1. Monkey 테스트 소개
Monkey 테스트는 Android 플랫폼에서 자동화된 테스트 수단입니다. Monkey 프로그램은 화면 터치, 트랙볼 슬라이딩, 버튼 누르기 등의 사용자 작업을 시뮬레이션합니다. 장치에서 프로그램을 테스트하기 위해 스트레스 테스트를 사용하여 프로그램이 비정상이 되는 데 걸리는 시간을 감지합니다.
2. Monkey 프로그램 소개
1) Monkey 프로그램은 Android 시스템과 함께 제공되며 Android 파일 시스템의 저장 경로는 /system/framework입니다. /monkey.jar ;
2) Monkey.jar 프로그램은 "monkey"라는 쉘 스크립트에 의해 시작되고 실행됩니다. Android 파일 시스템의 쉘 스크립트 저장 경로는 /system/bin/monkey입니다. 이런 식으로 창에서 CMD Execute를 통해 실행될 수 있습니다: adb shell Monkey {+commandparameters} 원숭이 테스트를 수행합니다.
목록에는 12개 이상의 항목이 있으며 무한 스크롤 가로 배너, 세로로 무한 스크롤할 수 있는 Taobao 헤드라인과 유사한 컨트롤 등 여러 가지 강력한 컨트롤도 있습니다. 메모리 누수나 기타 문제가 걱정되어 Mokey 테스트를 사용하고 빠르게 스와이프하여 숨겨진 문제를 발견했습니다.
실행
monkeyrunner fling.py
안드로이드 모니터 메모리도 해제되었는지 확인
테스트 코드는 다음과 같습니다
코드는 다음과 같습니다 fling.py
위 내용은 Monkey 명령을 사용하여 화면을 빠르게 슬라이드하세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음
