# -*- coding:utf-8 -*- import json import os import time class Virtual_Data: def __init__(self): self.data1 = 0 self.data2 = 0 self.data3 = 0 self.json = {} def json_file(self,num): fp = open("data.txt","a") while self.data1 <= num

日常工作中,无论是在做功能测试.接口测试还是性能测试,经常会有这么一个场景出现,“那个谁谁谁,帮我加几条订单”,“那个某某某,给购物车增添几个产品”,“在数据库加几百条数据”...等等,通常少数量,或者能够人为解决的就人工解决,那么如果是数量比较大,数万条数据,总不可能一条一条进行增添吧? So,在造数据这块通常能够想到的便是数据库通过“存储过程”来进行增添,或者外部程序or工具,Jmeter当然也支持的,做的小Demo: 原件:JDBC连接池 计数器 JDBC Request 具体配置前面的文

SQL Server数据库中批量替换数据的方法 SQL Server数据库操作中,我们可能会根据某写需要去批量替换数据,那么如何批量修改替换数据呢?本文我们就介绍这一部分内容,接下来就让我们一起来了解一下吧. 方法一: 这种是最常用的,因为很多大段的内容都使用text ntext等数据类型,而我们通常也是替换里面的内容,varchar和nvarchar类型是支持replace,所以如果你的text不超过8000 可以先转换成前面两种类型再使用replace,替换text ntext 数据类型字段

#region 帮助实例:SQL 批量插入数据 多种方法 /// <summary> /// SqlBulkCopy往数据库中批量插入数据 /// </summary> /// <param name="sourceDataTable">数据源表</param> /// <param name="targetTableName">服务器上目标表</param> /// <param nam

python中json格式数据输出实现方式 主要使用json模块,直接导入import json即可. 小例子如下: #coding=UTF-8 import json info={} info["code"]=1 info["id"]=1900 info["name"]='张三' info["sex"]='男' list=[info,info,info] data={} data["code"]=1 da

MYSQL批量插入数据库实现语句性能分析 假定我们的表结构如下 代码如下   CREATE TABLE example (example_id INT NOT NULL,name VARCHAR( 50 ) NOT NULL,value VARCHAR( 50 ) NOT NULL,other_value VARCHAR( 50 ) NOT NULL) 通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写: 代码如下   INSERT INTO example(example_id, name, valu

分析Python中解析构建数据知识 Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要

在平时的工作中,经常会遇到造数据,特别是性能测试的时候更是需要大量的数据.如果一条条的插入数据库或者一条条的创建数据,效率未免有点低.如何快速的造大量的测试数据呢?在不熟悉存储过程的情况下,今天给大家介绍一种方法,很简单的也很实用.思路是用python代码写一段小程序,生成一定数量的SQL语句,再把这些SQL语句拷贝黏贴到数据库工具执行SQL即可. 假如有个联系人的学生表student,其表结构为姓名name.学校school.电话telphone.邮箱email. 以Mysq为例子,sql语句

背景: 自动化测试除了验证系统功能外,还能够为测试人员根据测试要求造数据实现测试需要!但是一般的自动化测试,都是在编写脚本的时候,写死在程序里的.所以本文是为了在满足系统操作流程的基础上,根据测试的要求实现测试数据的编写. 本文涉及两个新的知识点内容: 1. 读取excel数据 2.    python数据库读写 2.1    创建一个简单的表 一.编写思路:        从需求出发,主要找到两个关键字:批量.要求.数据.考虑到两种实现方式,1. 页面录入 2. excel数据填写:考虑到页面

在.Net中经常会遇到批量添加数据,如将Excel中的数据导入数据库,直接在DataGridView控件中添加数据再保存到数据库等等. 方法一:一条一条循环添加 通常我们的第一反应是采用for或foreach循环一条一条的添加.这样的方法可想而知,效率肯定很低,可以慢到操作人员无法接受的那种.经过测试(局域网),1W条数据将会耗时3分42秒842毫秒 ; i < dgv.Rows.Count; i++) { string sql = "insert into ....."; Sq

转载请注明出自天外归云的博客园:http://www.cnblogs.com/LanTianYou/ PowerShell是基于.NET的一门脚本语言,对于SharePoint一些日常操作支持的很好.今天上午同事做数据量测试,要在一个site下创建500个list和500个library,在一个list中创建1000个item,这样的需求通过PowerShell脚本实现是非常容易的. 下面是为这项测试写的两个小 Add-PSSnapin Microsoft.SharePoint.PowerShe

