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目前的生产测试环境中，群控测试系统的基础架构是一个服务端对应N个PC Slave节点，每个PC Slave节点上连接着多台设备，这些设备有手机和车机，设备的网络连接方式是通过设备的WI-FI功能连接一个WI-FI信号实现，这种网络连接方式存在以下问题。
基于以上对网络稳定性的需求，需要使用更稳妥可靠的网络连接方案，无线网络不可靠，那么我们就考虑使用有线网络。
在初始调研设备共享PC网络的实现方案中有3种实现方式：
综合考虑生产应用的灵活性，和接入的成本，选择了Gnirehtet的方案。
目前的Android系统设备，不管是手机还是车载终端，一般都内置了 USB 网络共享功能，也就是手机通过USB和PC[……]
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在做自动化脚本测试中，需要去获取Android设备CPU和内存数据，并对不同CPU占用场景进行模拟，用来测试系统不同CPU状态下对应用运行状态的影响。本文内容包括Python与adb shell命令的交互，Android性能数据的获取，及压测场景模拟工具的调用。
使用subprocess，执行adb shell命令，获取输出结果和异常信息，一次性执行，一版用来获取一些系统信息。
# coding=utf-8 import subprocess def adbShell(cmds): """ :pa[......]
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在导航测试场景中经常需要定位模拟和路线回放，记录下通过LocationManager.setTestProviderLocation()方法实现模拟地位，如果要测试的应用不支持TestProviderLocation模拟位置输入，可以考虑从HAL层入手，hook系统默认的GPS实现。
在Android6.0以下的版本中，需要在设置中勾选模拟定位的开关，在6.0以上就改成了选择模拟定位的应用，对应的开启配置方式也不一样，相同的是在AndroidManifest.xml都需要配置以下两个权限：
<uses-permission android:name="android.per[......]
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本文内容包括Python性能可视化分析，逻辑优化，及根据不同的模型动态计算安全阈值，实现各个函数耗时及程序总耗时的自动化监控预警。
在做Python性能分析优化的时候，可以借助cProfile生成性能数据文件，通过pstats获取详细耗时分布数据，结合gprof2dot脚本生成函数调用栈结构图做可视化分析，提高性能分析的效率。接着从具体的耗时分布，先从占用大头的函数分析具体逻辑实现，逐步优化，同时保存pstats函数耗时平均值数据作为后续异常自动化监控的样本数据。
实现耗时自动化监控必须是可以根据算法动态调整安全阈值，而不是人工定死安全阈值范围，这样才可以实现异常监控的自循环和迭代校准。
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当你的网站每个月有一定的流量，想要通过广告来变现获取一些收入，可以考虑注册接入Google Adsense，本文记录下Google Adsense申请及如何配置接入网站，包括Google Adsense W-8BEN税单填写说明，以及获得广告收入之后怎么提取。
https://www.google.com/adsense/
上面是Adsense官网地址，用谷歌账号登录之后，填写你要申请的网站地址，一般网站的点击率有5%左右会比较好申请，这个博客网站目前的点击率是7%，申请提交之后几天就通过了。但另外一个海外网站的点击率只有1.1%，申请了过了几周才通过，另外最好用来申请Adse[……]
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在Linux系统上跑任务会遇到系统磁盘空间爆满的情况，表现出来的现象是程序运行报错，或执行缓慢。记录下Linux磁盘空间占用的查看方法和文件清理脚本定时触发配置的实现。
这边用df和du命令配合来查找占用磁盘空间的大头，找到文件目录之后，再根据文件类型决定是删除还是对磁盘扩容。
首先使用df -h命令查看磁盘整体的占用百分比和占用大小情况，先确定是哪个文件夹占用较多，如果文件较多命令执行可能很慢，这边df命令如果没加-h参数，输出的容量、已用和可用数据就是没转化的字节大小。
~$ df -h 文件系统 容量 [......]
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AntV G2是蚂蚁金服数据可视化团队开发的一套基于可视化编码的图形语法，以数据驱动，具有高度的易用性和扩展性，用户无需关注各种繁琐的实现细节，一条语句即可构建出各种各样的可交互的统计图表。这边记录下用AntV Chart实现Android内存和CPU性能数据的展示。
AntV 官网图表示例：
https://antv.antfin.com/zh-cn/g2/3.x/demo/index.html
在工程dependencies里面加上G2的配置，因为需要对传输的性能数据做转化，也要配置上DataSet。
"dependencies": { "@antv[......]
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目前在应用稳定性测试中，经常用长时间的Monkey压测来发现一些时序上的问题，保证发版项目的稳定性，但是Monkey测试存在的问题就是随机性操作带来测试范围的偏差，记录下如何验证Monkey测试的有效性，如何优化Monkey稳定性测试，提高测试效率。
这边的测试验证以测试时长、代码覆盖率、单台和多台设备多次测试采集覆盖率数据来分析。
Java层的覆盖率数据统计使用Jacoco，C++层的代码覆盖率使用gcov，gcov是Linux下GCC自带的一个C/C++代码覆盖率分析工具，关于Jacoco和gcov这边不做过多的介绍，自行搜索了解即可。
[……]
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工作上遇到一个问题，QA提供的1000多个压缩文件名称命名不规范，服务器做C++覆盖率产物解析，压缩文件文件名必须和解压之后的文件名一致，所以只是修改压缩文件名称行不通，必须逐个解压之后重命名文件夹，再打包成压缩文件，用Python脚本实现了下，有需要自取做下改造。
这边实现的需求是批量把文件名类似“test_P0_500_1085____1.zip”的压缩文件先解压，之后重命名成：test_main_<index>文件名之后再重新压缩成压缩文件。
重命名文件夹使用shutil.move()方法，删除文件夹用shutil.rmtree[……]
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在使用Jenkins的时候如果没有配置时区，默认使用的是UTC时间，这样任务构建显示的时间点和定时构建配置的时间点就不会按北京时间去触发，如果用UTC去配置定时构建也麻烦，最好从根本上把Jenkins的时区配置成北京时间，本文介绍下Jenkins容器的时区配置及Jenkins定时构建的配置方式。
1）脚本执行命令配置时区
在Dashboard->Manage Jenkins->Script Console，里面执行以下的命令
System.setProperty('org.apache.commons.jelly.tags.fmt.timeZone','Asia/Shang[......]