大家好，我是IT共享者，人称皮皮。这篇我们来讲讲手机自动化测试IDEAirtest。前言前面我们讲到了Airtest的界面和安装技巧，今天我们就来说说Airtest的具体操作方法吧，让我们轻松实现软件自动化，真正解放我们的双手吧。一、基本API介绍我们在做自动化脚本的时候，每个生成的脚本文件会给我们自动生成一些代码，如图：这里所导入的模块其实就是跨平台的

Next.js页面渲染的优化方案在过去一年的工作中我所使用的js框架是Next.js,尽管这个框架在前后端同构方面有着绝佳的体验，但是当页面js文件过大以及preload过多的时候还是会出现页面跳转卡顿和渲染阻塞等比较糟糕的用户体验问题。由于我之前既不知道这个框架的工作原理，自然也就不知道如何去优化它。乘着农历春节前工地

HDFS设计前提与目标1.硬件错误是常态而不是异常。HDFS被设计为运行在普通硬件上，所以硬件故障时正常的，HDFS可能由成百上千的服务器节点构成，每个服务器节点上都存储着文件系统的部分数据，而HDFS的每个组件随时都有可能出现故障。因此，错误检测并快速自动恢复是HDFS的最核心的设计目标。2.流式数据访问。运行在HDFS上的应用主要是

Pythonsqlite3数据库是一款非常小巧的内置模块，它使用一个文件存储整个数据库，操作十分方便，相比其他大型数据库来说，确实有些差距。但是在性能表现上并不逊色，麻雀虽小，五脏俱全，sqlite3实现了多少sql92标准，比如说transaction、trigger和复杂的查询等。描述　　Python的数据库模块有统一的接口标准，所

消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而Kafka具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解Kafka消息存储设计的那些事。在Kafka的设计思想中，消息的存储文件被称作日志，我们Java后端绝大部分人谈到日志，一般会联想到

解释：1、JVM重用是hadoop调优参数的内容，对hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或者task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。hadoop默认配置是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，这是jvm的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成千上万个task任务的情况。JVM重用可

由于项目需要使用定位功能并且系统可自由定制，所以考虑如何在源码中进行集成。在源码集成之前，系统中有至少两个应用使用高德定位SDK，或许需要使用定位的模块更多，如果每个模块单独集成会造成jar包的重复利用，并且编译文件不小心会导致编译冲突，因此考虑修改实现方式，在系统源码中将定位sdk的jar包集成到framework.jar中。既然集成到系统中，那它的使用方

和其他高级程序设计语言一样，Shell提供了用来控制程序执行流程的命令，包括条件分支和循环结构，用户可以用这些命令创建非常复杂的程序。与传统语言不同的是，Shell用于指定条件值的不是布尔运算式，而是命令和字串。1．测试命令test命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件3个方面的测试，其测试符和相应的功能分别如下。（1）数值

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作为解决方案厂商，MapGis是如何实现分布式大数据存储的呢?MapGIS在传统关系型空间数据库引擎MapGISSDE的基础之上，针对地理大数据的特点，构建了MapGISDataStore分布式数据库引擎，其集成整合了多种开源分布式数据库和文件系统，分别用来存储和管理关系型数据，切片型数据，实时型数据和非结构化数据，形成针对地理大数据应用场景相关的解