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- Python自动化测试教程：Selenium与Pytest实战教学
- Python实现自动化测试的核心方案是结合Selenium和Pytest。1.首先，安装Python及相关库（Selenium、Pytest）并配置浏览器驱动；2.接着，编写测试脚本，使用Selenium模拟用户操作，通过Pytest管理测试流程及断言；3.然后，采用PageObjectModel提升脚本可维护性；4.此外，合理选择元素定位策略、使用显式等待机制增强稳定性；5.最后，利用Pytest的Fixture、参数化、标记等功能提升测试灵活性与可管理性，结合报告插件生成详细测试报告。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 428浏览 收藏
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- JavaWebSocket集群通信实现全解析
- 要实现JavaWebSocket集群通信，核心在于解耦和中心化管理。具体方案包括：①使用负载均衡器均匀分配连接，避免粘滞会话；②采用Redis作为中心化会话注册中心，记录用户连接信息；③通过RedisPub/Sub作为消息总线实现跨节点通信；④Java应用实例负责本地连接管理和消息路由。传统负载均衡依赖粘滞会话无法应对宕机、扩展性差等问题，导致连接中断和资源浪费。技术选型上，Redis因其高性能和Pub/Sub能力成为首选，Kafka或RabbitMQ适用于高吞吐或持久化需求。代码实现需监听连接事件并维护
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 207浏览 收藏
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- HTML文字动画5种CSS实现方式
- HTML设置文字动画主要依靠CSS，下面介绍5种常见方法：1.使用CSSTransitions实现简单动画，通过平滑改变属性值如颜色、大小等；2.利用CSSKeyframes定义多状态动画序列，实现复杂效果；3.使用CSSTransforms进行旋转、缩放等变形动画；4.利用Text-Shadow属性创建发光动画；5.结合CSSMask使用遮罩图像实现动态效果。
- 文章 · 前端 | 1星期前 | 115浏览 收藏
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- Python中@property的使用详解
- @property装饰器在Python中用于实现属性的getter、setter和deleter方法，使方法看起来像属性，提高代码可读性和控制访问。1）它允许在不改变接口的情况下添加控制逻辑，如数据验证。2）使用时需考虑性能影响、封装和接口稳定性、以及继承中的多态问题。合理使用@property能显著提升代码质量和可维护性。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 300浏览 收藏
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- Linux入门第12天学习笔记整理
- DAY12三、文本查看、操作、统计命令1、文本查看的五个命令命令常见参数常见用法cat①-A：显示所有内容，包括特殊字符；②-n：显示所有行号，-b显示非空行行号①向文件写入内容：$cat>file（>为重定向符），输入内容后按Ctrl+C结束，再使用catfile查看；②zcat可用于查看压缩文本文件。head/tail-n：指定显示前/后n行，默认10行$catData/example.gtfmore参数文件名分页查看文件内容，空格翻页，回车换行，q退出less①-N：
- 文章 · linux | 1星期前 | Linux 统计 命令 文本操作 文本查看 151浏览 收藏
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- SpringBootActuator监控配置详解
- SpringBootActuator的监控接口需通过权限控制、网络隔离、HTTPS加密及限制暴露端点等方式安全配置。首先，结合SpringSecurity配置拦截规则，仅允许特定角色或IP访问敏感端点；其次，将Actuator部署在内部网络或通过堡垒机访问，避免公网暴露；第三，启用HTTPS确保通信安全；第四，按需暴露必要端点，而非无差别开放全部接口。此外，可自定义HealthIndicator扩展健康检查逻辑，并利用healthgroups划分核心与非核心服务状态，实现更细粒度的健康监测。
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 356浏览 收藏
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- Python中yield的作用与使用方法
- 在Python中，yield关键字用于创建生成器，帮助高效处理大数据流。1.yield创建生成器，按需生成数据，节省内存。2.生成器状态不可重置，不支持索引操作。3.适用于处理大文件和数据流，提高响应速度。4.使用时需注意外部状态和调试难度。yield让代码简洁高效，是处理大数据的强大工具。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 218浏览 收藏
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- Pythonfilter函数怎么用？
- filter()函数用于过滤可迭代对象中的元素，返回一个迭代器。其语法为filter(function,iterable)，其中function为判断条件的函数，iterable为待处理的可迭代对象。1.若function返回True，则保留该元素；否则排除。2.若function为None，则移除所有布尔值为False的元素。3.常结合lambda使用简化代码，也可定义单独函数处理复杂逻辑。4.返回结果为迭代器，需用list()等转换为具体数据结构。5.可与列表推导式互换使用，但filter更适用于已有
