The Art of Asking ChatGPT for High-Quality Answers

What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work

Pytesseract是一個Python的OCR庫，它可以識別圖片中的文本并將其轉換成文本形式。Pytesseract基于Google的Tesseract OCR引擎，具有較高的準確性和可靠性。它可以讀取多種格式的圖片，包括PNG、JPEG、GIF等。Pytesseract可以應用于自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘、OCR識別等領域。

在進行性能測試時，我們需要對測試結果進行監(jiān)控和分析，以便于及時發(fā)現(xiàn)問題并進行優(yōu)化。 Locust在內(nèi)存中維護了一個時間序列數(shù)據(jù)結構，用于存儲每個事件的統(tǒng)計信息。 這個數(shù)據(jù)結構允許我們在Charts標簽頁中查看不同時間點的性能指標，但是正因為Locust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實際上是存儲在內(nèi)存中的。所以在Locust測試結束后，這些數(shù)據(jù)將不再可用。 如果我們需要長期保存以便后續(xù)分析測試數(shù)據(jù)，可以考慮將Locust的測試數(shù)據(jù)上報到外部的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，如InfluxDB，并使用Grafana等可視化工具進行展示和分析。

Selenium3+Pytest+Allure 全流程實戰(zhàn)自動化測試 視頻教程

近日在嘗試引用其他文件的代碼時，遇到了錯誤: ImportError: attempted relative import with no known parent package.

本文首先介紹了Django模板系統(tǒng)的基礎知識，接著探討了如何安裝和配置Django模板系統(tǒng)，然后深入解析了Django模板的基本結構、標簽和過濾器的用法，闡述了如何在模板中展示模型數(shù)據(jù)，最后使用一個實際項目的例子來演示如何在實際開發(fā)中使用Django模板系統(tǒng)。

一般我們進行網(wǎng)絡資源的爬取操作時，通常需要把瀏覽器中的request header的內(nèi)容復制出來，放在腳本中進行操作。 通常我們是手動在每個key和value的兩邊都加上''，但是這種方法比較麻煩，且比較耗時，以下為輸入一段瀏覽器header內(nèi)容字符串，自動格式化為字典類型的方法。

當python要做編碼轉換的時候，會借助于內(nèi)部的編碼

a.一套 LNMP 應用 LNMP 是一套技術的組合，L=Linux、N=Nginx、M=MySQL、P=PHP Nginx 服務是不能處理動態(tài)請求。 靜態(tài)請求：請求靜態(tài)文件或者 html 頁面，服務器上存在的 html 文件（靜態(tài)文件，指上傳時什 么樣子，訪問時還是什么樣子） 動態(tài)請求：請求的是動態(tài)內(nèi)容，帶參數(shù)的請求。動態(tài)頁面不存在于服務器上，它可能是取 2 數(shù) 據(jù)庫或者 redis 等地方取值拼湊成的頁面。 當用戶發(fā)起 http 請求，請求會被 Nginx 處理，如果是靜態(tài)資源請求 Nginx 則直接返回，如果是 動態(tài)請求，Nginx 則通過 fastcgi 協(xié)議轉交給后端的 PHP 程序處理