云计算中运用哪些技术

没有基础怎么学云计算?云计算中运用哪些技术?云计算石近年来比较火爆的技术之一,受国家政策支持以及互联网更迭推动,云计算应用领域进一步扩张,云计算人才进一步增多。有很多零基础的人想要转行学习云计算,却又担心学不会。下面且看小编为大家分析一下。

%title插图%num

对于没有任何基础的人来说,如果想学习云计算并从事相关的工作岗位,应该先从构建基础知识结构开始,然后加强动手实践能力的培养。而这些仅靠自己摸索学习是远远不够的,你需要系统的学习和较多的项目练习。

如果你想从事云计算运维岗位,通常需要具备三大块知识体系:

一、计算机网络技术;

二、虚拟化技术;

三、存储技术。

在云计算系统中运用了许多技术,其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术更为关键。掌握这些技术点,你可以胜任Linux运维工程师、数据库管理员、Linux高级运维工程师、Linux集群/网站架构师、Python运维开发师、云计算运维工程师、云计算架构师、云安全工程师、开发运维工程师、高级系统工程师、信息技术架构师、企业架构师等职位。

值得一提的是目前企业对于云计算从业者的动手实践能力要求比较高,因此跟随专业人士进行系统的学习很有必要。不过云计算就业工资多少还是要取决自己的能力有多强,对于转行或者刚刚开始学习云计算的新手而言,选择专业学习无疑是非常便捷走进云计算的方法。

如果你想快速掌握企业所需的云计算技术、积累更多云计算实战项目经验,可以选择专业的学习,胜任运维工程师、云计算工程师以及Web渗透测试工程师等岗位,让自己轻松实现高薪梦!

怎么学好Linux知识点

学云计算必备技能是什么?怎么学好Linux知识点?日志在排查文件的时候至关重要,因为Linux系统在运行的程序通常会把一些系统消息和错误消息写入对应的系统日志中。若是一旦出现问题,用户就可以通过查看日志来迅速定位,及时解决故障,所以学会查看日志文件也是在日常维护中很重要的操作。接下来小编就给大家分享Linux日志相关知识点。

%title插图%num

Linux系统日志的三种类型

1、内核及系统日志。这种日志数据由系统服务rsyslog统一管理,根据其主配置文件/etc/rsyslog.conf中的设置决定将内核消息及各种系统程序消息记录到什么位置。系统中有相当一部分程序会把日志文件交由rsyslog管理,因而这些程序使用的日志记录也具有相似的格式。

2、用户日志。这种日志数据用于记录Linux操作系统用户登录及退出系统的相关信息,包括用户名、登录的终端、登录时间、来源主机、正在使用的进程操作等。

3、程序日志。有些应用程序会选择由自己独立管理一份日志文件,用于记录本程序运行过程中的各种事件信息,而不是交给rsyslog服务管理。由于这些程序只负责管理自己的日志文件,因此不同程序所使用的日志记录格式可能会存在较大的差异。

Linux系统用户日志相关命令

users#

users命令只是简单地输出当前登录的用户名称,每个显示的用户名对应一个登录会话。如果一个用户有不止一个登录会话,那他的用户名将显示与其相同的次数。

who#

who命令用于报告当前登录到系统中的每个用户的信息。使用该命令,系统管理员可以查看当前系统存在哪些不合法用户,从而对其进行审计和处理。who的默认输出包括用户名、终端类型、登录日期及远程主机。

w#

w命令用于显示当前系统中的每个用户及其所运行的进程信息,比users、who命令的输出内容要丰富一些。

last#

last命令用于查询成功登录到系统的用户记录,*近的登录情况将显示在*前面。通过last命令可以及时掌握Linux主机的登录情况,若发现未经授权的用户登录过,则表示当前主机可能已被入侵。

lastb#

lastb命令用于查询登录失败的用户记录,如登录的用户名错误、密码不正确等情况都将记录在案。登录失败的情况属于安全事件,因为这表示可能有人在尝试猜解你的密码。

查看日志常用命令

tail:

-n 是显示行号;相当于nl命令;例子如下:

tail -100f test.log 实时监控100行日志

tail -n 10 test.log 查询日志尾部*后10行的日志;

tail -n +10 test.log 查询10行之后的所有日志;

head:

跟tail是相反的,tail是看后多少行日志,而head是查看日志文件的头多少行,例子如下:

head -n 10 test.log 查询日志文件中的头10行日志;

head -n -10 test.log 查询日志文件除了*后10行的其他所有日志;

cat:

tac是倒序查看,是cat单词反写;例子如下:

cat -n test.log |grep “debug” 查询关键字的日志(常用!~)

vim:

1、进入vim编辑模式:vim filename

2、输入“/关键字”,按enter键查找

3、查找下一个,按“n”即可

退出:按ESC键后,接着再输入:号时,vi会在屏幕的*下方等待我们输入命令

wq! 保存退出

q! 不保存退出

想了解更多Linux知识点或云计算运维工程师必备技能,你可以选择专业学习一下,跟着大牛讲师学习高端的技能,搭建更高的职业起点!

