python+pytest+yaml接口自动化测试框架

时间: 2023-05-12 08:00:53 浏览: 243
Python pytest yaml是一个基于Python语言的接口自动化测试框架。它采用了pytest作为核心测试框架,同时支持使用yaml文件进行测试用例的管理和组织。 在使用该框架进行接口测试时,可以通过编写yaml文件来定义接口测试用例。这样可以让测试用例与代码分离,提高测试用例的可读性和可维护性。同时,yaml文件中可以定义多个测试场景和测试数据,针对不同的场景进行测试。 另外,Python pytest yaml还支持使用pytest插件进行功能扩展,例如自动生成测试报告、支持多线程执行测试用例、支持数据库操作等。 总体来说,Python pytest yaml是一个功能强大,易于使用的接口自动化测试框架。它能够提高测试效率,减少测试成本,同时保证接口测试的准确性和可靠性。
相关问题

如何使用 python+requests +yaml+pytest进行接口自动化测试

使用 python requests yaml pytest 进行接口自动化测试,可以先用 python requests 库发送 http 请求,然后用 yaml 配置文件来存储测试用例,最后用 pytest 框架来编写测试用例代码,来实现接口自动化测试。

接口自动化python+requests+pytest+allure+yaml+Jenknis

好的,那我来为您简单介绍一下这些技术的作用和用途,以及它们在接口自动化中的应用。 1. Python:Python是一种高级编程语言,它具有简洁、易读、易维护等特点,因此在接口自动化中得到了广泛应用。 2. Requests:Requests是Python的一个HTTP客户端库,它可以用来发送HTTP请求并处理响应。 3. Pytest:Pytest是Python的一个测试框架,它可以帮助我们编写简洁、优雅的测试代码,并提供了丰富的插件和扩展功能。 4. Allure:Allure是一个测试报告框架,它可以为我们生成美观、易读、易理解的测试报告,并提供了丰富的图表和统计信息。 5. YAML:YAML是一种数据序列化格式,它可以将数据以易读易写的方式表示出来,因此在接口自动化中也得到了广泛应用。 6. Jenkins:Jenkins是一种开源的持续集成工具,它可以自动构建、测试和部署我们的应用程序。 在接口自动化中,我们可以使用Python语言编写测试脚本,使用Requests库发送HTTP请求和处理响应,使用Pytest框架编写测试用例和测试代码,使用Allure框架生成测试报告,使用YAML格式存储测试数据和配置信息,使用Jenkins工具实现自动化构建、测试和部署。 总之,这些技术都是接口自动化中不可或缺的重要组成部分,它们可以帮助我们更加高效、稳定、可靠地进行接口自动化测试。

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码尚是一家提供各种IT 培训的机构,而python requests、pytest、allure、yaml、ddt和logs是接口自动化测试中非常常用的一些工具和框架。 Python requests是Python中一个非常强大的HTTP客户端库,可以轻松地向Web服务器发送HTTP请求,并处理服务器响应。Python requests库优雅的API设计和灵活的功能使得它成为了接口测试中必不可少的一部分。 Pytest 是Python中一个非常简洁、灵活的单元测试工具,它支持多种测试方法和插件,并且易于配置和使用。Pytest 在接口自动化测试中的一个非常好的特性是支持参数化,能够让测试数据更清晰地呈现,并且可以减少重复代码。 Allure 是一个开源的测试报告框架,兼容多种编程语言和测试框架,可以生成美观且易于沟通的测试报告,支持各种报告维度和数据展示方式,让测试结果更加清晰明了。 Yaml 是一种流行的轻量级数据序列化语言,可以方便的表示数据结构和模型,被广泛应用于接口自动化测试中的测试数据存储和管理。 DDT是一个Python数据驱动测试工具,它可以用来重复运行测试用例并且使用不同参数输入,使得测试用例变得更加灵活和节省测试时间。 Logs 是一种在接口自动化测试中常用的日志框架,它可以记录测试过程中的详细信息和异常信息,以便后续分析问题和排查错误。 通过使用这些工具和框架,码尚可以建立一个方便、快捷、稳定的接口自动化测试框架,提高测试效率和可靠性。每个工具和框架都有自己的优势和特点,选择合适的工具和框架可以更好地满足测试需求和提高诊断精度。
对于Python的接口自动化测试框架,常用的工具和库包括requests、pytest、allure、yaml、ddt和logs。这些工具可以协同工作,帮助我们更高效地进行接口自动化测试。 首先是requests库,它是一个强大而简洁的HTTP库,可以帮助我们方便地发送HTTP请求。在接口自动化测试中,我们可以使用requests库发送各种类型的HTTP请求,如GET、POST、PUT、DELETE等。 接下来是pytest框架,它是一个基于Python的测试框架,可以帮助我们编写和执行测试用例。pytest提供了丰富的断言方法和插件,使得测试编写更加灵活和简单。 allure是一个用于生成漂亮测试报告的框架,可以将测试结果以图表和图形的方式展示。它可以用于记录测试用例的执行情况、生成报告并提供多种展示样式供选择。 yaml是一种常用的数据序列化语言,可以用于保存配置信息和测试数据。在接口自动化测试中,我们可以使用yaml文件来保存接口地址、请求参数、预期结果等。 ddt(Data-Driven Testing)是一个数据驱动测试库,可以帮助我们更方便地进行参数化测试。通过ddt,我们可以从数据源中读取测试数据,并将其应用到测试用例中,从而进行数据驱动的测试。 最后是logs,它是一个用于记录运行日志的库。在接口自动化测试中,我们可以将关键信息、错误信息和调试信息记录到logs中,便于排查问题和分析测试结果。 以上是关于Python接口自动化测试框架中常用工具和库的简要介绍。这些工具和库可以相互配合,帮助我们更好地进行接口自动化测试,提高测试效率和质量。如果需要下载各分支源码总汇,请参考相关文档和资源。
