用webdriver进行web端自动化时，一开始还惊讶300多个用例为何运行了将近五六十分钟，后来发现一个.py里面用例明明只有十多个，但执行却用了140多秒，也就不惊讶了。做电商后台自动化，业务逻辑比较多，操作步骤也比较繁琐。但是，也是可以通过优化代码、减少非必要的繁杂步骤，从而提高测试用例执行效率和用例稳定性的。通过优化后，自动化测试执行时长稳定在30分钟左右，而且用例更加稳定了。 优化代码，
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2024-05-14 19:46:58
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selenium webdriver(5)—超时设置
自动化测试中，等待时间的运用占据了举足轻重的地位，平常我们需要处理很多和时间息息相关的场景，例如：
打开新页面，只要特定元素出现而不用等待页面全部加载完成就对其进行操作
设置等待某元素出现的时间，超时则抛出异常
设置页面加载的时间
webdriver类中有
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2024-03-07 15:40:04
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有效加速selenium运行速度
原创
2022-11-17 01:10:44
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性能测试是软件开发和应用过程中至关重要的环节。它是评估系统性能、稳定性和可扩展性的有效手段，可以确保软件在真实环境中高效运行。在现代技术快速发展的时代，性能测试的重要性愈发显著。
性能测试在软件开发和应用过程中的重要性不可低估。它是保障用户体验、发现潜在问题、提高系统可靠性的关键手段。同时，遵循性能测试的最佳实践，能够确保测试的准确性和可靠性，提高测试效率，为软件开发和应用提供有力的保障。只有重视
原创
2023-07-24 13:16:21
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1. NumExpr是什么？NumExpr是一个用于numpy类型快速数值表达式计算的第三方Python加速库。有了它， 在数组上操作的表达式（如3xa+4xb）相比在python中执行速度更快，所需内存空间占用更少。 值得一提的是，NumExpr集成了intel的vml（向量数学计算库 vectore math library）技术， 这使得数值型表达式的计算速度得到了进一步提升。2. Nume
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2023-08-07 21:12:33
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By是selenium中内置的一个class，在这个class中有各种方法来定位元素 By所支持的定位器的分类：CLASS_NAME = 'class name'
CSS_SELECTOR = 'css selector'
ID = 'id'
LINK_TEXT = 'link text'
NAME = 'name'
PARTIAL_LINK_TEXT = 'partial link t
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2023-06-26 10:32:47
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简介Selenium是一个自动化测试工具，支持多种浏览器。它采用Javascript单元测试工具JSUnit为核心，模拟真实用户操作，包括浏览页面、点击链接、输入文字、提交表单、触发鼠标事件等等，并且能够对页面结果进行种种验证。也就是说，只要在测试用例中把预期的用户行为与结果都描述出来，我们就得到了一个可以自动化运行的功能测试套件（Selenium的核心是Javascript写的，他和浏览器进行
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2023-09-01 08:12:58
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在上篇笔记中已经写下如何安装selenium以及配置浏览器驱动，传送门<selenium 安装>,下面会介绍selenium的基础用法。以百度链接为例，由于selenium加载受到网速的影响，所以网速差运行可能会较慢或者出错from selenium import webdriver
driver = webdriver.Firefox()
driver.get('http://www
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2023-11-15 13:38:56
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2.为什么选择Numba？所以，为什么要选择Numba？特别是当存在有许多其他编译器，例如cython或任何其他类似的编译器，或类似pypy的东西时。选择Numba的理由很简单，那就是因为你不需要离开使用Python编写代码的舒适区。是的，你没看错，你不需要为了加速数据的运行速度而改变你的代码，这与从具有类型定义的相似cython代码获得的加速相当。那不是更好么？你只需要在函数周围添加一个熟悉的P
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2023-11-28 23:12:15
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我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。而今天我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速
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2024-03-13 16:06:36
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文章作者：梦家 文章目录代码加速技巧NumbaPython 多线程Modin 库联系作者 代码加速技巧Python相比于C++来说有着十分用户友好的编程方式与众多的机器学习和深度学习库，入门快、学习轻松，但其性能劣势一直为人诟病。因此，很多工程师致力于提高python代码性能。本文记录下目前我所知道的Python代码加速方法！NumbaNumba 是一个开源的 JIT 编译器可以纯Python和
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2023-08-10 13:00:33
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作者 | Adam GeitgeyPython绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?或者要调整一百万张图片？总有对应的Python库让你轻松完成任务。然而，Python的运营速度一直饱受诟病。默认状态下，Python程序使用单个CPU的单个进程。如果你的电脑是最近十年生产的，多数情况下会有4个及以上CPU核。也就是说，当你在等程序运行结束的时候，你的计算机有7
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2023-08-05 20:01:36
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Python有时用起来确实很慢，我敢打赌你肯定抱怨过这一点，尤其是那些用惯了C，C ++或Java的人。但其实很多时候，Python的效率并没有达到它应有的速度，有一些让它马达开足的小技巧，一起来学习吧！1.避免使用全局变量import mathsize = 10000for x in range(size):for y in range(size):z = math.sqrt(x) + math
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2024-06-13 18:37:08
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Python用的好，猪也能飞起来。
今天，带大家学习如何让Python飞起来的方法，干货满满哦！
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。最原始的代码
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2023-07-11 11:49:16
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简介：numba是Anaconda公司开发的针对Python的开源JIT编译器，用于提供Python版CPU和GPU编程，速度比原生Python快数十倍。numba是第三方库，可以在运行时将Python代码编译为本地机器指令，而不会强制大幅度的改变普通的Python代码，使得在部分场景下执行Python的效率得到飞速的提升。工作原理对比：Python文件执行过程1、.py文件通过解释器转化为虚拟机
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2023-08-14 11:23:53
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我们先看一个原始代码：import time
def foo(x, y):
tt = time.time()
s = 0
for i in range(x, y):
s *= i
print('time:{}'.format(time.time() - tt))
return s
print(foo(1,100000000))看一下运算时
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2024-02-09 22:13:35
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高效执行python代码：使用numba包对Python程序加速前言1. Numba简介2. Numba的简单使用 前言python由于它动态解释性语言的特性，编写出来的代码实际上需要靠CPython编译成C语言之后才能运行。相比于java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。而numba就是解决python慢的一大利器，可以让pytho
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2023-11-21 22:47:49
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pip 提速方法主要有两种，一种是临时提速，一种是永久提速。1. 临时提速：在 pip install 包名 后面加上 -i + 镜像地址，这样 pip 安装时即可成倍的提速了。 国内主要镜像地址如下：清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 ht
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2023-06-25 23:10:42
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# 1. 查看使用库源码经常听人说，多看源码。源码不仅能帮我们搞清楚运行机制，还能学习优秀的库或者框架的最佳实践。调用库时，你可以在你好奇的几乎任何地方点击 Command+B，就可以很方便的跳转到源码里的类，方法，函数，变量的定义。写 Python 代码时，你会严格遵守 pep8 规范么？还是要遵守的，不然代码传到 github 或者知乎上被人怼就不好了。但是如果靠肉眼去检查和注意的话，太累，靠
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2023-08-22 11:45:37
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近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。17 种加速 PyTorch 训练的方法1. 考虑换一种学习率 schedule学习率
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2023-07-05 23:13:44
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