怎么成为一名合格的Linux运维工程师

随着云时代的到来,企业对运维工程师提出了新的要求。以某银行Linux运维工程师招聘为例,应聘者不仅要熟悉Linux、Windows等操作系统运维,掌握Oracle数据库、Weblogic中间件技术及网络技术;还要具有ITSM运维体系事件流程、变更流程、服务台管理经验。当然企业需求不同,要求应聘者具备的技能侧重点也不一样。下面为大家分享怎么成为一名合格的Linux运维工程师。

%title插图%num

1、扎实的基础。你需要掌握如何查看文件类型、查看系统运行状态、编辑文件、输出文件、创建用户、分配帐户权限、使用RAID技术和LVM磁盘阵列等*基础的知识。

2、脚本语言和操纵文本文件命令。shell脚本是*常见的、使用*多的脚本语言。sed 是一个精简的、非交互式的编辑器;awk是一种程序语言,擅长从格式化报文或从一个大的文本文件中抽取数据;grep命令是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行并打印出来。

3、熟悉数据库的使用。当前市场应用*多的数据库类型是MySQL和MariaDB,无论使用哪种数据库,你都得需要掌握数据的创建、删除、添加、查询、备份和恢复等基础命令。

4、监控zabbix与nagios。对于初学者,Nagios简单直观更容易上手,但zabbix界面更美观、功能更多。zabbix与nagios都能实现大规模监控,都足以满足用户需求。不过Zabbix是商业软件,Nagios是免费软件、插件组合多。

5、rsync备份数据。rsync具有保持原来文件的权限、时间、软硬链接等功能,可以镜像保存整个目录树和文件系统。有了备份无论设备出现任何故障,你都可以从备份当中还原出来原始数据。

Linux运维是一个融合多学科的综合性技术岗位,给运维工程师提供了一个很好的个人能力与技术的发展空间。在一个企业的招聘需求中,Linux运维工程师的项目经验是企业选拔人才的关键。因此*大多数人选择了参加系统专业的学习培训。

了解怎么成为一名合格的Linux运维工程师很重要,但更重要的是你需要掌握企业所需的技术、具备较多的实战经验。如果你想快速掌握企业所需的云计算技术,可以选择专业学习一下,让自己求职起点更高、就业速度更快!

你了解国内*新IP代理吗

%title插图%num

在当今的因特网世界中,网络爬虫有着特殊的意义,如我们耳熟能详的大数据,它的发展离不开网络爬虫。不过网络爬虫也有天敌,在运行过程中时刻做好防爬虫准备,避免方法有很多,但没有比使用国内*新的代理IP更好的选择了。

根据统计,经常被反爬虫攻击的网站,40%的宽带资源和服务器资源都要用到爬虫,如果去掉10%-15%搜索引擎的爬虫,做好反爬虫策略,可以节约20%-25%的资源。可见,网络爬虫在抓取网站信息时,会增加服务器负载,而反爬虫则主要以IP访问量为目标触发,当IP地址短短的时间内访问频繁,超过人为点击速度,则被判定为网络爬虫。结果是IP地址受到限制,使用户在短时间内无法访问网站。而且采用国内*新的代理IP,可以有效避免这一现象,在保证网络爬虫访问速度的同时,也减少了被反爬虫封禁的可能性。

总的来说,国内IP代理对大家的帮助还是很多的,大家可以根据需求选择使用。

深入分析:TCPIP,HTTP代理和socks之间的区别

我们知道,网络由下往上可分为7层:物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。

其中,IP协议对应于网络层,TCP协议对应于传输层,而HTTP协议对应于应用层,三者从本质上来说没有可比性,socket则是对TCP/IP协议的封装和应用。也可以说,TPC/IP协议是传输层协议,主要解决数据如何在网络中传输,而HTTP是应用层协议,主要解决如何包装数据。

关于TCP/IP和HTTP协议的关系,网络有一段比较容易理解的介绍:“我们在传输数据时,可以只使用TCP/IP协议,但是那样的话,如果没有应用层,便无法识别数据内容。如果想要使传输的数据有意义,则必须使用到应用层协议。
而我们平时说的*多的socket是什么呢,实际上socket是对TCP/IP协议的封装,Socket本身并不是协议,而是一个调用接口。通过Socket,我们才能使用TCP/IP协议。实际上,Socket跟TCP/IP协议没有必然的联系。