好的,以下是一个基于Python + pytest 打造接口自动化POM框架的示例代码: 1. 安装pytest库 bash pip install pytest 2. 创建项目目录结构 +-- config/ | +-- __init__.py | +-- config.py +-- pages/ | +-- __init__.py | +-- base_page.py | +-- login_page.py +-- tests/ | +-- __init__.py | +-- test_login.py +-- utils/ | +-- __init__.py | +-- api.py | +-- logger.py | +-- parse_yaml.py | +-- report.py | +-- send_email.py +-- pytest.ini +-- requirements.txt 3. 编写配置文件 config/config.py python import os # 项目根目录路径 ROOT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 接口基础 URL BASE_URL = "http://api.example.com" # 测试报告目录路径 REPORT_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "reports") # 日志文件目录路径 LOG_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "logs") # 邮件相关配置 MAIL_HOST = "smtp.163.com" MAIL_PORT = 465 MAIL_USER = "example@163.com" MAIL_PASSWORD = "password" MAIL_RECEIVER = ["example@qq.com"] 4. 编写基础页面类 pages/base_page.py python from utils.api import send_request class BasePage(object): def __init__(self): self.base_url = "http://api.example.com" self.session = requests.session() self.headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0", "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json", } def send_request(self, method, url, params=None, data=None, json=None, **kwargs): url = self.base_url + url res = send_request(self.session, method, url, params=params, data=data, json=json, headers=self.headers, **kwargs) return res 5. 编写登录页面类 pages/login_page.py python from pages.base_page import BasePage class LoginPage(BasePage): def __init__(self): super(LoginPage, self).__init__() self.url = "/login" def login(self, username, password): data = {"username": username, "password": password} res = self.send_request("post", self.url, json=data) return res 6. 编写测试用例 tests/test_login.py python import pytest from pages.login_page import LoginPage from utils.parse_yaml import parse_yaml data = parse_yaml("data/login_data.yaml") class TestLogin(object): @pytest.fixture(scope="class", autouse=True) def setup_class(self): self.login_page = LoginPage() @pytest.mark.parametrize("test_data", data) def test_login(self, test_data): res = self.login_page.login(test_data["username"], test_data["password"]) assert res["status"] == test_data["expected"] 7. 编写pytest配置文件 pytest.ini ini [pytest] log_cli = true log_cli_level = INFO log_cli_format = %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s log_cli_date_format = %Y-%m-%d %H:%M:%S log_file = logs/pytest.log log_file_level = INFO log_file_format = %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s log_file_date_format = %Y-%m-%d %H:%M:%S addopts = -s -v --html=reports/pytest_report.html --self-contained-html 8. 