发展前景

TestNG入门(二)：数据驱动与分组测试策略 1. 数据驱动测试概述 数据驱动测试（Data-Driven Testing）是自动化测试的核心理念之一。它的核心思想是将测试数据与测试逻辑分离，使得同一套测试代码可以验证多组不同的测试数据。 1.1 为什么需要数据驱动？  提高测试覆盖率：一个测试方法可以验证多组数据 减少代码重复：避免为相似场景编写多个测试方法 便于维护：测试数据变更时无需修改测试代码 支持外部数据源：可以从数据库、Excel、CSV等外部文件读取数据  2. 项目实战：用户登录系统测试 在这个项目中，我们将模拟一个用户登录系统，学习如何通过数据驱动的方式测试不同的登录场景。...

那天，我在去往公司地铁的路上，手机突然来了一条短信，我定睛一看，原来是我的工资到账了，不知道的，还以为我哪个app的验证码呢，我的工资一点都不曼妙，如果全世界的钱都给我的话。其实我和马云加起来的钱，可以称霸世界

1. 请详细说明I/O多路复用的原理，并对比select、poll和epoll的区别答案：I/O多路复用是一种同步I/O模型，允许单个线程监控多个文件描述符，当某个文件描述符就绪时进行相应的读写操作。三种机制对比：select：使用固定大小的位图（通常1024个fd）每次调用需要将fd集合从用户态拷贝到内核态返回后需要遍历所有fd检查哪个就绪，时间复杂度O(n)跨平台性好，但性能较差poll：使用链表存储fd，没有数量限制同样需要拷贝fd集合和遍历时间复杂度O(n)解决了select的fd数量限制问题epoll（Linux特有）：使用红黑树管理fd，使用事件驱动机制通过epoll_ctl注册f...

最近看到很多 92 的，甚至是硕士，开始往测开赛道卷，说实话有点看不懂。先把话说清楚，大厂里的测开，绝大多数时间干的还是测试的活，只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线，真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜，基本都集中在核心提效组，而且人很少，外面进去的大概率轮不到你，我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了，以为测开也是开，和后端差不多，只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是，测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力，测开的核心是稳定性和覆盖率，前者是往上走，后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开，但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说，92 的高学历如果拿来做测开，大部分时间就是在做重复性很强的杂活，这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来，你和一个双非的，甚至本科的测开差距不会太大，但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题，是赛道问题。所谓测开简单高薪，本质上是把极少数核心测开的上限，当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开，本身就是开发水平，只是挂了个测开的名。普通人进去，99% 做的都是项目兜底型工作，而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做，但它绝对不是开发的平替，也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发，追求稳定，那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易，还能进大厂，那我劝你冷静一点，这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历，如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受，那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上，回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场，别被岗位名和话术带偏了，就算去个前端客户端也是随便占坑的，测开是一个坑位很少赛道，反而大面积学历下放，不用想也能知道会是什么结果，我想各位在JAVA那里已经看到了