国务院第七次全国人口普查领导小组办公室负责人接受中新社专访

  备受瞩目的第七次全国人口普查主要数据结果近日揭晓。作为一次重要的国情国力调查,也是世界上*大规模的调查项目,无论对调查数据还是普查本身,社会各界都给予了*大关注,也衍生出不少疑问。   中国跌入“低生育率陷阱”了吗?人口老龄化如何应对?人口普查耗费了多大人力物力?公民个人信息是否安全有保障?   围绕这些问题,中新社国是直通车专访了国务院第七次全国人口普查领导小组办公室负责人,对此作出权威回应。   人口普查动员人力超700万   国是直通车:人口普查被称作“和平时期*大的社会动员”。国家为第七次全国人口普查花费了多少人力物力?花大力气把人口查清楚的意义是什么?   人普办负责人:2019年10月国务院下发《关于开展第七次全国人口普查的通知》,决定于2020年开展第七次全国人口普查。一年多以来,在以*同志为核心的党中央坚强领导下,在各地区各相关部门大力支持下,在全体普查人员的共同努力下,在亿万普查对象的积*配合下,圆满完成了普查现场登记和主要数据审核汇总工作。开展第七次全国人口普查,对于查清我国人口数量、结构、分布等方面情况,把握人口变化趋势性特征,为完善人口发展战略和政策体系、制定经济社会发展规划、推动高质量发展具有重大而深远的意义。   这次人口普查全国动员了700多万名普查员和普查指导员,加上各级普查办公室人员,动员的人力非常巨大。   《全国人口普查条例》规定,“人口普查所需经费,由国务院和地方各级人民政府共同负担,并列入相应年度的财政预算,按时拨付,确保足额到位。”这次普查经费由中央和地方各级财政共同负担,尤其是地方各级政府高度重视普查工作,加强经费保障力度,确保了普查工作的顺利开展。   是否跌入“低生育率陷阱”仍需观察   国是直通车:生育意愿低是中国面临的一个新挑战。根据普查数据来看,中国是否已经跌入“低生育率陷阱”?   人普办负责人:当前,我国人口发展呈现出一些新情况新变化,人口主要矛盾由总量压力转变为结构性挑战。根据第七次全国人口普查结果,2020年我国育龄妇女总和生育率为1.3,已处于较低水平,实施全面两孩政策后,生育水平出现短期回升,之后逐渐下行,在低水平徘徊。当然,去年生育率下降与去年突如其来的新冠肺炎疫情也有一定的关系。   国际上通常认为总和生育率1.5左右是一条“高度敏感警戒线”,一旦降至1.5以下,就有跌入“低生育率陷阱”的可能。“低生育率陷阱”需要有两个条件,一是总和生育率降至1.5以下,二是需要持续一段时间。据测算,本次普查结果是自2010年六人普以来,我国总和生育率首次低于1.5,是否会持续低于1.5还需要进一步观察。   应该看到,低生育率已经成为全球性现象,预计未来随着经济社会发展,尤其是工业化、城镇化带来的生活方式和生育观念的转变,低生育以及由此带来的少子化、老龄化将是世界各国普遍面临的问题。我们将在全面把握人口自身发展规律及人口与经济社会发展的互动关系的基础上,密切跟踪监测出生人口变动趋势,相关部门及时反映新情况新变化,为深入分析研究优化生育政策提供有效的统计信息支持。   国是直通车:人口老龄化是当前中国面临的一大挑战。当前中国老龄化在世界上处于什么水平?过去10年间中国人口老龄化显现出哪些新趋势和新特点?   人普办负责人:根据第七次全国人口普查数据,我国65岁及以上人口比重达到13.50%,人口老龄化程度已高于世界平均水平(65岁及以上人口占比9.3%),但低于发达国家平均水平(65岁及以上人口占比19.3%)。   我国人口老龄化的主要特点有以下几个方面:   *,老年人口规模庞大。我国60岁及以上人口有2.6亿人,其中,65岁及以上人口1.9亿人。全国31个省份中,有16个省份的65岁及以上人口超过了500万人,其中有6个省份的老年人口超过了1000万人。   第二,老龄化进程明显加快。2010年-2020年,60岁及以上人口比重上升了5.44个百分点,65岁及以上人口上升了4.63个百分点。与上个10年相比,上升幅度分别提高了2.51和2.72个百分点。   第三,老龄化水平城乡差异明显。从全国看,乡村60岁、65岁及以上老人的比重分别为23.81%、17.72%,比城镇分别高出7.99、6.61个百分点。老龄化水平的城乡差异,除了经济社会原因外,与人口流动也是有密切关系的。   第四,老年人口质量不断提高。60岁及以上人口中,拥有高中及以上文化程度的有3669万人,比2010年增加了2085万人;高中及以上文化程度的人口比重为13.90%,比10年前提高了4.98个百分点。10年来,我国人口预期寿命也在持续提高,2020年,80岁及以上人口有3580万人,占总人口的比重为2.54%,比2010年增加了1485万人,比重提高了0.98个百分点。   人口老龄化是社会发展的重要趋势,也是今后较长一段时期我国的基本国情,这既是挑战也存在机遇。人口老龄化从挑战方面看,将减少劳动力的供给数量、增加家庭养老负担和基本公共服务供给的压力。同时也要看到,人口老龄化促进了“银发经济”发展,扩大了老年产品和服务消费,还有利于推动技术进步,这些都给经济发展带来了新的机遇。   客观看待劳动年龄人口减少   国是直通车:低生育率叠加人口老龄化,中国的劳动力人口资源减少了吗?从趋势来看,“十四五”期间劳动力供应是否充裕,“人口红利”还存不存在?   人普办负责人:第七次全国人口普查数据显示,与2010年第六次全国人口普查相比,我国劳动年龄人口减少了4000多万人。   我国劳动年龄人口有以下几个特点:   一是从总量上看,劳动年龄人口总规模仍然较大,达到8.8亿人,劳动力资源依然丰富,人口红利依然存在,为经济社会持续健康发展提供了重要支撑。   二是劳动年龄人口素质显著提高。16—59岁劳动年龄人口平均受教育年限达到了10.75年,比2010年的9.67年提高了1.08年。同时,劳动年龄人口中,高中及以上受教育程度的人口达到了3.85亿人,占比为43.79%,比2010年提高了12.8个百分点。大专及以上受教育程度人口占比达到了23.61%,也比第六次全国人口普查提高了11.27个百分点。   三是随着经济社会的快速发展,医疗服务体系的覆盖面也在不断扩大,人口的身体素质也日益改善,人口的预期寿命不断延长,人口健康水平的提高也为经济社会发展提供了重要的人力资源保障。   对于劳动年龄人口减少的现象,应当全面客观地来看待。   一是尽管劳动年龄人口减少,但中国劳动力资源的*对量依然较大。总体上看,我国就业压力依然不小。   二是虽然劳动年龄人口逐步减少,但随着经济的高质量发展,对劳动者的技能要求将日益提高。提高劳动者的技能水平,解决岗位需求不匹配的结构性矛盾,将成为就业面临的主要问题。   三是随着人口素质的提高,人口红利逐步向人才红利转变,人口资源的优势将得到有效发挥,会进一步促进经济发展方式转变、产业结构升级、全要素生产率提高,推动人口和经济社会持续协调、健康发展。   国是直通车:近年来东北地区人口减少问题备受关注,从普查数据来看具体情况如何?   人普办负责人:根据第七次全国人口普查数据,东北三省常住人口为9851万人,比2010年第六次全国人口普查减少了1101万人,在全国的占比也由2010年的8.18%降至6.98%,下降了1.20个百分点。   东北人口呈现明显减少趋势,主要是长期低生育水平累积的人口负增长和人口净流出双重因素叠加所导致。东北地区的人口10年来发生的变化有几个特点:   一是总人口依然较多,但是出现了负增长。2020年,东北三省总人口9851万人,接近1亿人,规模依然较大,但比10年前减少了1101万人。   二是出生人口性别比为106.3,低于全国平均水平,并且处于正常范围。   三是老龄化程度较深,65岁及以上人口的比重16.39%,提高了7.26个百分点,高于全国平均水平。   四是人才储备丰富,拥有大专及以上文化程度的人口占总人口的16.75%,15岁及以上人口平均受教育年限10.16年,这两个反映人口受教育程度的指标,都是高于全国平均水平的。   五是城市发展基础较好,东北地区常住人口城镇化率达到67.71%,高于全国平均水平。   东北地区人口的减少,受到自然环境、地理环境、人口生育水平和经济社会发展等多方面因素的影响。   东北在我国处于高纬度地区,冬季相对漫长且寒冷,一些东北人口向比较温暖的南方迁移流动,这也是全球许多国家人口迁移流动的趋势性特征,欧洲、美国都有这种现象。此外,受生育观念、生育行为等因素的影响,东北地区的人口自然增长率长期低于全国平均水平。   还要看到,东北地区经济正处于结构调整的攻坚期,沿海一些经济发达省市多样化的发展机会和就业前景,对其他地区包括东北地区的人口有较大的吸引力。   党中央、国务院高度重视东北振兴发展,出台了一系列重大举措,促进东北老工业基地实现人才振兴和高质量发展,为东北地区实体经济发展和产业创新营造良好环境,新一轮振兴计划在着力调整结构的同时,也必将带来人口发展的新变化。   数据安全是头等大事   国是直通车:人口普查所得数据中包含了公民的许多隐私,未来在对数据进行研究分析的过程中,是否存在数据泄露风险?   人普办负责人:在这次普查过程中,我们一直把数据安全作为头等大事来抓。从普查人员的管理,到数据的采集、上报、存储、处理和使用都制定了严格的管理措施,确保个人信息安全。   一是充分利用新技术保障数据安全。数据处理系统全面采用互联网云技术、云服务、云应用部署,全部按照国家网络安全三级等保标准进行安全管理,构建了坚实的数据安全保障屏障;   二是数据采集处理的移动端和服务器端全部采取了严格的数据加密和脱敏技术,数据传输过程全程加密,有效保障了公民个人信息不在互联网通道泄露和落地,确保公民个人信息的安全;   三是普查指导员和普查员在上岗前,都要接受统计法律法规和普查相关保密规定的培训,考试合格后,需签订《第七次全国人口普查保密承诺书》才能上岗;   四是在今后的数据分析开发利用中,都要对数据进行脱敏处理,严格按照《全国人口普查条例》规定,不得对外提供、泄露人口普查中获得的能够识别或者推断单个普查对象身份的资料。   (原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/G9ch6moL-GehDdJWfvFWMg)

