有什么网址可以用来测试数据

测试数据生成工具datafaker

万次阅读 2019-03-30 20:36:58

datafaker是笔者开发的一个大批量测试数据和流测试数据生成工具，兼容python2.7和python3.4+，欢迎下载使用。github地址为： https://github.com/gangly/datafaker 文档同步更新在github 工具产生背景在软件开发...

开源情况

datafaker是笔者开发的一个大批量测试数据和流测试数据生成工具，兼容python2.7和python3.4+，欢迎下载使用。github地址为：

https://github.com/gangly/datafaker

文档同步更新在github

工具产生背景

在软件开发测试过程，经常需要测试数据。这些场景包括：

后端开发
新建表后，需要构造数据库测试数据，生成接口数据提供给前端使用。
数据库性能测试
生成大量测试数据，测试数据库性能
流数据测试
针对kafka流数据，需要不断定时生成测试数据写入kafka

经过调研，目前没有一个开源的测试数据生成工具，用来生成mysql 表结构相似的数据。常用方法是人工手动造几条数据写入数据库，这种方法带来的弊端是

浪费工时
针对表的不同数据类型的字段，需要构造不同数据
数据量小
如果需要构造大量数据，手动造数据无能为力
不够准确
比如需要构造邮箱（满足一定格式），电话号码（确定的数字位数），ip地址（固定格式），年龄（不能为负数，有大小范围）等。这些测试数据有一定的限制或规律，手工构造可能不能满足数据范围或一些格式要求而导致后端程序报错
多表关联
手动造的数据量较小，在多个表中用主键不一定能关联上，或者关联出来没数据
动态随机写入
比如针对流数据，需要随机每隔几秒钟写入kafka。或者动态随机插入mysql，手工操作相对麻烦，而且不好统计写入数据条数

针对目前这些痛点，datafaker应运而生。datafaker是一个多数据源测试数据构造工具，可以模拟产生大部分常用数据类型，轻松解决以上痛点。datafaker具有以下功能：

多种数据类型。
包括常见数据库字段类型（整型、浮点型、字符型）、自定义类型（IP地址，邮箱，身份证号码等）
模拟多表关联数据
通过制定某些字段为枚举类型（从指定的数据列表里面随机选择），这样在数据量多的情况下能保证多表Join能关联上，查询到数据
支持批数据和流数据生成，可指定流数据间隔时间
支持多种数据输出方式，包括屏幕打印、文件和远程数据源
支持多种数据源。目前支持关系型数据库、Hive、Kafka。后面将扩展到Mongo，ES等数据源
可指定输出格式，目前支持text，json

软件架构

datafaker是用python编写，支持python2.7，python3.4+。目前版本0.08，已经发布在pypi上。
架构图

架构图完整的画出了工具的执行过程，从图可知工具经历了5个模块：

参数解析器。解析用户从终端命令行输入的命令。
元数据解析器。用户可以指定元数据来自本地文件或者远程数据库表。解析器获取到文件内容后按照规则将文本内容解析成表字段元数据和数据构造规则。
数据构造引擎。构造引擎根据元数据解析器产生的数据构造规则，模拟产生不同类型的数据。
数据路由。根据不同的数据输出类型，分成批量数据和流数据生成。流数据可指定产生频率。然后将数据转换成用户指定的格式输出到不同数据源中。
数据源适配器。适配不同数据源，将数据导入到数据源中。

安装流程

1）安装python

2）安装pip

3）pip install datafaker

使用举例

$代表终端提示符

查看版本号，查看参数使用说明

$ datafaker --version
0.0.8

$ datafaker --help
usage: datafaker [-h] [--meta [META]] [--interval INTERVAL] [--version]
                 [--outprint] [--outspliter OUTSPLITER] [--locale LOCALE]
                 [--outfile OUTFILE] [--format FORMAT]
                 [--withheader]
                 [dbtype] [connect] table [num]

Generates SQLAlchemy model code from an existing database.

positional arguments:
  dbtype                data source type
  connect               connect info to the database
  table                 table to process
  num                   number of records to generate

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --meta [META]         meta file path
  --interval INTERVAL   meta file path
  --version             print the version number and exit
  --outprint            print fake date to screen
  --outspliter OUTSPLITER
                        print data, to split columns
  --locale LOCALE       which country language
  --outfile OUTFILE     file to write output to (default: stdout)
  --format FORMAT       outprint and outfile format: json, text (default:
                        text)

