增强描述性 descriptive 增加预测能⼒力力 proactive capabilities 增强排错 diagnostic 辅助根因分析 root cause analysis ⾃自动模式识别 事件关联 通过关联、知识图谱获 得可能原因 基于模式的预测 AIOps增强分析与⾏行行动能⼒力力，挡住更更多⼯工单 2 ⼯工程难点 数据采集、数据中台、智能算法、⾃自动化等 AIOps系统（常规层次） 统计性分析 基于IT实体与数据，在单维、多维变量量上的关联、聚类、分类和推断。 ⾃自动模式发现与预测 基于历史数据⾃自动探索出数学与结构化模式，并⽤用于各种可能维度的预测。 异常检测 基于模式识别正常⾏行行为与异常⾏行行为。 根因判断 修剪⽹网络并提供有效问题的关系链接。 规范性建议 对问题进⾏行行分类，并基于过去⽅方案提供有效建议。 拓拓扑 提供拓拓扑能⼒力力强化上下⽂文与前述的准确度 灵活 Elastic Stack (BELK) • Beats + Elasticsearch + Logstash + Kibana • 接⼊入层还会搭配Kafka • 重要企业级组件都在商业组件X-Pack中 • 安全、ML、SQL、监控、告警、Transform等 • 提供⼀一个开源免费的APM⽅方案 Kafka + EBLK 引⼊队列，解决丢数据问题 部署、维护复杂度较为复杂

前端开发（Vue+Element UI）： Vue 是一种现代的 JavaScript 框架，用于构建用户界面。Vue 提供了丰富的组件和模 块，可以帮助开发者构建交互式的单页面应用（SPA）。 Element UI 是一个基于 Vue 的 UI 组件库，提供了丰富的预定义组件，用于快速搭建 美观的用户界面。 前后端交互： 后端通过 Django Rest Framework 提供 API 接口，前端通过 run 命令，可以快速 地执行这些脚本，方便开发和构建项目。 包管理：除了管理项目的依赖外，npm 也可以用来发布和管理自己开发的前端包。 开发者可以将自己的前端库或组件发布到 npm 仓库，供其他开发者使用和共享。 构建工具：npm 可以集成和管理前端构建工具，比如 webpack、gulp、rollup 等。这 些构建工具可以帮助开发者将前端代码进行打包、压缩、优化和处理，以提高前端项目 2_A 43 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 随着科技日新月异的发展，人工智能正逐渐渗透到我们生活的各方各面，从智能语 音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到人脸识别技术，AI 正以其卓越的智能和学习能力 引领着新时代的发展方向。在这个快速演进的时代中，软件测试领域也受到了不小的冲 击。虽然在当下，传统的软测技术仍然是绝对的主力，但是身为 IT 行业中的一员，近几

reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。它 还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。 Python 标准库非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛，正如以下内容目录所显示的。这个库包含了多 个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大量以 Python 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系统， Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或全部可选 组件。 在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的应用 开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。 Contents 1 The Python Library Reference, 发布 3.10.15 2 Contents CHAPTER1 概述 ”Python 库” 中包含了几种不同的组件。 它包含通常被视为语言“核心”中的一部分的数据类型，例如数字和列表。对于这些类型，Python 语言核心 定义了文字的形式，并对它们的语义设置了一些约束，但没有完全定义语义。（另一方面，语言核心确实定

reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。 它还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。 Python 标准库非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛，正如以下内容目录所显示的。这个库包含了 多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大 量以 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系 统，Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或 全部可选组件。 在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的 应用开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。 Contents 1 The Python Library Reference, 发布 3.10.15 2 Contents CHAPTER1 概述 ”Python 库” 中包含了几种不同的组件。 它包含通常被视为语言“核心”中的一部分的数据类型，例如数字和列表。对于这些类型，Python 语言 核心定义了文字的形式，并对它们的语义设置了一些约束，但没有完全定义语义。（另一方面，语言核心

使用的 Response 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1271 21.6 urllib.parse --- 将 URL 解析为组件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1272 21.6.1 URL 解析 . . . . . . . . . . reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。 它还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。 Python 标准库非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛，正如以下内容目录所显示的。这个库包含了 多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大 量以 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系 统，Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或 全部可选组件。 在标准库以外，还存在成千上万并且不断增加的其他组件集（从单独的程序和模块到软件包以及完整的 应用程序开发框架），这些组件集可以从 ‘Python 包索引 ‘_

使用的 Response 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1271 21.6 urllib.parse --- 将 URL 解析为组件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1272 21.6.1 URL 解析 . . . . . . . . . . reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。 它还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。 Python 标准库非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛，正如以下内容目录所显示的。这个库包含了 多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大 量以 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系 统，Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或 全部可选组件。 在标准库以外，还存在成千上万并且不断增加的其他组件集（从单独的程序和模块到软件包以及完整的 应用程序开发框架），这些组件集可以从 ‘Python 包索引 ‘_

reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。它 还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。 Python 标准库非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛，正如以下内容目录所显示的。这个库包含了多 个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大量以 Python 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系统， Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或全部可选 组件。 在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的应用 开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。 Contents 1 The Python Library Reference, 发布 3.8.20 2 Contents CHAPTER1 概述 ”Python 库” 中包含了几种不同的组件。 它包含通常被视为语言“核心”中的一部分的数据类型，例如数字和列表。对于这些类型，Python 语言核心 定义了文字的形式，并对它们的语义设置了一些约束，但没有完全定义语义。（另一方面，语言核心确实定

reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。它 还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。 Python 标准库非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛，正如以下内容目录所显示的。这个库包含了多 个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大量以 Python 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系统， Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或全部可选 组件。 在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的应用 开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。 Contents 1 The Python Library Reference, 发布 3.9.20 2 Contents CHAPTER1 概述 ”Python 库” 中包含了几种不同的组件。 它包含通常被视为语言“核心”中的一部分的数据类型，例如数字和列表。对于这些类型，Python 语言核心 定义了文字的形式，并对它们的语义设置了一些约束，但没有完全定义语义。（另一方面，语言核心确实定

reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。 它还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。 Python 标准库非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛，正如以下内容目录所显示的。这个库包含了 多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大 量以 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系 统，Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或 全部可选组件。 在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的 应用开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。 Contents 1 The Python Library Reference, 发布 3.8.20 2 Contents CHAPTER1 概述 ”Python 库” 中包含了几种不同的组件。 它包含通常被视为语言“核心”中的一部分的数据类型，例如数字和列表。对于这些类型，Python 语言 核心定义了文字的形式，并对它们的语义设置了一些约束，但没有完全定义语义。（另一方面，语言核心

reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。 它还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。 Python 标准库非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛，正如以下内容目录所显示的。这个库包含了 多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大 量以 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系 统，Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或 全部可选组件。 在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的 应用开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。 Contents 1 The Python Library Reference, 发布 3.8.20 2 Contents CHAPTER1 概述 ”Python 库” 中包含了几种不同的组件。 它包含通常被视为语言“核心”中的一部分的数据类型，例如数字和列表。对于这些类型，Python 语言 核心定义了文字的形式，并对它们的语义设置了一些约束，但没有完全定义语义。（另一方面，语言核心