免费ip和付费ip代理的区别大吗,有必要付费购买吗

在工作和生活中,经常会使用到代理IP,如数据挖掘、品牌监测、网络营销等工作,目标网站会对IP的访问频率和次数等进行限制,所谓的“爬虫”策略,因此需要代理IP协助完成日常工作。

代理IP包括免费的代理IP和收费的代理IP。许多用户选择使用免费的代理IP,也有许多人选择使用付费的代理IP。除了免费和付费,两者还有什么区别?

使用免费代理ip的朋友都知道,免费代理ip效率*低,速度慢,不稳定效率大,浪费时间和人工费。免费代理IP多用于新手开发调试或其他*低要求的微商。

收费代理IP需要收费使用,使用者相对较少,质量较好。不同的收费课程质量也不同,所以很多用户都有疑问,为什么这个房子便宜的房子贵呢?一分一分的商品,这是从古至今不变的道理。

使用免费代理IP安全吗?

cookies被利用若对方服务器记录登录信息,则还可以利用cookies。并且免费的IP代理是没有运营人员的,出现问题也无处找。
接收信息的安全性不高。收到的信息是通过免费服务器发送的,访问网页时如果是伪造的钓鱼网站,收到的信息就会面临*大的风险
免费代理IP是在线共享的免费资源,本身质量就不好,所以有效连接率比较低
免费的IP代理无需授权,谁都可以使用,资源有限,用户无限,所以经常无法正常使用
免费代理IP的有效连接率非常低,那么业务成功的几率自然就会更低
免费代理的IP使用人员太多,业务冲突率非常高,业务成功率非常低
因此,为了安全起见,在日常工作中,*好还是不要使用免费的IP代理,不仅效率低,而且存在安全风险。

知识点:根据用途,代理IP可分为哪些类别?