从本地mysql的test数据库的stu表中读取表元数据，并构造10条数据写入stu表

$ datafaker mysql mysql+mysqldb://root:root@localhost:3600/test stu 10
generated records : 10
saved records : 10
time used: 0.038 s

从本地文件meta.txt中读取元数据，以,分隔符构造10条数据，打印在屏幕上

$ datafaker mysql mysql+mysqldb://root:root@localhost:3600/test stu 10 --outprint --meta meta.txt --outspliter ',,'
1,,鲍红,,人和中心,,高小王子,,3,,81,,55.6,,13197453222,,mwei@gmail.com,,192.100.224.255,,江苏省西宁市梁平朱路I座 944204
2,,刘东,,清华中学,,高小王子,,3,,31,,52.4,,15206198472,,lili@kong.cn,,203.0.190.6,,内蒙古自治区嘉禾市兴山呼和浩特街E座 706421
3,,匡静,,人和中心,,歌神,,9,,84,,72.51,,18944398099,,zouchao@gmail.com,,203.1.53.166,,安徽省永安市沈河惠州街x座 345415
4,,王宇,,猪场,,逗比,,6,,89,,19.3,,18628114285,,na58@cai.net,,169.4.126.215,,山西省梧州县朝阳何路y座 846430
5,,陆桂芝,,猪场,,逗比,,8,,99,,92.22,,13304570255,,na55@ti.cn,,168.136.127.200,,江苏省英县徐汇尹街C座 908240
6,,顾阳,,猪场,,歌神,,9,,32,,43.14,,18025578420,,linping@pr.net,,174.50.222.39,,黑龍江省惠州县梁平大冶街Z座 611736
7,,杨洁,,人和中心,,鬼泣,,6,,35,,81.25,,13654306263,,minzhong@xiaxia.cn,,100.57.79.2,,湖北省琳市沙湾汪街V座 544660
8,,申璐,,人和中心,,鬼泣,,6,,14,,73.61,,13866020503,,changxiulan@chaoxia.cn,,198.248.254.56,,陕西省合山县东丽宁德街Q座 810017
9,,申强,,广东中学,,逗比,,7,,48,,90.65,,13915915013,,ysun@chao.cn,,169.210.122.39,,甘肃省冬梅县城北六安街Z座 619755
10,,李丹丹,,旧大院,,鬼泣,,3,,67,,87.63,,18899812516,,xiulanmo@qin.cn,,192.52.218.133,,湖南省宜都县萧山澳门街E座 791911
generated records : 10
printed records : 10
time used: 0.458 s

这是个学生表描述。
其中meta.txt文件内容为：

id||int||自增id[:id]
name||varchar(20)||学生名字
school||varchar(20)||学校名字[:enum(names.txt)]
nickname||varchar(20)||学生小名[:enum(鬼泣, 高小王子, 歌神, 逗比)]
age||int||学生年龄
class_num||int||班级人数[:int(10, 100)]
score||decimal(4,2)||成绩[:decimal(4,2,1)]
phone||int(20)||电话号码[:phone_number]
email||varchar(64)||邮箱[:email]
ip||varchar(32)||IP地址[:ipv4]
address||text||地址[:address]

meta.txt文件中每行数据为元数据的一个字段描述，以||分割为三列

第一列：字段名
第二列：表字段类型
第三列：字段注释，其中包含构造规则标记
每行代表字段为：
表自增id，学生姓名，学校名称，学生小名，年龄，班级人数，学生成绩，电话号码，邮箱，家庭网络IP，家庭地址

构造规则优先级：
解析器将优先选择第三列的带规则标记的字段注释进行解析，如果不带标记，则选择第二列的字段类型进行解析。

这种好处是：
1）对应已经创建的数据表，用户可以用desc tablename 或者show full columns from tablename，将表shema查询复制下来，对用字段类型构造数据不满足的情况下，在注释里面进行打标机进行特殊处理
2）对于新表，在create table创建表时直接在注释里面打上标记。这种情况不用指定元数据文件。