编写运行脚本 run.py python import os import pytest from config.config import REPORT_DIR, LOG_DIR, MAIL_HOST, MAIL_PORT, MAIL_USER, MAIL_PASSWORD, MAIL_RECEIVER from utils.logger import Logger from utils.report import generate_report from utils.send_email import send_mail if __name__ == "__main__": # 创建日志文件夹 if not os.path.exists(LOG_DIR): os.makedirs(LOG_DIR) # 创建测试报告文件夹 if not os.path.exists(REPORT_DIR): os.makedirs(REPORT_DIR) # 设置日志器 logger = Logger().get_logger() # 运行pytest测试用例 pytest.main(["-s", "-v", "--alluredir", "allure_report"]) # 生成测试报告 generate_report(REPORT_DIR) # 发送邮件 send_mail(MAIL_HOST, MAIL_PORT, MAIL_USER, MAIL_PASSWORD, MAIL_RECEIVER, REPORT_DIR) 9. 编写运行脚本所需的依赖 requirements.txt pytest allure-pytest pytest-html pytest-rerunfailures pytest-xdist requests PyYAML allure-python-commons 10. 运行测试用例 在命令行中进入项目根目录,执行以下命令: bash python run.py 以上是一个基于Python + pytest 打造接口自动化POM框架的示例代码,供你参考。
码尚是一个开源的接口自动化测试框架,基于Python语言开发。它结合了requests、pytest、allure、yaml、ddt和logs等多个工具和库,提供了一套完整的接口测试解决方案。 1. requests库是Python中的一个第三方库,用于发送HTTP请求。通过使用requests库,我们可以轻松地向接口发送GET、POST、DELETE等请求,并获取响应结果。 2. pytest是一个 python 的单元测试框架,它具有更加全面和强大的功能。它可以自动发现并执行测试代码,同时提供了一些强大的断言和测试装饰器。 3. allure是一个开源的测试报告框架,它可以生成美观而详细的测试报告。通过使用allure,我们可以轻松地生成测试报告,并查看测试用例的执行情况、错误信息、日志等。 4. yaml是一种简洁易读的数据格式,用于存储配置信息。在接口自动化测试中,我们可以使用yaml文件来存储接口的请求参数、断言信息、预期结果等。 5. ddt(Data-Driven Testing)是一种基于数据驱动的测试方法。它可以通过读取yaml文件或其他数据源,将测试用例参数化,从而进行批量测试。 6. logs是一个记录日志的库,它可以帮助我们在测试过程中输出日志信息,便于定位问题和排查错误。 以上工具和库的综合使用,可以使我们在进行接口自动化测试时更加方便高效。通过使用码尚框架的分支源码,我们可以直接使用这些工具和库来搭建接口测试框架,并编写相应的测试用例和断言,从而实现自动化执行接口测试。
搭建项目自动化框架需要以下步骤: ## 1. 安装 Docker 和 Docker Compose Docker 是一种容器化技术,可以轻松部署和管理应用程序。Docker Compose 是 Docker 的一个工具,可以通过 YAML 文件定义和运行多个容器。 ## 2. 安装 Jenkins Jenkins 是一个流行的开源持续集成和持续交付工具,可以自动化构建、测试和部署应用程序。 可以使用 Docker 安装 Jenkins,具体步骤如下: bash docker run -d --name jenkins -p 8080:8080 -p 50000:50000 jenkins/jenkins:lts 其中,-d 参数表示以后台模式运行容器,--name 参数指定容器名称,-p 参数指定宿主机和容器之间的端口映射,jenkins/jenkins:lts 表示使用最新的 Jenkins 长期支持版本。 ## 3. 安装 Git Git 是一个流行的分布式版本控制系统,可以管理代码变更历史记录。 可以使用以下命令安装 Git: bash sudo apt-get install git ## 4. 安装 Pytest Pytest 是一个 Python 测试框架,可以用于编写单元测试和集成测试。 可以使用以下命令安装 Pytest: bash pip install pytest ## 5. 安装 Allure Allure 是一个用于生成漂亮测试报告的开源框架,支持多种语言和测试框架。 可以使用以下命令安装 Allure: bash sudo apt-add-repository ppa:qameta/allure sudo apt-get update sudo apt-get install allure ## 6. 编写 Docker Compose 文件 在项目根目录下创建一个名为 docker-compose.yml 的文件,并添加以下内容: yaml version: '3' services: jenkins: image: jenkins/jenkins:lts container_name: jenkins ports: - "8080:8080" - "50000:50000" volumes: - "./jenkins_home:/var/jenkins_home" restart: always app: build: . command: pytest volumes: - "./:/app" depends_on: - jenkins environment: - ALLURE_RESULTS_DIR=allure-results restart: always 其中,jenkins 服务使用 Jenkins 镜像启动一个容器,并映射宿主机的 8080 和 50000 端口到容器的同名端口上。