1. 小数据池 一种数据缓存机制,也被称为驻留机制 小数据池针对的是:整数 , 字符 , 布尔值 .其他的数据类型不存在驻留机制 在python中对 -5 到256之间的整数会被驻留在内存中, 将一定规则的字符串缓存. 在使用的时候, 内存中只会创建一个该数据的对象.保存在小数据池中.当使用的时候直接从小数据池中获取对象的内存引用.而不需要创建 一个新的数据,这样会节省更多的内存区域 优点: 能够提高一些字符串,整数的处理速度.省略创建对象的过程 缺点: 在池中创建或者插入新的内容会花费更多的时

一.批量处理操作 批量处理数据是指在一个事务场景中处理大量数据.在应用程序中难以避免进行批量操作,Hibernate提供了以下方式进行批量处理数据: (1)使用HQL进行批量操作     数据库层面 (2)使用JDBC API进行批量操作  数据库层面 (3)使用Session进行批量操作   会进缓存 1.使用HQL进行批量操作 HQL可以查询数据,也可以批量插入.更新和删除数据.HQL批量操作实际上直接在数据库中完成,处理的数据不需要加载到Session缓存中.使用Query接口的execu

本文用python中openpyxl库,封装成excel数据的读写方法 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.worksheet.worksheet import Worksheet class ExcelHandler(): def __init__(self,file): self.file=file def open_sheet(self,name) ->Worksheet :#表示此函数的返回值,是一个这样的类型,函数注解 wb

python操作excel,python有提供库 本文介绍openpyxl,他只支持新型的excell( xlsx)格式,读取速度还可以 1.安装 pip install openpyxl 2.使用 2.1获取excel文件夹,注意:windows下面的路径有反斜杠,加一个r进行区分 wb = openpyxl.load_workbook(r'd:\cases.xlsx') 2.2获取所有表单 sheet=wb.worksheets#获取所有的表单,并把它赋值给sheet sheet=wb.wo

Index1.到底什么是不平衡数据2.处理不平衡数据的理论方法3.Python里有什么包可以处理不平衡样本4.Python中具体如何处理失衡样本印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章,整理相关的理论与实践知识(可惜本人太懒了,现在才开始写),于是乎有了今天的文章.失衡样本在我们真实世界中是十分常见的,那么我们在机器学习(ML)中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢?如何处理这些失衡样本呢?以下的内容希望对你有所帮助!到底什么是不平衡数据失衡数据发生在分类应用场景中,在分类问题

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在日常使用Python的过程中,我们经常会与json格式的数据打交道,尤其是那种嵌套结构复杂的json数据,从中抽取复杂结构下键值对数据的过程枯燥且费事. 而熟悉xpath的朋友都知道,对于xml格式类型的具有层次结构的数据,我们可以通过编写xpath语句来灵活地提取出满足某些结构规则的数据. 类似的,JSONPath也是用于从json数据

背景 看到这个标题你可能想一个分块能有什么难度?还值得细说吗,最近确实遇到一个有意思的分块函数,写法比较巧妙优雅,所以写一个分享. 日前在做需求过程中有一个对大量数据分块处理的场景,具体来说就是几十万量级的数据,分批处理,每次处理100个.这时就需要一个分块功能的代码,刚好项目的工具库中就有一个分块的函数.拿过函数来用,发现还挺好用的,传入列表和分块大小,然后就能遍历取出分好的数据.调用方式如下: from xxx import chunk_fun chunk_list = chunk_fun(

第一:使用Select Into 语句 如果企业数据库都是采用SQL Server数据库的话,则可以利用select into语句实现数据的导入. select into语句的作用是把数据从另外一个数据库中查询出来,然后插入到用户指定的某个表中. 注意:使用该语句需要注意四个前提 1:需要在目的数据库中建立相关的表 2:这种方法,只复制表中的数据,而不复制表中的索引. 3:这条语句的使用具有局限性,要求源表与目的表所在的数据库都必须是SQL Server,可以允许版本不同. 4:采用这条语句的时

Foreach标签 foreach: collection:指定要遍历的集合; 表示传入过来的参数的数据类型.该参数为必选.要做 foreach 的对象,作为入参时,List 对象默认用 list 代替作为键, 数组对象有 array 代替作为键,Map 对象没有默认的键.当然在作为入参时可以使用 @Param(“keyName”) 来设置键, 设置 keyName 后,list,array 将会失效 item:将当前遍历出的元素赋值给指定的变量,然后用#{变量名},就能取出变量的值,也就是当前

目录 Counter most_common 对于序列如字符串str.列表list和tuple可以统计里面数据出现的次数.我们使用的是 collections 模块. collections模块的常用方法有: 计数器(Counter) 双向队列(deque) 默认字典(defaultdict) 有序字典(OrderedDict) 可命名元组(namedtuple) 使用以上类型时需要导入模块 from collections import * Counter Counter()方法对传入的序列中