EasyTest_PerCollect
''' ··· EasyTest_PerCollect 一个性能收集平台 '''
EasyTest_PerCollect
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全称为 EasyTest Performace Collect Platform
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正式命名 EasyTest Perf Collecting Platform
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昵称 EasyTest Cloud Perfmance Platform
EasyTest性能收集平台
基本开发和发布规则:
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内网ip:8000 为正式发布端口
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8001 ,8002为测试端口 使用temp_demo
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无它,唯手熟尔
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外网ip:8001 为正式发布端口
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外网这个也兼职了测试调试,因为用的人暂时频率不高,所以可以在正式环境调试
bootstrap和echart时隔这么久之后,大概5,6年之后重新用起了echart
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宝刀未老
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一些思考
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echart升级到了 5.4.0 版本,应该说还是相当与时俱进的,能从时代中竞争活下来确实是很了不起,还能持续进步
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bootstrap也升级到了5版本,相比之下基于boostrap 3,4的flatlab,flatUI,已经很久没有更新了,这点颇为遗憾,
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所以左思右想之下,虽然dynamic table是 flatlab对boostrap之前老版本的封装更实用,但是没有之后升级的新特性和快感,也没有维护了,想想,基于目前的需求其实还是决定用新版
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一些独立功能和模块思考
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一些独立功能,比如文件遍历功能,这些在navigation的工程下面是以函数形式存在,这些大部分是可以直接拿来用的
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例如在django html 页面展示数据,传值views下的render接口
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render接口传字典,字典里可以是dict,可以是list或者set,但是首先它是个字典
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然后注意点是echart里面的M需要去除,echart只能渲染数字形式的数字或者字符串
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将一些之前的思考顺序记录下来不然过段时间就忘记了 2022-10-20 15:57:47 by DailyR
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1.选择 echart line视图,bar视图,构建sample, example
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2.传内网,保持持续动力
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3.思考页面,是否引入db管理 model
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4.解析parse数据和template展示
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5.简单的route展示
- 看半天没找到bootstrap分页的好例子,最后找的了django自己实现的分页功能,简单易懂(完成得很漂亮 2022-10-22 14:06:14 by DailyR)
当前目标:route页 展示美化
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bootstrap5 版本看着展示比3,4更符合现代人的审美 2022-10-20 16:01:07 by DailyR
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决定使用最新版bootstrap5
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最终下载版本是bootstrap-5.1.3-dist
一些小技巧
- 利用选中的代码,在sublime里面 快捷键 ctrl + shift + / 就可以快速注释了
已于昨天公告上线 2022-10-22 11:01:31 by DailyR
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目前看好评还不错
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准备进一步做营销和推广
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积极写文档总结,抽象出经验和模板模式来
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大概下一步还会有一些小的更新和尝试
- 加入django Model来管理文件,现在直接放在文件夹里数据量不大的时候满足base需求,数据量大的时候可能就不那么美好了
阶段性总结
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重新温习了django
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django-admin startproject myproject 开始一个新的项目
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python manage.py startapp myapp 新建一个app(就是在项目里添加对应的文件夹目录模板脚手架)
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还不要忘记在setting中添加对应的配置修改
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思考过程
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先启动了django post 去接收和存档一个文件,详见upload_app
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因为想着不跟主目录混淆所以用的upload_app,最重要的是from django.forms import forms 这个专门用来接收文件的类,中间有些小问题但是最后调通了,这样就完成了数据文件的获取
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然后templates ,static 这些引入是为了echart 和 bootstrap来做准备的。
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之后接收到文件之后最重要就说用echart来渲染图表,专门startapp了一个echarts_demo来做echart的测试和样例。
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这一步也相对简单,直接在 template下面新建了很多 echart_test,echart_line, echart_bar1 ,echart_bar2 什么的,很多不同类型功能用于测试echart.js库的样例。
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当最后完成了满意的echart图形挑选,在用读取文件,解析和重构文件数据来渲染给前端,render(request,'html',{'dict':dict}), 将数据重新装配,然后显示给前端,在echart_demo里,数据可视化的base基础完成了,这里有几个小技巧,一个是返回前端的数据,想好结构就任意装配合适的数据结构给前端做展示了。
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这个时候还需要一个漂亮的跳转如何汇总页
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startapp了一个 bootstrap_demo 用来做汇总页,里面包括boostrap的各个格式的尝试,nav 也好,container布局也好,button也好,标签也好,确实是熟能生巧的事情
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在这里 fenye/ 说用来做数据分页例子的,关键是 from django.core.paginator import Paginator 这个django的分页类,完成了数据分页功能
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完成对应例子的测试,在引入boostrap,之后用了一些card类型丰富主页,简洁又大方美观,果然使用 bootstrap5 是能跟据现代人的审美进行进化的
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引入排好版之后,用files_parse函数把约定好的客户端性能名字给按照规律进行解析,这一段是字符串处理,这里就用之前的list.append, 利用条件语句,灵活使用各种字符串处理语句,.split, [:]字符串本身的截取,装配了完对应的字符串后,用一个大的list将这些都包裹打包起来,结构大概是 [{'a':a},{'b',b}]这样作为返回值返回,这样后续就可以用到这个重要的函数和变量了,可以快速访问到,而且用for语句能在外网table循环出来,否则不行。
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这样,到目前为止各个app就会各司其职了
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echart_demo 和 bootstrap_demo 就被以巧妙的方式结合起来,构成一个高逼格的网站收集系统了
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有什么收获?
