Python如何实现组织算法pairwise（高效测试用例）-Tutorial Python-php.cn

Rumah

pembangunan bahagian belakang

Tutorial Python

Python如何实现组织算法pairwise（高效测试用例）

黄舟

Jul 20, 2017 pm 03:37 PM

python algoritma menyusun

下面小编就为大家带来一篇高效测试用例组织算法pairwise之Python实现方法。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

开篇：

测试过程中，对于多参数参数多值的情况进行测试用例组织，之前一直使用【正交分析法】进行用例组织，说白了就是把每个参数的所有值分别和其他参数的值做一个全量组合，用Python脚本实现，就是itertools模块中product方法（又称笛卡尔积法）。

正交分析法的优点是测试用例覆盖率100%，缺点测试用例数量庞大，执行用例消耗的人工巨大。

Pairwise （结对）算法源于对传统的正交分析方法优化后得到的产物，它的理论来自于数学统计。毫不避讳的说，本人看不懂数学统计中的学术论文，只能从网上找一些通俗简单的说法来理解其基本含义。

网上很多人都实例都是用【操作系统，浏览器，语言环境】来举例的，本人也做同样示例：

操作系统： W（Windows）,L（Linux）,Mac （Mac）；浏览器：M（Firefox）,O(Opera)，IE；语言环境：C（中文），E（英文）

按照正交分析法：会产生3x3x2=18种组合方式，测试用例覆盖率100%。

Pairwise结对测试用例组织法，可压缩到9种组合方式。因此有点是测试用例数量少，缺点是一定会有漏测。

引论：

Pairwise算法的核心理念

1、一组测试用例（每个用例有3个参数的值组成，如[W,M,C]）中每一个2个元素组合起来，两两组合，就有3种组合方式（有位置的[W,M][W,C][M,C]）；

2、如果这第一组测试用两两组合出的3种组合方式，对比原则：[W,M]只会和其他组的第一个元素对比，[W,C]只会和其他组中第二个元素对比。。。。；

[W,M][W,C][M,C]这三个元素分别出现在其余有效组位置相同的元素中，就可以认为这一组Case为多余Case，并进行删除。

名词解释：【有效组】表示未被删除的组和未被对比过的组。举例：第1,3组被删除，则第4组要对比的有效组为第2,5,6,7...18组。有效组这里踩过坑%>_<%

3、最终得到测试用例，就是结对算法计算出来的最优测试用例集合。

牛逼闪闪的学术证明　

Pairwise是L. L. Thurstone(29 May1887 – 30 September 1955)在1927年首先提出来的。他是美国的一位心理统计学家。Pairwise也正是基于数学统计和对传统的正交分析法进行优化后得到的产物。

Pairwise基于如下2个假设：

（1）每一个维度都是正交的，即每一个维度互相都没有交集。

（2）根据数学统计分析，73%的缺陷（单因子是35%，双因子是38%）是由单因子或2个因子相互作用产生的。19%的缺陷是由3个因子相互作用产生的。

因此，pairwise基于覆盖所有2因子的交互作用产生的用例集合性价比最高而产生的。

正文

一、思路

对一个测试场景如何从何从输入被测条件，到产出Pairwise测试用例，使用Python编程思路如下：

1、将allparams=[['M','O','P'],['W','L','I'],['C','E']]进行笛卡尔积全组合处理，生成正则分析法产生的全量测试用例集合的一维数组（len=N）；

2、将全量测试用例中的每个测试用例，都进行两两组合的分解处理，生成与全量测试用例集合长度相同的二维数组(一维 len=N）；

3、使用Python版Pairwise算法剔除无效测试用例，最终得到有效的结对测试用例集合；

代码第1,2函数利用Python自带数学计算库itertools编写，代码第3函数为本人死磕出来的代码。

二、直接上代码

# -*- coding: utf-8 -*-
from datetime import *
import random,os,copy,time
import logging
import itertools
&#39;&#39;&#39;
#Author:Kuzaman
#Time:2017-07-18
&#39;&#39;&#39;
class utils2 :
 #1、笛卡尔积 对参数分组全排列
 def product(self,tuple1):
  newlist=[]
  for x in eval(&#39;itertools.product&#39;+str(tuple(tuple1))):
   newlist.append(x)
  return newlist 
 
 #2、对笛卡尔积处理后的二维原始数据进行N配对处理，得到Pairwise计算之前的数据
 def get_pairslist(self,lista):
  pwlist = []
  for i in lista:
   subtemplist = []
   for sublista in itertools.combinations(i, 2):
    subtemplist.append(sublista)
   pwlist.append(subtemplist)
  return pwlist
 
