前端接收到后端返回的数据，并根据数据更新页面展示，实现与用户的交互。 总体而言，这种前后端分离的开发模式有助于实现前后端开发的解耦，使得各自的 开发工作更加专注和高效。前端负责用户界面的呈现和交互，后端负责数据处理和业务 逻辑，通过 API 接口进行数据传输和交互，从而实现一个完整的 Web 应用。 3 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 二、搭建流程 2.1 后端搭建流程 基于银行信贷领域的长链路业务测 试数据快速构造方法研究与应用 ◆作者：王海林 一、引言 随着银行数字化转型的不断深入，对信贷领域的测试工作提出了更高的标准和要求， 如何在高效完成测试任务的同时确保测试质量就成了一个亟待解决的难题。有实践研究 表明，在具体测试过程中往往大量的时间精力都是耗费在测试数据准备工作上面，能否 尽量减少这部分耗费，将更多的时间精力专注于业务逻辑等方面更好地去提升测试质 量？本文基于此进行了探索，提出了一种长链路业务测试数据快速构造方法，并将该方 法应用于信贷领域多个场景，取得了良好成效。 二、背景与挑战 当前信贷领域长链路业务测试主要有三方面特点：一是业务链路长，随着信贷业务 不断迭代，业务场景一般涉及多个业务模块，整体业务流程长；二是信贷业务复杂度高， 业务形态的不同会有不同的触发方式，业务逻辑的不同也会产生不同的组合方式；三是 信贷业务依赖性强，业务前后环节间的依赖性强，后一环节的输入是前一环节的输出。

之路 主讲人： 黄志武 – 华世界集团创始人 目录 • Python web开发有什么优势 • 现在的python Web 有哪些选择 • 我们到底是在解决谁的问题 • 业务需求和技术需求哪个更重要 • 技术的价值到底在哪里 Python Web开发有什么优势 • 为什么选择python django框架做web开发 • 基于后端数据模型生成的web模板 • 快速通过模板语言生成网页，加载python中的字典和列表 快速通过模板语言生成网页，加载python中的字典和列表 • 结合html模板嵌套和语法，使得共享页面布局，自定义数据块方便简洁 • 各种html模板tag，让数据在网页显示能更加方便 • 关系型数据库的ORM • 只需要编写业务实体对象模型，自动生成数据库架构 • 开发人员不需要了解和学习sql语句，快速上手增删改查 • 完善的数据库变更管理 • 开箱即用的功能 • 数据校验 • 用户模块 • 验证模块 • 管理后台 批量复制，形成杠杆，放大收益 • 价值交换，收获 用户需求和技术需求哪个更重要 • Web开发技术 • 庞大的用户群体，最贴近用户的部分 • 大数据的开发技术 • 互联网战场的杀手锏 • 自动化测试、运维的技术 • 极大提高效率，降低人工成本 • AI开发技术 • 让自动化更加的智慧 • 物联网（micropython） • 各种设备的智慧互联 技术的价值到底在哪里 • 你为什么选择使用python？

训练10个epoch后的效果对比图： 预测后分类区域图 测试数据分布 五、思考 n 为什么要设计一个深度学习框架？ 切勿以造轮子的初衷去设计深度学习框架，一切均需围绕业务进行。脱离业务的技术体系价值不大。 n 是否存在完美的深度学习框架？ 一切以落地场景为根基，满足业务使用即可，不要过度设计，过度设计将会导致框架越来越复杂、 臃肿。 n 实现的深度学习框架与目前主流开源的结果计算结果不一致怎么办？ 一方面深

• 架构演变：SaaS、多云、容器器、微服务等 • 数据孤岛越来越多：⼤大数据的3V（容量量、变化、种类） • 成本越来越⾼高： • 业务中断成本 • 缺少持续改进（运维⼈人员⼤大部分时间忙于救⽕火） • ⼈人员学习速度跟不不上业务增⻓长和问题出现的速度 基本概念 • AIOps = Artificial Intelligence for IT Operations • 组合⼤大数据 ⼀一般到极⼤大（IoT) ⼀一般 单条⼤大⼩小 100~10KB 100~10KB < 500 100~10KB 采集难度 ⼀一般 较难 ⼀一般 ⼀一般 加⼯工难度 较难 ⼀一般 简单 较难 价值 ⾼高（尤其安全） ⾼高 随着时间推移变低 ⽐比较⾼高 数据之间的重叠 数据中台的处理理 • 海海量量多样数据的存储/索引： • 时序指标数据、⽂文本数据、⽇日志、⽹网络数据、Tracking等

· 增强系统鲁棒性 - 准确的抛出异常，快速处理 - 引入状态机，在稳定状态中判断 - “高内聚，低耦合” - 判断数据的时效性 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · 产品价值 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 应 用 层 驱 动 层 硬 件 层 雷达驱动 RGBD 驱动 RGBD 驱动 播报器 驱动 二维码 驱动 超声波 驱动 MCU1驱动 重定位 路径规划 局部绕障 轨迹跟随 自主回充 辅助定位 系统架构 状态管理 异常管理 配置管理 通信管理 梯控 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · AMR模型实例及业务流程 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · 仿真演示 Python赋能智慧物流 Thank You Blog：https://nemo.cool Email：kanghaov@gmail

