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Java需要学习哪些框架呢看着很难的样子,有什么学习技巧吗?Python自动化测试框架有哪些

admin admin 发表于2022-07-11 23:35:33 浏览100 评论0

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Java需要学习哪些框架呢看着很难的样子,有什么学习技巧吗


一、Java的框架主要有

SpringMVC、Spring、Mybatis、Dubbo、Maven、RabbitMQ、Log4j、Ehcache、Redis、Shiro。以上十个Java框架并不需要都学会,只要会其中四五个比较常用的就可以了。
第一个,SpringMVC。Spring MVC是一种基于Java实现了Web MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架,主要是帮助我们简化日常的Web开发。
第二个,Mybatis。MyBatis 是支持普通 SQL查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。
第三个,Spring。Spring深得企业的青睐。
第四个,Maven。越来越多的开发人员开始使用maven。

二、学习建议:

刚开始学习Java框架的时候,是要写步骤的,第一步导入jar包;第二步配置相关配置文件;第三步,启动服务器。

      当然,重要的是不能死记硬背,因为spring 包中的帮助文档,涵盖了所有的配置过程,自己需要的时候去copy过来就行,这是很好的一种方式,往往自己从头写,会出现拼写错误。对于新手而言,启动的时候,发生错误,那是叫天天不应,叫地地不灵的节奏。-java插件框架

      所以我的建议是:自己可以去总结框架搭建环境的流程,把每一步的操作这定好,尽量减少你出错的可能性。但是如果不幸出错了怎么办,尤其是诸如包冲突等等问题,不要太过于着急,网络上啥都能找到。

      在搭建好环境之后,不要急着去开发,就像你刚学Java时,会来个hello world;那为何这个时候不可以写个?只是变成了浏览器访问一下而已(这个Hello world在实际开发中,往往是必须的(存活Action,标识你的项目正常启动));如果这个存活Action正常,那么你的Action层就OK了,就可以去做实际开发了。-框架

      现在流行的各种框架有很多,诸如:Spring、SpringMVc、ibatis、MyBatis、Hibernate、Jpa、strut1、strut2等等,在学习时代,稍微接触一下还是可以的,但没有必要各个精通或者专研,只要做好学习笔记就行,以后公司用到时,查看一下,很快就可以上手。-java插件框架

      个人觉得前期学用法,后期再深入研究原理,我所说的原理,是能自己模拟写出来,写完之后,你会发现看那么多书,说了一大推,还不如自己写一次来得实在。

      但是如果你想如鱼得水的使用框架各个特性,那么必须对其全面研究,深入了解。比如说让你写个AOP完成一个功能,很多人学习Spring的时候,听到Aop就吓死了,其实你自己用Java反射机制等,走走看就能明白一些其中的奥秘。而且就公司而言,往往使用的是自己的框架,既然是框架,基本的原理差不多都是可以通用的,所以在学习如何使用之后,深入一下还是有必要的。-框架