 #3、进行Pirwise算法计算
 def pairwise(self,listb):
  sublistlen = len(listb[1])
  flag = [0]*sublistlen
  templistb = copy.deepcopy(listb)
  delmenu = []
  holdmenu=[]
  self.pprint (listb)
  print (&#39;--&#39;*25)
  for lb in listb:
   for sublb in lb: 
    for k in templistb:
     Xa = lb.index(sublb)
     Ya = listb.index(lb)
     if k != lb and sublb == k[Xa]:
      # print (sublb,&#39;===>&#39; ,k[Xa],&#39;相等了。。。&#39;)
      flag[Xa] = 1
      break
     else:
      # print (sublb,&#39;===>&#39; ,k[Xa],&#39;不不不等了。。。&#39;)
      flag[Xa] = 0
   # print (&#39;下标%d,子元素 %s 双匹配对比结果flag:%s&#39;%(listb.index(lb),lb,flag))
   if 0 not in flag:
    num = listb.index(lb)
    delmenu.append(num)
    templistb.remove(lb)
    # print (&#39;下标为%d行应删除,内容=%s,&#39;%(num,lb))
    # print (&#39;delmenu:&#39;,delmenu)
   else:
    num2 = listb.index(lb)
    holdmenu.append(num2)
    # print (&#39;下标为%d行应保留,内容=%s,&#39;%(num2,lb))
    # print(&#39;holdmenu=&#39;,holdmenu)
   # print (&#39;***&#39;*20)
  print (&#39;保留元素列表：%s \n匹配重复元素列表：%s&#39;%(holdmenu,delmenu))
  return templistb

 def pwresult(self,slist,delmenu):
  for x in delmenu:
   slist.remove(slist[x])
  return slist

 def pprint(self,list):
  for i in list:
   print (&#39;line %d:&#39;%(list.index(i)+1),i)  

if __name__ == &#39;__main__&#39;:
 u2 = utils2()
 allparams=[[&#39;M&#39;,&#39;O&#39;,&#39;P&#39;],[&#39;W&#39;,&#39;L&#39;,&#39;I&#39;],[&#39;C&#39;,&#39;E&#39;]]#,&#39;K&#39;],[1,2,3],[&#39;Yes&#39;,&#39;No&#39;]]
 str = u2.product(allparams)
 strpc = u2.get_pairslist(str)
 finallist = u2.pairwise(strpc)
 print(&#39;最终保留测试用例个数：%d 个&#39;%(len(finallist)))
 u2.pprint(finallist)

Salin selepas log masuk

代码解读：

第三for循环代码39~48行，主要是垂直判断待检测元素与相同位置的元素是否有相同的

第二for循环代码38~48行，把一组测试用例中的两两配对，从左至右分别和同位置的元素作对比

第一for循环代码37~48行，遍历每一组测试用例。

第50~58行代码，判断一组用例的两两配对在其他组同位置上从上到下都能找到相同元素，则将改无效Case从templistb中删除，保持templistb的有效性。

执行结果：

line 1: [(&#39;M&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;C&#39;)]  <---第二个函数get_pairslist(self,lista)处理后的两两配对组合
line 2: [(&#39;M&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;E&#39;)]  <---同第一行解释
line 3: [(&#39;M&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;C&#39;)]
line 4: [(&#39;M&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;E&#39;)]
line 5: [(&#39;M&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;C&#39;)]
line 6: [(&#39;M&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;E&#39;)]
line 7: [(&#39;O&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;C&#39;)]
line 8: [(&#39;O&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;E&#39;)]
line 9: [(&#39;O&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;C&#39;)]
line 10: [(&#39;O&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;E&#39;)]
line 11: [(&#39;O&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;C&#39;)]
line 12: [(&#39;O&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;E&#39;)]
line 13: [(&#39;P&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;P&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;C&#39;)]
line 14: [(&#39;P&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;P&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;E&#39;)]
line 15: [(&#39;P&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;P&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;C&#39;)]
line 16: [(&#39;P&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;P&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;E&#39;)]
line 17: [(&#39;P&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;P&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;C&#39;)]
line 18: [(&#39;P&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;P&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;E&#39;)]  <----同第一行解释
--------------------------------------------------
保留元素列表：[1, 3, 4, 7, 9, 10, 12, 14, 17]  <----有效用例在数组中下标
匹配重复元素列表：[0, 2, 5, 6, 8, 11, 13, 15, 16]  <----被剔除的无效测试用例在数组中下标
最终保留测试用例个数：9 个
line 1: [(&#39;M&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;E&#39;)]
line 2: [(&#39;M&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;E&#39;)]
line 3: [(&#39;M&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;C&#39;)]
line 4: [(&#39;O&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;E&#39;)]
line 5: [(&#39;O&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;E&#39;)]
line 6: [(&#39;O&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;C&#39;)]
line 7: [(&#39;P&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;P&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;C&#39;)]
line 8: [(&#39;P&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;P&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;C&#39;)]
line 9: [(&#39;P&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;P&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;E&#39;)]
[Finished in 0.2s]