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一般来说,参与越深,收获越多
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最主要的就是完成了文件的上传和收集解析,数据可视化这个功能
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将之前django的navigation 导航网页用到的很多知识点都运用了进来
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所以在一周左右的时间内就完成了,熟练度还是令自己满意的
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以后再遇到这种类似的需求,就可以进阶的去尝试了
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还有一些字段的补充暂时不是特别迫切,先暂缓
很多时候其实是积累的力量,量变引起的质变
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走了很远,但是别忘记自己出发时候的样子
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知乎上面一堆laodmap学习路线图,但是感觉学与用严重脱节,而且都是类似培训班似都东一点西一点,还不如自己慢慢查资料和看书,总比被误导都强。
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编程的自信程度,介于高手和大牛之间吧,还达不到大神都程度,但是算菜鸟和入门也不至于,经常练习,经受岁月的洗礼,提升自己解决问题的能力和思维就是对自己最大的肯定,相信自己。
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TODO:
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- 扩展字段,最大,最小,平均值,均方差
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- django的登陆功能
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- 数据可视话,2条x轴,1条y轴的
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备选:
django的登陆功能
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思考和实践过程
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Python manage.py startapp login_demo
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新起了个app来进行测试登陆功能, authenticate() 关键函数已经可以跑通了,2022-10-24 17:57:41 by DailyR 明天继续验证
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2022-10-26 16:57:48 by DailyR
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样例终于写完了
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6、套用模版
-{% block 名字 %}
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{ % endblock %}
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{% extends 'base.html' %}
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{% include 'newslistpic.html' %}
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最近时间有点头疼,可能用脑过度 2022-10-28 09:19:09 by DailyR
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停一下外网的开发更新工作,重新规划
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工具开发到什么程度
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这个行业的核心问题是什么?
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已经上王者了,终于不用每天早起强迫症上分了,可以做个休闲玩家 2022-10-31 10:42:56 by DailyR
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其实工作了10年,确实技术是比上不足比下有余,然后这个东西可能更重要的是打造个人品牌,而不是一直持续的去追新追全
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到了现在这个程度,其实技术的边际效益已经很明显了
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那么就平稳的还完房贷吧,不要想着什么事情都把控在自己手里,很多事情不要想着不甘心,不要想着再拼一拼什么的,都么有调整自己的当前心态和状态,完成个人品牌构建的重要。
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大量的文档其实不是为了凸显自己的文笔有多好,而是为了对抗遗忘罢了
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增加背景页面功能
<!-- 增加了页面背景和style的用法测试 -->
<body style="background-attachment: fixed;background:url(/static/images/bg-night.jpg) no-repeat;background-size: cover;">
- 我不确定这是最近添加的内容,但在 Bootstrap v4.5 中,您只需将bg-transparent类名添加到导航栏的类属性中,如下所示:
<nav class="navbar navbar-expand-lg navbar-light bg-transparent">
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这样上面解决了导航栏透明的问题
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这个项目还解决了读取文本内容进行分析解析的功能和先例
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pipreqs . --encoding=utf8 --force
- 可以用来生成对应的requirement.txt 依赖