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數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營 視頻教程 下載

數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營 視頻教程

2023-07-13 11:30:53
【Python】Locust持續(xù)優(yōu)化:InfluxDB與Grafana實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)持久化與可視化分析

在進(jìn)行性能測試時(shí),我們需要對(duì)測試結(jié)果進(jìn)行監(jiān)控和分析,以便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行優(yōu)化。 Locust在內(nèi)存中維護(hù)了一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于存儲(chǔ)每個(gè)事件的統(tǒng)計(jì)信息。 這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許我們?cè)贑harts標(biāo)簽頁中查看不同時(shí)間點(diǎn)的性能指標(biāo),但是正因?yàn)長ocust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實(shí)際上是存儲(chǔ)在內(nèi)存中的。所以在Locust測試結(jié)束后,這些數(shù)據(jù)將不再可用。 如果我們需要長期保存以便后續(xù)分析測試數(shù)據(jù),可以考慮將Locust的測試數(shù)據(jù)上報(bào)到外部的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng),如InfluxDB,并使用Grafana等可視化工具進(jìn)行展示和分析。

2023-07-12 12:58:46
想要學(xué)好 Python,這些 Github 倉庫你值得好好學(xué)習(xí)!

如果你準(zhǔn)備從事AI方面的研究,還未掌握Python,以下建議收藏學(xué)習(xí)。

2023-07-11 15:38:44
Python asyncio 庫源碼分析

本著 「路漫漫其修遠(yuǎn)兮, 吾將上下而求索」 的精神。終于要開始深入研究 Python 中 asyncio 的源碼實(shí)現(xiàn)啦。 本文章可能篇幅較長,因?yàn)槭侵鹦蟹治?asyncio 的實(shí)現(xiàn),也需要讀者具有一定的 asyncio 編碼經(jīng)驗(yàn)和功底,推薦剛開始踏上 Python 異步編程之旅的朋友們可以先從官方文檔入手,由淺入深步步為營。 若在讀的你對(duì)此感興趣,那么很開心能與你分享我的學(xué)習(xí)成果。 本次源碼分析將在 Python 3.11.3 的版本上進(jìn)行探索。

2023-06-26 12:33:17