HTTP代理
*常用的代理,代理客户机的http访问,主要代理浏览器访问网页,它的端口一般为80、8080、3128等。

FTP代理
代理客户机上的ftp软件访问ftp服务器,其端口一般为21、2121。

POP3代理
代理客户机上的邮件软件用pop3方式收邮件,其端口一般为110。

Socks代理

是全能代理,就像有很多跳线的转接板,它只是简单地将一端的系统连接到另外一端。
支持多种协议,包括http、ftp请求及其它类型的请求。
它分socks 4 和socks 5两种类型
socks 4只支持TCP协议而socks 5支持TCP/UDP协议,还支持各种身份验证机制等协议
标准端口为1080
SSL代理也叫HTTPS代理

支持*高128位加密强度的http代理,可以作为访问加密网站的代理。
加密网站是指以https//开始的网站。ssl的标准端口为443。

Python 小技能之抓取天气信息发送给小姐姐

Python 小技能之抓取天气信息发送给小姐姐

 

每天一个 Python 小技巧,你学废了吗?今天文章主要讲解如何将天气预报信息爬取下来并发送给小姐姐,感兴趣的朋友不妨试试,说不定会有意外收获呢!

抓取数据
爬虫的基本思路简易了解就三步:下载数据(根据需要爬取的 url 设定用户代理)、解析数据(编写爬取规则并获得数据)、保存数据。

知道上述步骤后咱们的需求是首先找到中国天气网链接 https://tianqi.so.com/weather/ ,抓取中国天气网的数据,获取天气信息部分代码如下:

data_list = []
response = requests.get(url)
html_doc = response.text
soup = BeautifulSoup(html_doc, ‘lxml’) # 自动补全html代码,并按html代码格式返回

wendu = soup.find(‘div’, class_=’temperature’).get_text()

tianqi = soup.find(‘div’, class_=’weather-icon-wrap’).get_text()

data_list.append(“现在的温度:%s\n现在天气情况:%s” % (wendu, tianqi))

list = soup.find_all(‘ul’, class_=’weather-columns’)

for item in list:
data_list.append(item.get_text())

print(“列表数据:”,data_list)
a = 1
#创建PrettyTable对象,用于将天气数据用表格的方式输出
tb = pt.PrettyTable()
tb.field_names = [“日期”,”天气”,”详情”]

for item in data_list:
# print(a)
if a != 1:
tb.add_row([item.strip().split()[0]+item.strip().split()[1],item.strip().split()[2],item.strip().split()[3]])
else: print(item.strip())
a+=1

print(tb)
return tb

输出结果为:

现在的温度:23
现在天气情况:多云

+————-+————–+—————-+
| 日期 | 天气 | 详情 |
+————-+————–+—————-+
| 今天(07-28) | 雷阵雨 | 22/31℃优西南风 |
| 明天(07-29) | 多云 | 24/32℃良西南风 |
| 周四(07-30) | 阴 | 25/33℃良西南风 |
| 周五(07-31) | 雷阵雨 | 24/33℃良西南风 |
| 周六(08-01) | 多云 | 25/34℃良西南风 |
| 周日(08-02) | 中雨转雷阵雨 | 24/33℃优南风 |
| 周一(08-03) | 多云 | 25/32℃优东风 |
| 周二(08-04) | 小雨 | 22/32℃良东南风 |
| 周三(08-05) | 小雨转阴 | 22/32℃良南风 |
| 周四(08-06) | 小雨 | 22/32℃良东北风 |
| 周五(08-07) | 多云转小雨 | 21/33℃良南风 |
| 周六(08-08) | 小雨 | 21/34℃良西南风 |
| 周日(08-09) | 多云转小雨 | 21/34℃良南风 |
| 周一(08-10) | 小雨 | 21/34℃良南风 |
| 周二(08-11) | 多云转小雨 | 21/33℃良南风 |
+————-+————–+—————-+
发送邮件
将抓取的数据发送到相应的邮箱中,这里我将内容发送到自己的 QQ 邮箱,发送邮箱详细思路请详见 今天,我用 Python 给武汉人民发一封邮件,发送邮件代码如下:

实现代码:

# 收件人
receiver = receiver
mail_title = ‘小姐姐,请查收今天以及往后15天的天气预报,愿你三冬暖,春不寒’
mail_body = str(msg)
# 创建一个实例
message = MIMEText(mail_body, ‘plain’, ‘utf-8’) # 邮件正文
# (plain表示mail_body的内容直接显示,也可以用text,则mail_body的内容在正文中以文本的形式显示,需要下载)

# 邮件的发件人
message[‘From’] = sender
# 邮件的收件人
message[‘To’] = receiver
# 邮件主题
message[‘Subject’] = Header(mail_title, ‘utf-8’)

