在使用 JMeter 进行压力测试时，如果遇到 Windows 系统的网络连接限制或性能瓶颈，可能需要通过修改注册表来优化系统配置。以下是常见的注册表调整步骤及注意事项：常见注册表优化项1. 增加最大临时端口数（MaxUserPort）作用：避免压测时因端口耗尽导致连接失败。路径： HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters 键值：名称：MaxUserPort类型：DWORD值：65534（十进制）2. 缩短 TCP 端口释放等待时间（TcpTimedWaitDelay）作用：减少端口处于 TIME...

全链路压测是对整个系统从用户请求到后端服务的完整流程进行压力测试，确保各环节在高并发下稳定运行。详细实施步骤如下：一、压测准备阶段1. 环境搭建独立压测环境：搭建与生产环境一致的预发布或影子环境，避免影响线上数据。数据隔离：影子库（Shadow DB）：复制生产库结构，压测数据写入影子库，避免污染真实数据。Mock第三方服务：使用工具（如WireMock）模拟支付、短信等外部接口，避免触发真实业务。中间件配置：确保MQ、Redis、ES等中间件参数（如连接池大小）与生产一致。2. 流量模型设计分析生产流量：通过日志或监控工具（如ELK、Prometheus）统计高峰时段QPS、用户行为路径。场...

JMeter 的 测试计划（Test Plan） 是性能测试的顶层容器，所有测试组件（线程组、配置元件、监听器等）均需在测试计划中组织和管理。以下是测试计划的详细说明和配置指南：1. 测试计划的核心结构一个典型的 JMeter 测试计划包含以下核心组件：线程组定义并发用户的行为模式（如用户数、循环次数、负载模式）。Thread Group, setUp/tearDown Group配置元件全局或局部的参数化配置（如HTTP请求头、CSV数据、Cookie管理）。HTTP Request Defaults, CSV Data Set Config定时器控制请求之间的等待时间，模拟用户思考时间或调...

JMeter 的线程组是性能测试的核心组件，用于模拟用户并发行为。以下是关键点总结：线程组核心参数线程数（Number of Threads）模拟的虚拟用户数。例如，设置为100表示100个用户同时操作。Ramp-Up 时间（Ramp-Up Period）所有线程启动的时间（秒）。例如，100线程设置50秒，则每秒启动2个线程。作用：控制负载增加速度。短时间模拟突发流量，长时间模拟渐进压力。循环次数（Loop Count）每个线程执行测试计划的次数。设为5则每个用户重复5次。勾选“永远”会无限循环，需配合调度器限制时长。调度器（Scheduler）启用后配置：持续时间（Duration）：测试...

以下是关于 JMeter 配置元件（Config Element） 的详细解析，涵盖其作用、常见类型、配置方法及使用场景，可以高效构建和管理测试脚本。配置元件的作用配置元件用于 预定义测试参数 或 动态管理测试数据，例如：设置默认请求参数（如服务器地址、端口）。从外部文件（如 CSV、Excel）读取测试数据。管理 Cookie、HTTP 头、SSL 证书等。定义全局变量或动态变量。常用配置元件详解1. HTTP 请求默认值（HTTP Request Defaults）用途：为所有 HTTP 请求设置默认值（如协议、服务器地址、端口），避免重复填写。配置项：协议：http 或 https服务器...

JMeter 的 定时器（Timer） 是用于在请求之间添加延迟的组件，模拟真实用户操作时的等待时间（如页面浏览、输入数据等），避免瞬时高并发导致服务器压力失真。以下是定时器的详细分类、配置及使用场景。定时器的作用域生效范围：定时器作用于其所在 Sampler（请求）之前 或 父级控制器内的所有 Sampler。多个定时器叠加：若同一层级有多个定时器，它们的延迟时间会 累加。位置关系：定时器在测试计划树中的位置决定了其影响范围（如：放在线程组下会影响组内所有请求）。常用定时器类型及配置1. 固定定时器（Constant Timer）用途：在所有请求之间添加固定的等待时间。配置：Thread D...