volumes 参数指定将 Jenkins 主目录挂载到宿主机的 ./jenkins_home 目录上,以便持久化存储 Jenkins 配置和数据。 app 服务使用当前目录的 Dockerfile 构建一个容器,并运行 Pytest 命令。volumes 参数将当前目录挂载到容器的 /app 目录上,以便容器内部可以访问测试代码和配置文件。depends_on 参数指定 app 服务依赖 jenkins 服务。environment 参数指定测试结果将存储在 allure-results 目录中。 ## 7. 编写 Jenkinsfile 在项目根目录下创建一个名为 Jenkinsfile 的文件,并添加以下内容: groovy pipeline { agent { docker { image 'python:3.8-slim' } } stages { stage('Build') { steps { sh 'pip install -r requirements.txt' } } stage('Test') { steps { sh 'pytest --alluredir allure-results' } post { always { allure([ includeProperties: false, jdk: '', properties: [], reportBuildPolicy: 'ALWAYS', results: [[path: 'allure-results']] ]) } } } } } 其中,agent 参数指定使用 Docker 容器运行 Jenkins Pipeline。stages 参数指定多个阶段,包括 Build 和 Test。 在 Build 阶段中,使用 pip 命令安装测试依赖。在 Test 阶段中,使用 pytest 命令运行测试,并将测试结果存储在 allure-results 目录中。 post 参数指定后置动作,使用 Allure 插件生成测试报告。 ## 8. 启动 Jenkins 和应用程序 使用以下命令启动 Jenkins 和应用程序: bash docker-compose up ## 9. 在 Jenkins 中创建 Pipeline 访问 http://localhost:8080,使用初始密码登录 Jenkins。在首页中选择“新建 Item”,创建一个名为 my-pipeline 的 Pipeline 项目。 在配置页面中,选择“Pipeline script from SCM”,并指定 Git 仓库地址和 Jenkinsfile 所在的分支。 保存配置后,点击“Build Now”按钮,即可开始构建项目。在项目构建完成后,可以在 Allure 报告中查看测试结果。
requests是一个优秀的Python HTTP库,可以用于发送HTTP请求和处理响应。yaml是一种轻量级的数据序列化格式,可以被用于存储和传输数据。pytest是一个功能强大的Python测试框架,可以帮助我们编写高效、可维护、可扩展的测试代码。 结合使用这三个工具,我们可以轻松编写出高效、可读性强的接口自动化测试代码。我们可以使用yaml文件定义接口的请求参数和预期结果,然后使用requests发送请求并获取响应,最后使用pytest进行断言和测试结果的输出。 以下是一个简单的示例: 1. 首先,我们需要安装requests、pyyaml和pytest库: pip install requests pyyaml pytest 2. 然后,我们可以创建一个yaml文件来定义接口的请求和预期结果,比如: yaml - name: test_get_user url: https://api.example.com/user method: GET headers: Content-Type: application/json Authorization: Bearer token params: id: 123 expected_status_code: 200 expected_response: id: 123 name: John Doe 3. 接着,我们可以编写一个Python脚本来读取yaml文件并发送请求: python import yaml import requests def test_api(): with open('test.yaml', 'r') as f: tests = yaml.safe_load(f) for test in tests: response = requests.request( method=test['method'], url=test['url'], headers=test['headers'], params=test['params'] ) assert response.status_code == test['expected_status_code'] assert response.json() == test['expected_response'] 4. 最后,我们可以使用pytest来运行测试脚本: pytest test_api.py 这样,我们就可以使用requests+yaml+pytest来编写高效、可维护、可扩展的接口自动化测试代码了。