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Python自动化测试框架有哪些


自动化测试常用的Python框架有哪些?常用的框架有Robot Framework、Pytest、UnitTest/PyUnit、Behave、Lettuce。Pytest、Robot Framework和UnitTest主要用于功能与单元测试,Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。
一、Robot Framework
Python测试框架之一,Robot Framework被用在测试驱动(test-driven)类型的开发与验收中。虽然是由Python开发而来,但是它也可以在基于.Net的IronPython和基于Java的Jython上运行。作为一个Python框架,Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、以及Linux等平台。
在使用Robot Framework(RF)之前,需要先安装Python 2.7.14及以上的版本。推荐使用Python 3.6.4,以确保适当的注释能够被添加到代码段中,并能够跟踪程序的更改。同时还需要安装Python包管理器--pip。
二、Pytest
适用于多种软件测试的Pytest,是另一个Python类型的自动化测试框架。凭借着其开源和易学的特点,该工具经常被QA(质量分析)团队、开发团队、个人团队、以及各种开源项目所使用。鉴于Pytest具有“断言重写(assert rewriting)”之类的实用功能,许多大型互联网应用,如Dropbox和Mozilla,都已经从下面将要提到的unittest(Pyunit)切换到了Pytest之上。
除了基本的Python知识,用户并不需要更多的技术储备。另外,用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备,并且安装好了Python包管理器、以及可用于开发的IDE工具。
三、UnitTest/PyUnit
UnitTest/PyUnit一种标准化的针对单元测试的Python类自动化测试框架。基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。因此,TestCase子类中的每一种方法都是以“test”作为名词前缀,以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。
可以通过联合使用,来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样,UnitTest也会用到UnitTest-sml-reporting、并能生成各种XML类型的报告。由于UnitTest默认使用了Python,因此我们并不需要什么先决条件。除了需要具备Python框架的基本知识,您也可以额外地安装pip、以及用于开发的IDE工具。
四、Behave
行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员,三者之间的协作。Python测试框架Behave允许团队避开各种复杂的情况,去执行BDD测试。从本质上说该框架与SpecFlow和Cucumber相似,常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例,并能够在其执行期间粘贴到代码之中。而且,那些被设定的行为规范与步骤,也可以被重用到其他的测试方案中。
任何具备Python基础知识的人都可以使用Behave。其他先决条件还包括:先安装Python 2.7.14及以上的版本。通过Python包管理器或pip来与Behave协作。大多数开发人员会选择Pycharm作为开发环境,当然您也可以选用其他的IDE工具。
五、Lettuce
Lettuce是另一种基于Cucumber和Python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特征的普通任务。它不但简单易用,而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。安装带有IDE的Python 2.7.14、及以上的版本。当然,您也可以使用Pycharm或任何其他IDE工具。同时,您还需要安装Python包管理器。
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hadoop框架的核心是什么


mapreduce
由于现在大家都接触的是hadoop2.x。对于hadoop1.x了解还是比较少的。
很多人问,如果没有1.x的基础,能否学习hadoop2.x。答案是可以的。但是如果了解hadoop1.x有助于我们理解hadoop2.x。
我们来看看hadoop1.x存在哪些问题?

hadoop有jobtracker,trasktracker.对于jobtracker,trasktracker刚接触其实还是比较抽象的。可能多次遇到过。但是对于它的认识和理解还是比较模糊。
我们这里打个比喻:在一个组织结构中,既有管理者,又有执行者。而jobtracker,trasktracker则是管理者,执行者是map task和reduce task。

trasktracker像是一个中层管理者,既监控执行者--map task和reduce task,如果map任务或reduce任务有更新,会通过心跳(一般间隔是3秒)告诉TraskTracker,TraskTracker再通过心跳(一般至少5s,因为代价比较大)告诉JobTracker。

JobTracker是最高层管理者,它接受trasktracker的心跳,负责资源管理和job的调度。

上面如果你思维谨密,就能看出,如果一旦最高层管理JobTracker挂掉,那么整个集群就瘫痪了。
为什么那?
1.不能提交job。
2.不能分配资源
3.job无法调度
这就有点像一个国家的leader挂掉了,那么谁会来负责国家的运转。如果你了解运行机制,其实也是有方案的。而这个方案就是我们所熟悉的高可用方案。而如果JobTracker挂掉了,显然hadoop集群就挂掉了。所以显然hadoop1.x是存在缺陷的。

既然存在缺陷,那么我们该如何来弥补。如果还是在原先的框架上修改,弄两个jobtracker是否可以。这肯定是一种方案。但是hadoop也是有野心的。作为大数据最初的开拓者,Spark,storm都非常的活跃。
所以我们列出了,hadoop需改造的下面需求:
1.hadoop存在单点故障
2.hadoop能否统一spark,storm

从上面我们看到hadoop自身存在问题,需要改造,同时又想统一spark和storm。所以hadoop急切需要改造升级。

这里想到了很多种解决方案。

方案1:两个jobtraker

hadoop自身来讲,既然存在单点故障,所以那么我们可以创建两个jobtraker,这是否可以。答案是可以的。因为一旦一个挂掉。我们启用另外一个jobtraker,这也是合适的。但是还存在另外一个问题,就是该如何统一spark和storm。如果spark和storm运行的话,两个jobtraker是否可以。答案是不行的,因为jobtraker其实还是没有脱离他本身的框架,只能运行hadoop的map和reduce。spark的DAG和storm的拓扑,还是不能运行的。那如果你说我们在jobtraker中加入不就行了。可是这是相当麻烦的,jobtraker肯定会累死的,他的任务太多。显然需要分离的职务。