后面将详细介绍构造规则说明
其中学校名字[:enum(names.txt)]表示从本地文件names.txt中读取枚举数据，内容为，表示学校名称只能从下面这5所学校中随机产生。

清华中学
人和中心
广东中学
猪场
旧大院

从meta.txt中读取元数据，产生10条数据写入到out.txt中

datafaker file out.txt hello 10 --meta meta.txt

从本地meta.txt参数数据，以1秒间隔输出到kafka的topic hello中

$ datafaker kafka localhost:9092 hello 1 --meta meta.txt --outprint
{"school": "\u4eba\u548c\u4e2d\u5fc3", "name": "\u5218\u91d1\u51e4", "ip": "192.20.103.235", "age": 9, "email": "chaokang@gang.cn", "phone": "13256316424", "score": 3.45, "address": "\u5e7f\u4e1c\u7701\u5b81\u5fb7\u5e02\u6d54\u9633\u5468\u8defu\u5ea7 990262", "class_num": 24, "nickname": "\u9017\u6bd4", "id": 1}
{"school": "\u4eba\u548c\u4e2d\u5fc3", "name": "\u6768\u4e3d", "ip": "101.129.18.230", "age": 3, "email": "min60@hv.net", "phone": "18183286767", "score": 22.16, "address": "\u8fbd\u5b81\u7701\u592a\u539f\u5e02\u53cb\u597d\u6c55\u5c3e\u8defG\u5ea7 382777", "class_num": 30, "nickname": "\u6b4c\u795e", "id": 2}
{"school": "\u6e05\u534e\u4e2d\u5b66", "name": "\u8d75\u7ea2", "ip": "192.0.3.34", "age": 9, "email": "fxiao@gmail.com", "phone": "18002235094", "score": 48.32, "address": "\u5e7f\u897f\u58ee\u65cf\u81ea\u6cbb\u533a\u65ed\u5e02\u6c88\u5317\u65b0\u6731\u8defc\u5ea7 684262", "class_num": 63, "nickname": "\u6b4c\u795e", "id": 3}
{"school": "\u6e05\u534e\u4e2d\u5b66", "name": "\u5f20\u7389\u6885", "ip": "198.20.50.222", "age": 3, "email": "xiulanlei@cw.net", "phone": "15518698519", "score": 85.96, "address": "\u5b81\u590f\u56de\u65cf\u81ea\u6cbb\u533a\u6d69\u53bf\u767d\u4e91\u4e4c\u9c81\u6728\u9f50\u8857s\u5ea7 184967", "class_num": 18, "nickname": "\u9017\u6bd4", "id": 4}
{"school": "\u732a\u573a", "name": "\u674e\u6842\u5170", "ip": "192.52.195.184", "age": 8, "email": "fxiao@konggu.cn", "phone": "18051928254", "score": 97.87, "address": "\u9ed1\u9f8d\u6c5f\u7701\u54c8\u5c14\u6ee8\u53bf\u6c38\u5ddd\u6d2a\u8857E\u5ea7 335135", "class_num": 46, "nickname": "\u9ad8\u5c0f\u738b\u5b50", "id": 5}
{"school": "\u4eba\u548c\u4e2d\u5fc3", "name": "\u5434\u60f3", "ip": "192.42.234.178", "age": 3, "email": "uliang@yahoo.com", "phone": "14560810465", "score": 6.32, "address": "\u5b81\u590f\u56de\u65cf\u81ea\u6cbb\u533a\u516d\u76d8\u6c34\u5e02\u5357\u6eaa\u7f57\u8857M\u5ea7 852408", "class_num": 12, "nickname": "\u9b3c\u6ce3", "id": 6}
^Cgenerated records : 6
insert records : 6
time used: 6.285 s

