写一个sd测试程序的脚本

首先，我们需要定义一个函数，用于运行SD测试程序。函数的定义如下：def run_sd_test():
# 执行SD测试程序
# 执行结果存入变量result
result = ...

# 如果结果为True，则输出“SD测试成功”
if result:
print("SD测试成功")
# 否则，输出“SD测试失败”
else:
print("SD测试失败")# 调用函数run_sd_test()
run_sd_test()

相关问题

写一个andorbench的自动化测试脚本出来

AndroBench 是一款 Android 平台上的存储性能测试工具，用于评估设备的存储性能。下面是一个简单的 AndroBench 自动化测试脚本，可以在 Python 环境下运行。

import os
import subprocess
import time

# AndroBench 的安装路径
androbench_path = "/mnt/sdcard/Download/AndroBench.apk"

# 待测试的设备名称
device_name = "emulator-5554"

# 待测试的存储类型和测试次数
test_cases = [("Internal Storage", 3), ("SD Card", 3)]

# AndroBench 测试结果保存路径
result_path = "/mnt/sdcard/AndroBench_results/"

# 启动测试前先清除旧结果
subprocess.run(["adb", "-s", device_name, "shell", "rm", "-rf", result_path])

# 安装 AndroBench
subprocess.run(["adb", "-s", device_name, "install", "-r", androbench_path])

# 启动测试
for storage_type, test_count in test_cases:
    for i in range(test_count):
        # 执行测试命令
        timestamp = int(time.time())
        test_name = f"{storage_type}_{timestamp}"
        test_path = os.path.join(result_path, test_name)
        command = f"am start -n 'com.andromeda.androbench2/.Androbench' -e TestName {test_name} -e StorageType '{storage_type}' -e TestCount 1 -e TestPath {test_path}"
        subprocess.run(["adb", "-s", device_name, "shell", command])

        # 等待测试结果生成
        time.sleep(30)

        # 拷贝测试结果到本地
        local_result_path = os.path.join(os.getcwd(), f"{test_name}.csv")
        subprocess.run(["adb", "-s", device_name, "pull", test_path, local_result_path])

        print(f"{storage_type} test {i+1}/{test_count} finished")

该脚本首先清除 AndroBench 的测试结果，然后安装 AndroBench 应用程序。接下来，它在指定的存储类型和测试次数下执行测试，并将测试结果拷贝到本地目录。在测试过程中，该脚本会输出当前测试的状态信息。

请注意，该脚本仅提供了 AndroBench 的基本测试功能。如果需要更多的测试选项和结果分析功能，可以参考 AndroBench 的官方文档进行扩展。

在 容器化的Prometheus 新的监控表达式写在什么位置？ 使用shell脚本进行测试ping shell应该写在哪里 请举例？

在容器化的Prometheus中，新的监控表达式通常写在Prometheus的配置文件`prometheus.yml`中的`scrape_configs`部分，其中包括了针对不同服务的监控规则。可以参考以下示例：

scrape_configs:
  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']
  - job_name: 'my_app'
    static_configs:
      - targets: ['my_app:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: instance
        regex: my_app:(\d+)
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __address__
        replacement: my_app:8080

在上面的示例中，我们定义了两个监控作业（`job`），分别是`node_exporter`和`my_app`。其中`node_exporter`是用来监控主机资源的，而`my_app`是用来监控自己的应用程序的。除了指定监控的目标（`targets`）之外，我们还可以指定监控的路径（`metrics_path`）和一些重标签（`relabel_configs`）。

对于使用shell脚本进行测试ping的情况，我们通常会将这些脚本放在一个特定的目录下，例如`/usr/local/bin/ping_scripts`，然后在Prometheus的配置文件中添加一个额外的作业，来执行这些脚本并将结果导出为指标。以下是一个示例：

scrape_configs:
  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']
  - job_name: 'my_app'
    static_configs:
      - targets: ['my_app:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: instance
        regex: my_app:(\d+)
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __address__
        replacement: my_app:8080
  - job_name: 'ping_scripts'
    scrape_interval: 60s
    scrape_timeout: 30s
    metrics_path: '/ping_metrics'
    static_configs:
      - targets:
        - 'localhost'
    file_sd_configs:
      - files:
        - '/usr/local/bin/ping_scripts/*.sh'

在上面的示例中，我们定义了一个名为`ping_scripts`的新监控作业，使用`file_sd_configs`来动态地发现并监控`/usr/local/bin/ping_scripts`目录下的所有脚本文件。每隔60秒，Prometheus会执行一次这些脚本，并将其导出为名为`ping_metrics`的指标。