一、基础语法糖1. 列表/字典/集合推导式作用：快速生成列表、字典或集合。示例： # 列表推导式 squares = [x**2 for x in range(5)] # [0, 1, 4, 9, 16] # 字典推导式 d = {k: k*2 for k in ["a", "b"]} # {'a': 'aa', 'b': 'bb'} # 集合推导式 s = {x % 3 for x in [1, 2, 3, 4]} # {0, 1, 2} 2. 三元条件表达式简化单行条件判断： value = "Yes" if condition ...

Python 的**高阶函数（Higher-Order Functions）**是指能够接受其他函数作为参数，或返回函数作为结果的函数。它们是函数式编程的核心概念，可以显著简化代码逻辑，提升代码复用性和可读性。以下是 Python 中高阶函数的详细解析：一、高阶函数的基本概念高阶函数的两种典型行为：以函数为参数：例如 map(), filter(), sorted()。返回函数作为结果：例如闭包、装饰器。二、内置高阶函数及用法1. map(function, iterable)作用：对可迭代对象中的每个元素应用函数，返回一个迭代器。示例： numbers = [1, 2, 3, 4] squa...

以下是 Pytest 测试框架的 基础概念 整理，涵盖其核心设计、关键术语和基本用法：1. 核心设计理念简洁易用：通过简单的断言和自动测试发现，降低测试代码复杂度。可扩展性：通过插件系统和钩子函数（Hooks）支持高度定制。明确反馈：提供清晰的错误报告，快速定位问题。2. 安装与运行2.1 安装 pip install pytest 2.2 运行测试 pytest [文件或目录路径] # 默认运行当前目录下所有测试 常用选项：-v：显示详细输出。-k <表达式>：按名称匹配运行特定测试（如 -k "test_login"）。-m <标记>：运行指定标...

Pytest 的 Fixture 是测试框架中用于管理测试依赖和共享资源的强大工具。它通过依赖注入机制，帮助测试代码实现模块化、可维护性和复用性。以下是关于 Pytest Fixture 的完整解析：1. Fixture 基础概念作用：为测试用例提供预定义的资源（如数据库连接、临时文件、配置对象）。核心能力：依赖管理：解耦测试逻辑和资源初始化。代码复用：多个测试用例共享同一套初始化逻辑。生命周期控制：精确控制资源的创建和销毁时机。2. Fixture 定义与使用2.1 定义 Fixture使用 @pytest.fixture 装饰器标记函数为 Fixture： import pytest @p...

Pytest 的钩子函数（Hook Functions）实现机制基于其底层的 插件系统，核心依赖 pluggy 库（一个轻量级插件管理库）。以下是其实现机制的详细解析：1. 插件系统与钩子函数注册1.1 插件发现conftest.py 文件：Pytest 会自动递归扫描项目目录和父目录中的 conftest.py 文件，加载其中定义的钩子函数。独立插件模块：通过 setup.py 或 pyproject.toml 注册为 pytest 插件（使用 entry_points 机制）1.2 钩子函数注册隐式注册：只要在插件或 conftest.py 中定义了符合命名规范（pytest_ 开头）的函...

import numpy as np def calculate_loss(real_values, predicted_values, delta): mse = np.mean((real_values - predicted_values) ** 2) mae = np.mean(np.abs(real_values - predicted_values)) huber_loss = np.where(np.abs(real_values - predicted_values) <= delta, mse, mae) cosine_loss = 1 - np.dot(real_va...

import numpy as np def preprocess_data(): n=(int)(input()) li=[] for i in range(n): num=float(input()) li.append(num) data=np.array(li) # 将-1替换为NaN以便计算均值 data = np.where(data == -1, np.nan, data) # 计算均值，忽略NaN值 mean_value = np.nanmean(data) # 填补缺失值 data = np.where(np.isnan(data), mean_value, data) # ...