Salin selepas log masuk

三、代码核心内容白话解释

pairwise(self,listb)函数包含3层for循环，先画一个二维数组：

i[0]  i[1]  i[2]
listb.index(i)=0 : [(&#39;M&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;C&#39;)]
listb.index(i)=1 : [(&#39;M&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;E&#39;)]
listb.index(i) : [(&#39;M&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;C&#39;)]
listb.index(i) : [(&#39;M&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;E&#39;)]
listb.index(i) : [(&#39;M&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;C&#39;)]
listb.index(i) : [(&#39;M&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;M&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;E&#39;)]
listb.index(i) : [(&#39;O&#39;, &#39;W&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;W&#39;, &#39;E&#39;)]
listb.index(i) : [(&#39;O&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;C&#39;)]
listb.index(i) : [(&#39;O&#39;, &#39;L&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;L&#39;, &#39;E&#39;)]
listb.index(i) : [(&#39;O&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;C&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;C&#39;)]
listb.index(i)=n : [(&#39;O&#39;, &#39;I&#39;), (&#39;O&#39;, &#39;E&#39;), (&#39;I&#39;, &#39;E&#39;)]

Salin selepas log masuk

二维列表 listb ，其中的行（发音：hang，二声。横着的那排）从上到下就是第一层for循环；每一行中的i[0],i[1],i[2]就是第二层for循环从左至右；第三次for循环元素i[x]从上之下与有效组 templistb通位置元素的对比。

1、第n行的i[0]要和有效templistb的其他行的i[0]元素对比（第三for），如果有相等的，记录一个标识如 flag1=True，如果没有相等的记录falg1=False；

2、直到第二for中的i[0],i[1],i[2]都进行对比后，会得到 [flag1，flag2,flag3 ]，所有flag=True则该行为无效用例

3、第一for遍历全部组合，最终得到保留下来的有效templistb

见图：

完结篇

以上是自己编写的pairwise的全部内容，此算法共耗时3天：

第一天在确定这究竟是什么算法，看了很多学术文献，看不懂；

第二天开始写程序，for的嵌套循环设计耽误很久；

第三天程序成型，有执行结果，发现与参考文章结论不同，随后再仔细研读参考文章，发现掉坑里了。重新推翻代码按照正确思路，用1个小时完成最终结果。

本人做测试的，还不是专业的测试开发，写代码比较费劲，真正应了设计占70%，编码占30%的理。如果像基础在差点，逻辑在乱点，就只能用时间堆了。

Atas ialah kandungan terperinci Python如何实现组织算法pairwise（高效测试用例）. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini

Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Tunjukkan Lagi

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)

1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik

1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Assassin's Creed Shadows: Penyelesaian Riddle Seashell

2 minggu yang lalu By DDD

Apa yang Baru di Windows 11 KB5054979 & Cara Memperbaiki Masalah Kemas Kini

2 minggu yang lalu By DDD

Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?

1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Tunjukkan Lagi

Alat panas

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Tunjukkan Lagi

Topik panas

Di manakah pintu masuk log masuk untuk e-mel gmail?

7546

Tutorial CakePHP

1381

Apakah format nama akaun stim

kunci pengaktifan win11 kekal

Sambungan NYT menunjukkan dan jawapan

Tunjukkan Lagi

Related knowledge

PHP dan Python: Contoh dan perbandingan kod Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Bagaimana sokongan GPU untuk Pytorch di CentOS Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Penjelasan terperinci mengenai Prinsip Docker Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Keserasian Centos Miniopen Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Cara Mengendalikan Latihan Pittorch Diagihkan di Centos Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Cara Memilih Versi PyTorch di CentOS Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Cara Memasang Nginx di CentOs Apr 14, 2025 pm 08:06 PM

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

See all articles