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python 数据过滤 迭代器 Lambda表达式 filter()函数 425浏览 收藏
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- Java模块化依赖管理实用技巧
- Java模块化系统依赖管理通过module-info.java文件实现，使用requires声明依赖关系。显式声明依赖可避免隐式依赖问题；传递依赖需用requirestransitive；支持服务提供与消费模式；控制反射访问以提升安全性；解决依赖冲突可通过统一版本、模块重构或--patch-module；处理遗留代码可用自动模块、命名模块或--add-modules；单元测试可导出内部类型、使用模拟对象或集成测试。
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 依赖管理 Java模块化 module-info.java 模块依赖冲突 遗留代码 485浏览 收藏
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- POST与GET请求处理表单数据方式不同。GET通过URL传递数据，适合少量、非敏感信息；POST将数据放在请求体中，适合大量或敏感数据，更安全。
- 接收表单数据的核心在于理解GET和POST两种HTTP请求方式。1.GET请求将数据附在URL后，适合查询、不改变服务器状态的操作，但数据暴露且有长度限制；2.POST请求将数据放在请求体中，适合提交敏感或大量数据，以及修改服务器状态的操作；3.选择依据业务场景：GET用于获取数据、可缓存与书签，POST用于写入数据、安全性更高；4.安全隐患包括XSS、CSRF、SQL注入及数据验证不足，防范措施分别为输出转义、CSRF令牌、参数化查询与严格的数据验证；5.文件上传需使用multipart/form-da
- 文章 · php教程 | 1星期前 | 261浏览 收藏
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- Python数据广播与apply应用详解
- Python中实现数据广播的核心机制是NumPy的自动扩展规则，它允许形状不同的数组在特定条件下进行元素级运算。具体规则包括：1.维度比较从右往左依次进行；2.每个维度必须满足相等或其中一个为1；3.如果所有维度均兼容，则较小数组会沿大小为1的维度扩展以匹配较大数组。常见陷阱包括维度不匹配导致的错误、对一维与二维数组形状的理解混淆以及广播结果不符合预期的情况。此外，Pandas继承了NumPy的广播机制，并结合索引对齐特性增强了数据操作的直观性，但应尽量使用向量化操作而非apply()方法以保持高效计算。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 255浏览 收藏
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- Object.keys方法详解及使用教程
- Object.keys()方法用于获取对象自身所有可枚举的字符串属性名，并以数组形式返回。①它仅包含自有属性，忽略原型链属性；②只返回可枚举属性，不可枚举的不会被包含；③不包括Symbol类型的属性名；④处理非对象类型时，基本类型值会被包装成对象，null和undefined会抛出错误。与for...in循环不同，Object.keys()更精确、可控，适合现代开发习惯。其他相关方法如Object.values()获取属性值，Object.entries()获取键值对，Object.getOwnPrope
- 文章 · 前端 | 1星期前 | 326浏览 收藏
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- JavaScript链表创建全解析
- 在JavaScript中创建链表的方法是：1.创建节点类和链表类；2.实现添加节点到末尾、在头部插入节点、删除指定位置的节点和打印链表的方法。链表的优点是动态性和灵活性，适合实现队列和栈，但访问元素需遍历全链表，内存使用不如数组高效。
- 文章 · 前端 | 1星期前 | 185浏览 收藏
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- PythonPyQt计算器开发教程实战
- 在Python中使用PyQt开发GUI计算器的核心步骤包括：1.设计界面布局，2.关联按钮事件与逻辑处理，3.实现计算逻辑与错误处理。具体来说，首先通过QVBoxLayout和QGridLayout组织显示屏和按钮，确保美观与功能性；其次为每个按钮绑定点击事件，利用信号与槽机制触发对应操作；最后通过字符串累积输入并用eval()执行运算，同时捕获异常以提升稳定性。选择PyQt的原因在于其功能全面、跨平台能力强且具备成熟的底层支持。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 156浏览 收藏
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- Python循环优化：Numpy向量化提速技巧
- 在Python中优化循环性能的关键是利用NumPy的向量化运算以避免显式循环。1.使用NumPy向量化操作替代for循环，显著提升处理效率；2.利用广播机制实现不同形状数组的高效运算；3.选择合适的通用函数（ufunc）和内置聚合函数提高计算效率；4.避免不必要的数组复制，优先使用原地操作减少内存开销；5.合理选择数据类型、使用视图而非副本、结合生成器或memmap处理大数据集以优化内存使用。通过这些方法可有效提升代码性能与内存管理效率。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python Numpy 内存管理 向量化 循环优化 486浏览 收藏
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