消费端验证:
数据消费

命令参数

datafaker参数包含4个必选参数和一些可选参数，如下表所示

参数名	含义	参数类型	是否必选	默认值	备注
dbtype	数据源类型	string	是	无	可选值为 mysql,hive, kafka, file
connect	数据源连接信息	string	是	无	mysql 和 hive为 sqlachemy的连接串；kafka为broker连接串；file为文件路径
table	表名	string	是	无	将各种数据源操作单位都抽象为表，数据库中为表，kafka中为topic，file为文件名，hbase为列族，mongo为集合
num	数据条数	int	是	无	其中kafka必须为1
meta	元数据文件	string	否	无	若设定该参数，则忽略从数据源连接信息中读取远数据
interval	流数据产生间隔	int	否	1	单位秒
version	显示版本号	bool	否	无
outprint	是否在屏幕打印	bool	否	false	若设置屏幕打印，则数据不会写文件或数据源
outspliter	数据字段分割符	string	否	,	屏幕打印，保存文件有效
locale	语言类型	string	否	zh_CN	支持多国语言，en_US， zh_CN
outfile	输出到文件	string	否	无
format	数据格式	string	否	text	kafka 默认为json
withheader	打印和存储到文件是否带表头	bool	否	False

数据构造规则

1.数据库常用类型

这部分数据类型可以不用指定元数据文件

数值类型
支持大部分标准SQL数值数据类型。
这些类型包括严格数值数据类型( int、integer、smallint、decimal和numeric)，以及近似数值数据类型(float、real和double, precision)
日期和时间类型
表示时间值的日期和时间类型为datetime、date、timestamp、time和year。
字符串类型
字符串类型指char、varchar、binary、varbinary、blob、text、enum和set。该节描述了这些类型如何工作以及如何在查询中使用这些类型。

2.可变数据库类型

类型名	含义	默认值	备注
decimal(M,D, negative)	M指定总的数据位数，D指定小数位数, negative指定正1负0	无	decimal(4, 2, 1)指定4位数，2位小数的正浮点数，如78.23
string(min, max)	min, max 指定字符串位数范围	无
date(start, end)	start, end 指定日期范围	无	如date(1990-01-01, 2019-12-12)

enum类型

enum类型表示随机从列表里随机选取一个对象，例如：
enum(2, 4, 5, 18) 表示每次从2，4，5，8这四个整数中随机选择一个

如果enum数组中只有一个对象，则表示从文件读取数据列表，每行一个对象：
enum(data.txt) 表示从当前目录的data.txt文件中读取列表。

enum类型可用来构造多表关联，比如两个表的某些字段都用同一个enum数据列表产生数据。

3.自定义扩展类型

address 地址

构造规则	含义	举例	备注
country	国家名	中国
province	省份	河南
city	城市名	郑州市
city_suffix	城市的后缀	市	市或县
address	地址	河北省巢湖县怀柔南宁路f座 169812
country_code	国家编码	AO
district	区	普陀
latitude	地理坐标(纬度)	68.0228435
longitude	地理坐标(经度)	155.964341
postcode	邮编	803511
street_address	街道地址	邯郸路W座
street_name	街道名	合肥路
street_suffix	街、路	街

数值类型

构造规则	含义	举例	备注
random_digit	0~9随机数	1
random_digit_not_null	1~9的随机数	9
random_element	随机字母	a
random_int	随机数字	44	可设置范围，可以通过设置min,max来设置，默认0~9999，例如random_int(1,100)
random_letter	随机字母	e
random_number	随机数字	参数digits设置生成的数字位数	例如random_number(2)生成2为数数字
boolean	True/False	False
numerify	三位随机数字	934

公司

构造规则	含义	举例
bs	公司服务名	transition open-source content
company	公司名（长）	天开信息有限公司
company_prefix	公司名（短）	浦华众城
company_suffix	公司性质	传媒有限公司
job	职位	项目执行/协调人员

信用卡、货币

构造规则	含义	举例
credit_card_expire	信用卡到期日	05/19
credit_card_full	完整信用卡信息	JCB 16 digit 霞张 3514193766205948 08/21CVC: 436
credit_card_number	信用卡号	3500011993590161
credit_card_provider	信用卡类型	American Express
credit_card_security_code	信用卡安全码	190
currency_code	货币编码	HNL