# 创建发送邮件连接
smtp = smtplib.SMTP_SSL(“smtp.qq.com”, 465)

# 连接发送邮件的服务器
smtp.connect(smtpserver)

# 登录到邮件服务器
smtp.login(username, password)

# 填入邮件的相关信息并发送
smtp.sendmail(sender, receiver, message.as_string())

smtp.quit()
调用发送邮件方法
if __name__ == ‘__main__’:
sender = ‘XXX@qq.com’
# 发件人邮箱的SMTP服务器(即sender的SMTP服务器)
smtpserver = ‘smtp.qq.com’
# 发件人邮箱的用户名和授权码(不是登陆邮箱的密码)
username = ‘XXX’
# 邮箱授权码
password = ‘XXXXXXXXX’
url1 = ‘https://tianqi.so.com/weather/’
receiver_list =’XXX@qq.com’
tb = get_Data(url1) #获得每一个用户的数据
send_mail(tb,receiver_list) #发送邮件
发送结果如下:

%title插图%num

移动APP自动化测试框架

简介

移动APP的UI自动化测试长久以来一直是一个难点,难点在于UI的”变”, 变化导致自动化用例的大量维护。从分层测试的角度,自动化测试应该逐层进行。*大量实现自动化测试的应该是单元测试,*容易实现也*容易在早期发现问题;其次是接口级测试,以验证逻辑为目的进行自动化,由于接口的相对稳定,自动化测试成本相对也可以接受;自动化成本*大的便是UI级自动化测试,然而UI界面是直接反馈给用户的效果展示,适度的尤其是BVT级的自动化测试也是非常必要的。本文通过分析几种自动化框架的异同,使测试人员在选择自动化框架时有所参考。

Android自动化框架

1. Instrumentation

https://developer.android.com/reference/android/app/Instrumentation.html

Instrumentaion 是Android自带的一个测试框架,是很多其它测试框架的基础,可以在同进程中加载被测组件。它有很多丰富的高层封装,使用者可以使用基于instrumentation的其他框架,避免过多二次开发量。但Instrumentation不支持跨应用,导致基于instrumentation的框架都继承了这个缺点。

2. Robotium

https://github.com/robotiumtech/robotium

Robotium是基于Instrumentation框架开发的一个更强的框架. 对常用的操作进行了易用性的封装. 用于开发功能性、系统和验收测试场景。它运行时绑定到GUI组件。它安装了一个测试用例套件作为在Android设备或仿真器上的应用程序,并提供用于执行测试的真实环境。

优点: 容易在*短的时间内编写测试脚本,易用性高。自动跟随当前activity。 由于运行时绑定到GUI组件,所以相比Appium,它的测试执行更快,更强大。 不访问代码或不了解app实现,也可以工作。 支持Activities、Dialogs、Toasts、Menus、Context Menus和其他Android SDK控件。

缺点: 不能处理flash和web组件。在旧设备上会变得很慢。 由于不支持iOS设备,当自动化测试同时覆盖 android与iOS的情况时,测试会被中断。没有内置的记录和回放功能.,使用记录功能需要 TestDroid 和 Robotium Recorder 这样的收费工具。

3. UIAutomator

https://google.github.io/android-testing-support-library/docs/uiautomator/

UIAutomator是由谷歌提供的测试框架,它提供了原生Android app和游戏的高级UI测试。这是一个包含API的Java库,用来创建功能性UI测试,还有运行测试的执行引擎。该库自带Android SDK。

优点:它在运行访问不同的进程时,会给JUnit测试案例特权。库由谷歌社区支持和维护。

缺点:仅支持android4.1(API level 16)及以上。 不支持脚本记录。 支持的重点是Java。 你不能获得当前活动或仪表化。目前不支持web视图。 库仅支持使用Java,因此很难和使用Ruby的cucumber混合。如想支持BDD框架,建议使用Java自己的BDD框架,例如Jbehave。

4. Espresso

https://google.github.io/android-testing-support-library/docs/espresso/index.html

Espresso是Google的开源自动化测试框架。相对于Robotium和UIAutomator,它的特点是规模更小、更简洁、API更加精确、编写测试代码简单、容易快速上手。因为是基于Instrumentation的,所以不能跨App。

5. Calabash

https://github.com/calabash

Calabash是一个适用于iOS和Android开发者的跨平台app测试框架,可用来测试屏幕截图、手势和实际功能代码。Calabash开源免费并支持Cucumber语言,Cucumber能让你用自然的英语语言表述app的行为,实现BDD(Behavior Driven Development,行为驱动开发)。 Cucumber中的所有语句使用Ruby定义。

优点: 有大型社区支持。列表项 简单,类似英语表述的测试语句支持在屏幕上的所有动作,如滑动,缩放,旋转,敲击等。 跨平台开发支持(同样的代码在Android和iOS设备中都适用)。

缺点:测试步骤失败后,将跳过所有的后续步骤,这可能会导致错过更严重的产品问题。测试耗费时间,因为它总是默认先安装app。 需要Calabash框架安装在ios的ipa文件中, 因此测试人员必须要有iOS的app源码。 除了Ruby,对其他语言不友好。

