率是多少？很多人会回答80%，你怎么统计的，他说覆盖了80%的需求。...这个回答没有错误，但是片面，我们不能只考虑需求的覆盖率，还有业务的覆盖率，场景的覆盖率，接口的覆盖率，代码的覆盖率等，本文介绍接口测试的代码覆盖率。那么我们来看看如何是实现的。...启动完成后，就可以开始进行测试了， 我使用的swgger2，进行了简单的接口测试，后获取覆盖率。...这样，我们就获取到了接口测试的全量代码的覆盖率。我们可以打开获取每个类，每个函数的覆盖率。 其实在真正的覆盖率，我们还需要考虑 增量代码覆盖率。这里简单的对全量代码的覆盖率做介绍。...这里给大家提供了一种接口测试的覆盖率的统计方式。当然了还有其他方式，大家可以根据自己的需求进行去探索。 需要明确，提供合理方案。
1、聚合数据 https://www.juhe.cn/ 2、数据堂 http://www.datatang.com/ 3、百度apistore http://apistore.baidu.com/...word=program&submit=查询 12、qq空间音乐查询，使用方法如下： //返回xml数据 http://qzone-music.qq.com/fcg-bin/cgi_playlist_xml.fcg...uin=查询的qq号码 //返回json数据 http://qzone-music.qq.com/fcg-bin/cgi_playlist_xml.fcg?...a=合肥 //返回数据 经度：lon，纬度：lat {"lon":117.22723,"level":2,"address":"","cityName":"","alevel":4,"lat":31.82058
【热门下载】 2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载（共计21个文件） 关注PPV课微信菜单栏回复“2015数据分析师”即可下载 转自：数据观
原文链接：https://www.cnblogs.com/jingqi/p/7425423.html Django 数据库抽象 API 描述了如何创建、检索、...但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。...缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段（或一个模型中缺省排序字段）会对输了数据产生影响，即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响...但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。...缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段（或一个模型中缺省排序字段）会对输了数据产生影响，即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响
Spark的元数据统计信息的获取有三种方式： 基于持久化的元数据metastore获取，目前仅支持Hive metastore； 基于InMemoryFileIndex，调用底层存储API(Hadoop...#statsFromProperties，HiveClient封装基于Hive Metastore RPC接口，通过调用HiveClient读写保存在Hive Metastore的统计元数据。...Spark表统计有如下配置主键： spark.sql.statistics.totalSize：表数据文件总大小，单位byte； spark.sql.statistics.numRows：表数据总行数；...("table").count()； 字段统计信息：调用CommandUtils#computeColumnStats 封装执行，CommandUtils#computePercentiles 支持直方图统计各分段数据...(默认254分段)，字段统计执行Spark Aggregate算子实现； 统计元数据获取：获取表、分区信息会自动补充上统计元数据信息； 统计元数据更新：SessionCatalog#alterTableStats
Hive统计元数据：调用HiveStatisticsProvider#getTableStatistics方法，底层调用对应Metastore Client RPC接口，包括 getTableStatistics...、getPartitionStatistics； Iceberg统计元数据：基于TableScan#planFiles 列出元数据文件，对元数据文件遍历操作，获取统计信息。...Metastore Client RPC接口，包括 getTableStatistics、getPartitionStatistics； Iceberg统计元数据：基于TableScan#planFiles...列出元数据文件，对元数据文件遍历操作，获取统计信息； 统计元数据更新：MetadataManager#finishStatisticsCollection 控制元数据统计更新操作，仅Hive Connector...底层调用Hive Metastore RPC接口：updateTableStatistics、updatePartitionStatistics。
导入数据 pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename...)：从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据...df.columns 查看列名 df.values 查看矩阵 df.shape()：查看行数和列数 df.info()：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值型列的汇总统计...1':'3',['A','B']] Out[23]: A B 1 1.0 2013-01-02 2 1.0 2013-01-02 3 1.0 2013-01-02 数据统计...df.describe()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max(
今天来讲一个词频统计的方法，说高大上一点，就是大数据分析；看完以后，也不过数行代码而已。...用途倒是很广泛，比如我们统计某篇文章中的用词频率，网络热点词汇，再比如起名排行榜呀、热门旅游景点排行榜呀什么的，其实也都可以套用。 1 coding #!...2 补充一个Counter函数用法 python内置模块collections中有个Counter函数，功能也极为强大，做实验设计可能会到，不过跟上面的单词统计不太一样。
日常工作中会遇到数据处理需求频繁变更的情况，有时候需要处理大量的Json任务。如果家纺提出一点改动，Python处理数据如何避免大量修改代码。 这个问题，对接数据的同学会经常碰到。...一、名字变更需求 首先这个问题，现在实际生产环境会用到 一些 接口协议：比如说thrift，proto、avro等成熟接口协议。特别是跨部分对接的工作很少直接裸用Json。...因为这些成熟的接口协议在数据传输大小、数据存储、序列化反序列化效率上以及跨多种语言支持上有很棒的表现。裸用JSON也不能说没有，因为JSON在人类代码可读性这方面还是有优势。...那么如果碰到接口字段变更，这里我们分为两种情况考虑减少字段变更带来的代码维护成本： JSON的字段变更 Protobuf等字段变更 JSON的字段变更这里我在细化为 名字规范变更 业务需求变更 二、名字规范变更...特别是JSON key这种数据交换媒介，往往是自由风格的字符串。
统计最开始的主要任务就是描述数据。正如我们在统计概述中提到的，群体的数据可能包含大量的数字，往往让人读起来头昏脑涨。电影《美丽心灵》中，数学家纳什不自觉地沉浸在一串数字中。...从物理的角度上来看，平均值和标准差所带的单位，都和原始数据相同。在多数统计案例中，大部分的群体数据会落在平均值加减一个标准差的范围内。 还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。...由于人们已经形成了约定俗成的数据绘图习惯，绘图方式上的过度创新甚至会误导读者。所以，这里出现的，也是经典的统计绘图形式。...由于这一系列统计教程主要用Python，我将基于Matplotlib介绍几种经典的数据绘图方式。Matplotlib是基于numpy的一套Python工具包，提供了丰富的数据绘图工具。...总结 在这一篇文章里，我主要用参数和绘图呈现群体的数据。类似的方法还经常用于呈现样品数据。由于在描绘样品时需要涉及到统计推断，所以我把样品描绘的方法放在将在统计推断的相关文章中讲解。
用户行为日志概述 用户行为日志： 用户每次访问网站时所有的行为数据 访问、浏览、搜索、点击......用户行为轨迹、流量日志（用户行为日志的其他名称） 为什么要记录用户访问行为日志： 进行网站页面的访问量的统计 分析网站的黏性 训练推荐系统 用户行为日志生成渠道： web服务器记录的web访问日志 ajax...离线数据处理流程： 数据采集 例如可以使用Flume进行数据的采集：将web日志写入到HDFS 数据清洗 可以使用Spark、Hive、MapReduce等框架进行数据的清洗，清洗完之后的数据可以存放在...HDFS或者Hive、Spark SQL里 数据处理 按照我们的需求进行相应业务的统计和分析 数据处理结果入库 结果可以存放到RDBMS、NoSQL数据库 数据的可视化展示 通过图形化展示的方式展现出来...---- 项目需求 需求: 统计网站访问日志中每个浏览器的访问次数 日志片段如下： 183.162.52.7 - - [10/Nov/2016:00:01:02 +0800] "POST /api3/getadv
select e.emp_name workID, sum(case when i.status = 'New' THEN 1 ELSE 0 END) bu...
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