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iOS自动化测试实战:基于Appium、Python与Pytest 基于Appium、Python与Pytest,系统讲述iOS测试的技术、方法和工具
基于Appium、Python与Pytest,系统讲述iOS测试的技术、方法和工具 在软件测试领域,Appium和Pytest都是重要的测试框架。其中Appium支持iOS平台与Android平台上的原生应用、Web应用和混合应用的测试;Pytest支持简单的单元测试和复杂的功能测试。本书基于Appium和Pytest测试框架,系统讲述iOS自动化测试的相关内容有助于读者提高测试水平,提升测试效率。 本书主要内容 ·iOS基础知识; ·测试环境部署; ·Appium基本操作; ·Appium终端操作; ·Appium中的元素定位、元素操作; ·Appium高级操作和等待机制; ·Pytest测试框架; ·项目实战和项目代码优化; ·自动化测试框架开发。
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Android自动化测试实战:Python+Appium +unittest 基于Python,利用框架自动化测试,提高开发效率,非常适合自动化测试人员提升专业技能,轻松应对实战中的难题。
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![Python机器学习 预测分析核心算法 [美]Michael Bowles(鲍尔斯) 著;沙嬴、李鹏 译 人民邮电出版社](images/model/guan/url_none.png)
Python机器学习 预测分析核心算法 [美]Michael Bowles(鲍尔斯) 著;沙嬴、李鹏 译 人民邮电出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。
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本书将介绍如何使用Python编写网络爬虫程序获取互联网上的大数据。本书包括三部分内容:基础部分、进阶部分和项目实践。基础部分(第1~6章)主要介绍爬虫的三个步骤(获取网页、解析网页和存储数据),并通过诸多示例的讲解,让读者从基础内容开始系统性地学习爬虫技术,并在实践中提升Python爬虫水平。进阶部分(第7~12章)包括多线程的并发和并行爬虫、分布式爬虫、更换IP等,帮助读者进一步提升爬虫水平。项目实践部分(第13~16章)使用本书介绍的爬虫技术对几个真实的网站进行抓取,让读者能在读完本书后根据自己的需求写出爬虫程序。无论是否有编程基础,只要是对爬虫技术感兴趣的读者,本书就能带领读者从入门到进阶,再到实战,一步步了解爬虫,终写出自己的爬虫程序。
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