6. Appium

http://appium.io/

Appium是一个开源的、跨平台的自动化测试工具,支持IOS、Android和FirefoxOS平台。 通过Appium,开发者无需重新编译app或者做任何调整,就可以测试移动应用,可以使测试代码访问后端API和数据库。它是通过驱动苹果的UIAutomation和Android的UiAutomator框架来实现的双平台支持,同时绑定了Selenium WebDriver用于老的Android平台测试。开发者可以使用WebDriver兼容的任何语言编写测试脚本,如Java, OC, JS, PHP,Python, Ruby, C#,Clojure 和Perl语言。

7. Selendroid

https://www.gitbook.com/book/lihuazhang/selendroid/details

Selendroid 是一个基于Instrumentation的一个框架. 完全兼容Webdriver协议。 Selendroid 可以在模拟器和实际设备上使用,也可以集成网格节点作为缩放和并行测试。

8. Robolectric

http://robolectric.org/

Robolectric 是一款Android单元测试框架,但它并不依赖于Android提供的测试功能,它通过实现一套JVM能运行的Android代码,然后在unit test运行的时候去截取android相关的代码调用,然后转到Robolectric实现的代码(shadow objects)去执行这个调用的过程。因此它不像模拟器或设备需要dexing(Android dex编译器将类文件编译成Android设备上的Dalvik VM使用的格式)、打包、部署和运行的过程,大大减少了测试执行的时间。Pivotal实验室声称使用Robolectric可以在28秒内运行1047个测试。

除了实现Android里面的类的现有接口,Robolectric还给每个Shadow类额外增加了很多接口,可以读取对应的Android类的一些状态。比如它为ImageView提供了getImageResourceId()方法,测试者可以通过getImageResourceId()接口来确定是不是正确显示了期望的Image。

9. RoboSpock

http://robospock.org/

RoboSpock是一个开源的Android测试框架,它提供了简单的编写BDD行为驱动开发规范的方法,使用Groovy语言,支持Google Guice库。RoboSpock合并了Robolectic和Spock的功能。

10. Cafe

http://cafe.baidu.com/#panel1

Cafe是百度出品的一个基于Robotium的测试框架,它提供了跨进程的测试解决方案。

11. Athrun

http://code.taobao.org/p/athrun/wiki/index/

Athrun 是taobao出的一个移动测试框架,它支持Android和IOS。Android部分是基于Instrumentation,在Android原有的ActivityInstrumentationTestCase2类基础上进行了扩展,提供了一整套面向对象的API。 IOS上的自动化测试包括注入式自动化框架AppFramework,和基于录制的自动化框架Athrun_IOS, InstrumentDriver。

12. 其他

其他自动化框架还有应用于稳定性测试的Monkey系列(Monkey, Monkeyrunner, MonkeyTalk), 其中MonkeyTalk 支持iOS 和 Android,它可以为应用进行真实的,功能性交互测试。MonkeyTalk 提供简单的 “smoke tests”,复杂数据驱动的测试套件。MonkeyTalk 支持原生,移动和混合应用,真实设备或者模拟器。MonkeyTalk 使得场景捕获非常容易,可以记录高级别,可读的测试脚本。还有适用于浏览器自动测试的Selenium WebDriver,可以真实测试用户行为,用户交互如触摸、手指滚动、长按等,还支持HTML5的一些特性,比如本地存储、session存储、应用缓存等。而CTS则是应用于兼容性测试的自动化工具, CTS大部分是基于Junit和仪表盘技术编写的。还扩展了自动化测试过程,可以自动执行用例,自动收集和汇总测试结果。CTS采用XML配置文件的方式将这些测试用例分组成多个测试计划(plan),第三方也可以创建自己的plan。

总结(Android)

各个测试框架的继承关系如下,继承关系决定了有些框架的先天优势或先天不足. 在实际应用中可以集成多个框架。%title插图%num

  • 基于Instrumentation的测试框架,比如Espresso,Robotium,Selendroid等,都不能支持跨APP使用。 如自动化测试中有跨APP操作,可以结合UiAutomator实现。
  • 支持BDD的自动化框架比较少,可以在calabash 和 RoboSpock及Jbehave之间选择。
  • 若想同时支持Android和IOS,可选框架有Appium和Calabash,或AthRun。
  • 若为单元测试选择框架,可选Instrumentation或Robolectric。Robolectric实现了shadow object 类,耗时短。

IOS自动化框架

1. XCTest

https://developer.apple.com/library/mac/documentation/DeveloperTools/Conceptual/testing_with_xcode/chapters/01-introduction.html

XCTest是苹果在iOS 7和Xcode5引入的一个简单而强大的测试框架,它的测试编写起来非常简单,并且遵循xUnit风格。XCTest的优点是与Xcode深度集成,有专门的Test导航栏,但因为受限于官方测试API,因此功能不是很丰富。

2. UIAutomation

https://developer.apple.com/library/ios/documentation/DeveloperTools/Conceptual/InstrumentsUserGuide/UIAutomation.html

UIAutomation是苹果提供的UI自动化测试框架,使用Javascript编写。基于UIAutomation有扩展型的工具框架和驱动型的框架。扩展型框架以JavaScript扩展库方法提供了很多好用js工具,注入式的框架通常会提供一些Lib或者是Framework,要求测试人员在待测应用的代码工程中导入这些内容,框架可以通过他们完成对app的驱动。驱动型UI Automation 在自动化测试底层使用了UI Automation库,通过TCP通信的方式驱动UI Automation来完成自动化测试,通过这种方式,编辑脚本的语言不再局限于JavaScript。