难以确认文档内容知识点是否错漏。如 果您在阅读文档获取知识的时候，发现文档内容有不恰当的地方，请向我们反馈，让我们共同携手， 将知识准确、高效且有效地传递给每一个人。 同时，如果您在日常生活、工作和学习中遇到有价值有营养的知识文档，欢迎分享到 书栈 (BookStack.CN) ，为知识的传承献上您的一份力量！ 如果当前文档生成时间太久，请到 书栈(BookStack.CN) 获取最新的文档，以跟上知识更新换 里包含了这项功能，所以你可以快速的开发网站，而不用去配置生产环境的服务器 （比如 Apache），直到你做好了网站并准备投入生产环境。 注意：不要 在任何与生产环境相关的地方使用这个开发服务器，因为这只是为了开发所需。 （我们的业务只是开发 Web 框架，而不是 Web 服务器） 现在服务器已经在运行了，在浏览器里访问 http://127.0.0.1:8000/。如果你看到一个写着 “Welcome to Django” 尤其是当你发现自动化测试能在几秒钟之内帮你完成这件事时，就更会觉得手动测试实在是太浪费时 间了。当某人写出错误的代码时，自动化测试还能帮助你定位错误代码的位置。 有时候你会觉得，和富有创造性和生产力的业务代码比起来，编写枯燥的测试代码实在是太无聊了， 特别是当你知道你的代码完全没有问题的时候。 然而，编写测试还是要比花费几个小时手动测试你的应用，或者为了找到某个小错误而胡乱翻看代码 要有意义的多。

需要把源码给别人。 再说了，现在如火如荼的开源运动和互联网自由开放的精神是一致的， 互联网上有无数非常优秀的像 Linux 一样的开源代码，我们千万不要高 估自己写的代码真的有非常大的“商业价值”。那些大公司的代码不愿意 开放的更重要的原因是代码写得太烂了，一旦开源，就没人敢用他们的 产品了。 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 当然也支持其他编码方式，比如把 Unicode 编码成 GB2312： >>> '中文'.encode('gb2312') '\xd6\xd0\xce\xc4' 但这种方式纯属自找麻烦，如果没有特殊业务要求，请牢记仅使用 UTF-8 编码。 格式化字符串的时候，可以用 Python 的交互式命令行测试，方便快捷。 参考源码 the_string.py 使用 list 和 tuple Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 416/531 求和响应格式，所以，需要一个统一的接口，让我们专心用 Python 编 写 Web 业务。 这个接口就是 WSGI：Web Server Gateway Interface。 WSGI 接口定义非常简单，它只要求 Web 开发者实现一个函数，就可以 响应 HTTP 请求。我们来看一个最简单的

删除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 7.5.1. AVL 树常见术语 「AVL 树」既是二叉搜索树也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此也被称为「平衡二叉搜 索树」。 7. 树 hello‑algo.com 130 点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 ‧ 0‑1 背包问题：给定一组物品和一个背包，每个物品有一定的价值和重量，要求在背包容量限制内，选 择物品使得总价值最大。 ‧ 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。 ‧ 最大团问题：给定一个无向图，找到最大的完全子图，即子图中的任意两个顶点之间都有边相连。 � 给定 ? 个物品，第 ? 个物品的重量为 ???[? − 1] 、价值为 ???[? − 1] ，和一个容量为 ??? 的 背包。每个物品只能选择一次，问在不超过背包容量下能放入物品的最大价值。 请注意，物品编号 ? 从 1 开始计数，数组索引从 0 开始计数，因此物品 ? 对应重量 ???[? − 1] 和价值 ???[? − 1] 。 Figure 14‑17. 0‑1 背包的示例数据

除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树，也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此是一种平衡二叉搜索树 （balanced binary search tree）。 点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 ‧ 0‑1 背包问题：给定一组物品和一个背包，每个物品有一定的价值和重量，要求在背包容量限制内，选 择物品使得总价值最大。 ‧ 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。 ‧ 最大团问题：给定一个无向图，找到最大的完全子图，即子图中的任意两个顶点之间都有边相连。 给定 ? 个物品，第 ? 个物品的重量为 ???[? − 1]、价值为 ???[? − 1] ，和一个容量为 ??? 的背包。每 个物品只能选择一次，问在限定背包容量下能放入物品的最大价值。 观察图 14‑17 ，由于物品编号 ? 从 1 开始计数，数组索引从 0 开始计数，因此物品 ? 对应重量 ???[? − 1] 和 价值 ???[? − 1] 。 图 14‑17 0‑1 背包的示例数据

除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 第 7 章 树 hello‑algo.com 149 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此也被称为「平衡二叉搜索 树 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 第 13 章 回溯 hello‑algo.com 272 ‧ 0‑1 背包问题：给定一组物品和一个背包，每个物品有一定的价值和重量，要求在背包容量限制内，选 择物品使得总价值最大。 ‧ 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。 ‧ 最大团问题：给定一个无向图，找到最大的完全子图，即子图中的任意两个顶点之间都有边相连。 给定 ? 个物品，第 ? 个物品的重量为 ???[? − 1]、价值为 ???[? − 1] ，和一个容量为 ??? 的 背包。每个物品只能选择一次，问在不超过背包容量下能放入物品的最大价值。 观察图 14‑17 ，由于物品编号 ? 从 1 开始计数，数组索引从 0 开始计数，因此物品 ? 对应重量 ???[? − 1] 和 价值 ???[? − 1] 。 图 14‑17 0‑1 背包的示例数据