好的,这是一个关于使用Python的pytest和YAML存储和提取参数执行自动化的问题。对于这个问题,我可以给出以下回答: 首先,pytest是一个Python的单元测试框架,它可以让我们编写更加简洁、可读性更高的测试代码。而YAML是一种轻量级的数据序列化格式,它可以让我们将数据以一种易读易写的方式存储在文件中。 在使用pytest进行自动化测试时,我们可以使用YAML文件来存储测试数据和参数,然后在测试代码中读取这些数据和参数。这样做的好处是可以将测试数据和参数与测试代码分离,从而让测试代码更加简洁、易读易维护。 具体实现可以参考以下步骤: 1. 安装pytest和pyyaml库 pip install pytest pip install pyyaml 2. 创建YAML文件来存储测试数据和参数 例如,我们可以创建一个名为test_data.yaml的文件,用于存储测试数据和参数,格式如下: - name: test_case_1 input: 1, 2 expect: 3 - name: test_case_2 input: 10, 20 expect: 30 其中,name表示测试用例的名称,input表示测试用例的输入参数,expect表示测试用例的预期输出结果。 3. 在测试代码中读取YAML文件并使用其中的数据和参数 例如,我们可以创建一个名为test_calc.py的测试文件,用于测试一个加法函数,代码如下: import yaml def add(x, y): return x + y def test_calc(): with open('test_data.yaml') as f: test_data = yaml.safe_load(f) for data in test_data: name = data['name'] input_data = data['input'] expect = data['expect'] assert add(*input_data) == expect, f"{name} failed" 在这个测试代码中,我们首先使用yaml.safe_load()函数读取test_data.yaml文件中的数据,然后使用for循环遍历其中的测试数据和参数,最后使用assert语句来判断测试结果是否符合预期。 4. 运行测试代码 在终端中进入到测试文件所在的目录,运行以下命令即可执行测试: pytest test_calc.py 总的来说,使用Python的pytest和YAML存储和提取参数执行自动化是一种非常方便、可读性高的测试方法,可以大大提高测试代码的可维护性和可读性。
pytest是Python中最流行的测试框架之一,它支持使用yaml格式来编写测试用例。以下是使用pytest和yaml编写测试用例的步骤: 1. 安装pytest和pyyaml: python pip install pytest pyyaml 2. 创建一个yaml文件,文件名可以是任意的。在文件中,我们可以定义多个测试用例,每个测试用例包含以下信息: - name: 测试用例名称 - input: 测试用例输入 - expected_output: 测试用例预期输出 例如: yaml - name: addition_test input: a: 1 b: 2 expected_output: 3 - name: subtraction_test input: a: 5 b: 2 expected_output: 3 3. 在pytest测试文件中使用yaml文件中的测试用例。我们可以使用pyyaml库将yaml文件解析为Python对象,然后在pytest中使用它。 python import yaml def test_yaml_cases(): with open('test_cases.yaml', 'r') as f: test_cases = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) for case in test_cases: input_data = case['input'] expected_output = case['expected_output'] assert your_function(*input_data.values()) == expected_output 在上面的代码中,我们首先打开yaml文件并使用pyyaml库将其解析为Python对象。然后,我们迭代测试用例并执行测试。对于每个测试用例,我们使用字典的values()方法获取输入数据的值并将其作为参数传递给被测试的函数。最后,我们断言函数的实际输出与测试用例的预期输出相同。 4. 运行pytest测试框架来验证我们的测试用例是否可以正常工作。 python pytest test_yaml_cases.py 通过上述步骤,我们可以快速有效地设计和执行测试用例。使用pytest和yaml编写测试用例不仅可以提高代码质量,还可以帮助开发人员减少繁琐的测试工作,从而更好地专注于软件开发。
Python接口自动化测试面试题: 1. 请介绍一下接口自动化测试的概念和意义。 接口自动化测试是指利用自动化工具通过发送HTTP请求和验证响应来自动化执行接口测试的过程。它的意义在于提高测试效率、减少人工测试的工作量、提升测试的准确性和可重复性。 2. 请说明Python在接口自动化测试中的优势。 Python在接口自动化测试中有以下优势: - 简单易学:Python语法简洁明了,相比其他编程语言更易上手,减少学习成本。 - 强大的第三方库支持:Python拥有丰富的第三方库(例如requests、unittest、pytest),能够满足接口测试的绝大部分需求。 - 优秀的文档和社区支持:Python有完善的文档和庞大的开源社区,可以快速解决问题和获取案例。 - 丰富的测试框架和工具:Python提供了多种测试框架和工具(例如unittest、pytest、HttpRunner),便于开展接口自动化测试。 3. 请列举一些常用的Python库或工具来实现接口自动化测试。 常用的Python库和工具有: - requests:用于发送HTTP请求并获取响应,可以实现接口的调用和验证。 - unittest:Python的标准测试框架,可以进行接口测试的断言和结果判断。 - pytest:功能强大的第三方测试框架,支持参数化和插件扩展,适用于大型和复杂的接口自动化测试。 - HttpRunner:一个基于Python的接口自动化测试框架,支持编写接口测试用例和生成测试报告。 - Beautiful Soup:用于解析HTML和XML文档,对于接口返回的HTML或XML数据进行解析和提取。 - PyYAML:用于解析和生成YAML格式的数据,适用于接口测试数据的读写和管理。 这些工具和库的使用可以帮助我们更便捷地实现接口自动化测试,提高测试效率和质量。

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