3. Frank

Home

Frank是iOS平台一款非常受欢迎的app测试框架,它使用Cucumber语言来编写测试用例, Frank包含一个强大的“app inspector”–Symbiote,可以用它来获得运行中app的详细信息,便于开发者将来进行测试回顾。 它允许使用Cucumber编写结构化英语句子的测试场景。 Frank要求测试时在应用程序内部编译,这意味着对源代码的改变是强制性的。操作方式为使用Cucumber和JSON组合命令,将命令发送到在本地应用程序内部运行的服务器上,并利用UISpec运行命令。

优点: 测试场景是在Cucumber的帮助下,用可理解的英语句子写的。强大的Symbiote实时检查工具。 活跃的社区支持。 不断扩大中的库。

缺点:对手势的支持有限。 在设备上运行测试有点难。 修改配置文件需要在实际设备上运行。 记录功能不可用。

4. KIF

http://www.oschina.net/translate/ios-ui-testing-with-kif

KIF是Keep It Functional项目的缩写,是一款iOS app功能性测试框架,使用Objective-C语言编写,对苹果开发者来说非常容易上手,更是一款开发者广为推荐的测试工具。KIF tester使用私有API来了解App中的视图层级。但缺点是运行较慢。

5. Calabash-ios

详见Calabash-android 描述。

6. Subliminal

http://inkling.github.io/Subliminal/

Subliminal是另一款与XCTest集成的框架。与KIF不同的是,它基于UIAutomation编写,旨在对开发者隐藏UIAutomation中一些复杂的细节。

7. Kiwi

https://github.com/kiwi-bdd/Kiwi/wiki/Getting-Started-with-Kiwi-2.0

Kiwi是对XCTest的一个完整替代,使用xSpec风格编写测试。 Kiwi带有自己的一套工具集,包括expectations、mocks、stubs,甚至还支持异步测试。它是一个适用于iOS 开发的Behavior Driven Development(BDD)库,优点在于其简洁的接口和可用性,易于设置和使用,非常适合新手开发者。Kiwi使用Objective-C语言编写,易于IOS开发人员上手。

总结(IOS)

IOS自动化测试框架继承关系如下. XCTest与 Xcode 的 IDE 直接集成,使用简单, 但其不支持stub和mock, 所以单使用XCTest框架的较少. Kiwi是一个iOS平台十分好用的行为驱动开发BDD的测试框架,有着非常漂亮的语法,可以写出结构性强,非常容易读懂的测试。UI Automation是Apple官方提供的UI自动化测试的解决方法,但接口不够丰富。

%title插图%num

  • KIF、Frank、Calabash都是通过使用代码的形式来模拟事件触发,使得被测代码就像是由用户行为所触发的一样。但这样的代价是插入一个额外层的复杂度。
  • IOS测试框架中支持BDD的有calabash 和Kiwi。
  • 可选用的单元测试框架有Kiwi,Specta,Quick等,而KIF,Subliminal和calabash更适用于UI级验收测试。

一些有趣的自动化测试框架

1. Sikuli 图形化编程技术

http://www.sikuli.org/

Sikuli 是由 MIT 的研究团队发布的新型图形化编程技术。它以图像检索技术为基础,提供了一套基于Python 的脚本语言以及集成开发环境。使用者可利用屏幕截图直接引用 GUI 元素进行编程,完成交互操作。Sikuli的脚本编写遵循 Python语法规范。由于 Sikuli基于 Python,其核心代码由 Java 编写,可在用户自定义的 Java 工程中将其作为 Java 标准类库进行引用。

它的脚本是这样式的:

%title插图%num

Sikuli将 GUI 对象的屏幕截图作为函数的参数直接引用,整个代码的语义清晰明了,可读性*强。脚本执行过程中,利用图像检索算法分析匹配当前屏幕中对应的控件,并对其应用相应的鼠标或键盘操作。这种方式使得我们在脚本编写时,既无需关心繁琐的应用程序相关 API 亦不用获取 Web 内容对象。

缺点:

1、仅支持windows, MACOSX,和Linux平台,还不支持移动平台。

2、依赖屏幕截图,使得1)在不同平台,不同分辨率,不同操作系统上需要维护一套图形源文件,不利于跨平台移植;2)若出现程序逻辑外的界面遮挡,则影响程序执行。

但作为现有自动化测试工具的补充,尤其是对无法获取API的工程,比如flash 动画, 是非常有效的。

2. A/B test 框架 AppGrader

https://www.utest.com/articles/utest-launches-appgrader-for-android

虽然AppGrader不是一流的测试框架,但也有所长。它可以帮开发者将自己的应用与其他众多同类型应用进行多方面比较,比如图形和功能。通过对比结果,开发者可以更有针对性地提高和改进自己的应用。目前AppGrader仅支持Android平台。

3. IOS A/B test 框架 FlipTest

http://www.fliptest.co.uk/

FlipTest是一个优秀的iOS app A/B测试框架,可为app挑选*佳的UI。FlipTest会基于外观和易用性等众多因素返回测试结果,进而帮开发者解决UI问题。用FlipTest进行测试无需向App Store重新提交应用或者大幅更改代码,只需要在app中添加一行代码,节省了不少时间。