方案2:Yarn
两个jobtraker是不行了,那么就从jobtraker职能分离并且解决存在的问题
1.性能问题
2.单点故障
3.能运行mapreduce,spark,storm。

所以这时候就产生了Yarn。

补充hadoop的发展历程
(1)Hadoop 1.0
Hadoop 1.0即第一代Hadoop,由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中,HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成,MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成,对应Hadoop版本为Apache Hadoop 0.20.x、1.x、0.21.X、0.22.x和CDH3。
(2)Hadoop 2.0
Hadoop 2.0即第二代Hadoop,为克服Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题而提出的。针对Hadoop 1.0中的单NameNode制约HDFS的扩展性问题,提出了HDFS Federation,它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展,同时它彻底解决了NameNode 单点故障问题;针对Hadoop 1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持等方面的不足,它将JobTracker中的资源管理和作业控制功能分开,分别由组件ResourceManager和ApplicationMaster实现,其中,ResourceManager负责所有应用程序的资源分配,而ApplicationMaster仅负责管理一个应用程序,进而诞生了全新的通用资源管理框架YARN。基于YARN,用户可以运行各种类型的应用程序(不再像1.0那样仅局限于MapReduce一类应用),从离线计算的MapReduce到在线计算(流式处理)的Storm等。Hadoop 2.0对应Hadoop版本为Apache Hadoop 0.23.x、2.x和CDH4。

(3)MapReduce 1.0或MRv1
MapReduce 1.0计算框架主要由三部分组成,分别是编程模型、数据处理引擎和运行时环境。它的基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段,其中Map阶段将输入数据解析成key/value,迭代调用map()函数处理后,再以key/value的形式输出到本地目录,而Reduce阶段则将key相同的value进行规约处理,并将最终结果写到HDFS上;它的数据处理引擎由MapTask和ReduceTask组成,分别负责Map阶段逻辑和Reduce阶段逻辑的处理;它的运行时环境由(一个)JobTracker和(若干个)TaskTracker两类服务组成,其中,JobTracker负责资源管理和所有作业的控制,而TaskTracker负责接收来自JobTracker的命令并执行它。该框架在扩展性、容错性和多框架支持等方面存在不足,这也促使了MRv2的产生。
(4)MRv2
MRv2具有与MRv1相同的编程模型和数据处理引擎,唯一不同的是运行时环境。MRv2是在MRv1基础上经加工之后,运行于资源管理框架YARN之上的计算框架MapReduce。它的运行时环境不再由JobTracker和TaskTracker等服务组成,而是变为通用资源管理系统YARN和作业控制进程ApplicationMaster,其中,YARN负责资源管理和调度,而ApplicationMaster仅负责一个作业的管理。简言之,MRv1仅是一个独立的离线计算框架,而MRv2则是运行于YARN之上的MapReduce。
(5)YARN
YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统,它是一个通用的资源管理模块,可为各类应用程序进行资源管理和调度。YARN不仅限于MapReduce一种框架使用,也可以供其他框架使用,比如Tez(将在第9章介绍)、Spark、Storm(将在第10章介绍)等。YARN类似于几年前的资源管理系统Mesos(将在12章介绍)和更早的Torque(将在6章介绍)。由于YARN的通用性,下一代MapReduce的核心已经从简单的支持单一应用的计算框架MapReduce转移到通用的资源管理系统YARN。
(6)HDFS Federation
Hadoop 2.0中对HDFS进行了改进,使NameNode可以横向扩展成多个,每个NameNode分管一部分目录,进而产生了HDFS Federation,该机制的引入不仅增强了HDFS的扩展性,也使HDFS具备了隔离性。
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