2025年1月
查询MySQL日志
摘要： 阅读全文
posted @ 2025-01-06 13:42 胖豆芽 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
查询本地的数据库的端口
摘要： 先根据自己的第六感猜测数据库的密码 myslq -u root -p123456 成功的话查询端口 show global variables like 'port' 阅读全文
posted @ 2025-01-06 13:14 胖豆芽 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
怎样保证测试的全面性和有效性
摘要： 总：为确保全面性和有效性我 分：1.沟通 先找相关人员深入了解业务的需求和流程，包括交易类型，账户管理，安全机制等，了解软件的实现细节和业务流程，进行场景分析，模拟正常和异常情况 分：2.输出单元测试的相关内容 运用黑盒测试方法 等价类、边界值 和错误推断法设计关于UI界面和基础功能的测试点， 分： 阅读全文
posted @ 2025-01-03 14:18 胖豆芽 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
黑盒测试的方法
摘要： 1.等价类划分法 通过从每个等价类中选取代表性数据进行测试 能有效地减少测试用例的数量 2.边界值分析法 因为边界容易出bug 3.错误推测法 基于经验和直觉推测可能出现的bug 4.因果图法 输入条件的各种组和情况 以及对应的输出结果 5.判定表驱动法 可以清晰地表述复杂的逻辑关系 6.正交试验法 阅读全文
posted @ 2025-01-03 13:53 胖豆芽 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2024年12月
格式上 期望的效果
摘要： import pandas as pd # 读取原始数据 df = pd.read_excel('D:\\work\\2\\配料原始表.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 按品类分组并处理数据 grouped = df.groupby('品类名称') result_dfs = 阅读全文
posted @ 2024-12-23 14:17 胖豆芽 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
看书 解决配料表目前不能合并单元格的问题
摘要： bilibili大学python课 阶段目标一 建立编程思想 阶段目标二 提升编程能力 阶段目标三 加强分析需求，代码实现能力 没有继续看bilibili 但是通过看视频提醒了我一件事情 ：我学python的目的是解决实际的问题 那么读书并且针对性地看python+excel的书才能解决我的问题 目 阅读全文
posted @ 2024-12-18 12:26 胖豆芽 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Apply 类似下拉求和的那个下拉的动作 或者右拉的动作
摘要： import pandas as pd #每一列包含一科成绩 data ={'Math':[80,90,70],'English':[75,85,90],'science':[88,92,78]} df=pd.DataFrame(data) #定义一个求差的方法 最大减去最小值的差值 def dif 阅读全文
posted @ 2024-12-13 12:15 胖豆芽 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
axis 轴
摘要： import pandas as pd data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) 第一种求整列的和 column_sum = df.sum(axis = 0) print(column_sum) 输出结 阅读全文
posted @ 2024-12-13 11:54 胖豆芽 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
可以添加亏损和涨出 但亏损或涨出排序时报错
摘要： 缺少添加新列 加上 前三的序号 和亏损盈亏 第一步 去掉多余的列 保留目标列 左边是有多余的列的效果 右边是去掉多余列的效果 import pandas as pd # 本次过滤掉不需要的列 # 读取原始表 简化为仅求涨出和亏损前三的 # 路径需要双斜杠 data = pd.read_excel(' 阅读全文
posted @ 2024-12-12 12:34 胖豆芽 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
添加 assign新列 C，在C列 存A+B的和
摘要： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) df_new = df.assign(C = df['A'] + df['B']) print(df_new) 阅读全文
posted @ 2024-12-12 12:32 胖豆芽 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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