日期、时间

构造规则	含义	举例	备注
am_pm	AM/PM	AM
century	世纪	VII
date	随机日期	2014-05-18
date_between	指定范围内日期	1997-08-29	参数：start_date，end_date取值：具体日期或者today,-30d,-30y类似
date_this_month	当前月份的日期	2019-03-13
date_this_year	今年内的日期	2019-03-09
date_time	时间	2010-06-15 04:07:11	（1970年1月1日至今）
date_time_between	指定范围时间	2009-10-03 03:15:07	用法同dates
month	随机月份	05
month_name	随机月份（英文）	December
time()	随机24小时时间	18:52:55
timezone	随机时区	Europe/Andorra
unix_time	随机Unix时间	203461583
year	随机年份	2017

internet

构造规则	含义	举例
file_extension	文件扩展名	wav
file_name	文件名（包含扩展名，不包含路径）	werwe.jpg
file_path	文件路径（包含文件名，扩展名）	/home/
mime_type	mime Type	video/x-flv
company_email	公司邮箱	jieyan@14.cn
domain_name	域名	jq.cn
email	邮箱	kren@wei.cn
image_url	随机URL地址	https://www.lorempixel.com/470/178
ipv4	IP4地址	192.0.25.141
ipv6	IP6地址	206f:1ff0:374:2d5f:a6f8:69ef:4ba9:2d14
mac_address	MAC地址	65:02:ed:82:c6:98
tld	网址域名后缀(.com,.net.cn,等等，不包括.)	cn
uri	URI地址	http://24.cn/
url	URL地址	http://www.guiyinglei.cn/
user_name	用户名	ping51
user_agent	随机user_agent信息
chrome	Chrome浏览器user_agent信息	Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/5342 (KHTML, like Gecko) Chrome/27.0.819.0 Safari/5342
firefox	FireFox浏览器user_agent信息
internet_explorer	IE浏览器user_agent信息
opera	Opera浏览器user_agent
safari	Safari浏览器user_agent信息
linux_platform_token	随机Linux信息	X11; Linux i686
isbn10	随机ISBN（10位）	1-02-136461-4
isbn13	随机ISBN（13位）	978-0-15-215169-0

文本类型

构造规则	含义	举例	备注
paragraph	随机生成一个段落
sentence	随机生成一句话
text	随机生成一篇文章	不要幻想着人工智能了，至今没完全看懂一句话是什么意思
word	随机生成词语	hello
locale	随机生成语言/国际信息	niu_NZ	各国本地化编码
md5	随机生成MD5	fd80f4681258a9ecb329ab12782dfbba
password	随机生成密码	)we3JViVB1	可选参数：length：密码长度；special_chars：是否能使用特殊字符；digits：是否包含数字；upper_case：是否包含大写字母；lower_case：是否包含小写字母
sha1	随机SHA1	e9bb2fcd4b4089cc89c36636850ceafe779dbe58
sha256	随机SHA256	dd119cb2aec9b3d5557e56bb497757d42f82b32486ea92126942821d3b657957
uuid4	随机UUID	04aff886-8482-4069-9260-7917fd83982d

人物信息相关

构造规则	含义	举例	备注
name	全名	单玉珍
name_female	男性全名	官平
name_male	女性全名	许颖
first_name	名	琴
last_name	姓	潘
first_name_female	女名	丽
last_name_female	女姓	王
first_name_male	男名	强
last_name_male	男姓	杨
age	人年龄	23	默认值 0-100
ssn	身份证号	350526193807198690
phone_number	手机号	13926798387
phonenumber_prefix	手机号段	157
profile	档案信息
simple_profile	简单档案信息	{‘username’: u’kcui’, ‘name’: u’\u5415\u67f3’, ‘birthdate’: datetime.date(1993, 3, 28), ‘sex’: ‘F’, ‘address’: u’\u9752\u6d77\u7701\u4e0a\u6d77\u53bf\u6881\u5e73\u5174\u5b89\u76df\u8defQ\u5ea7 532381’, ‘mail’: u’juanpan@hotmail.com’}

其他杂项

构造规则	含义	举例
color_name	随机颜色名	Moccasin
hex_color	随机HEX颜色	#7f7cb6
rgb_color	随机RGB颜色	210,85,105

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模拟数据

抓包有什么用？Charles打断点，定位前后端问题，构造测试数据

千次阅读 2019-02-25 17:47:55

作为测试而言，通过查看接口返回数据可以方便定位是前端还是后端的问题，同时通过更改request和response数据可以很方便构造测试数据 怎么定位问题？查看问题接口的返回值是否正确，如果正确那就是前端问题，不正确...

抓包有什么用？
作为测试而言，通过查看接口返回数据可以方便定位是前端还是后端的问题，同时通过更改request和response数据可以很方便构造测试数据

怎么定位问题？
查看问题接口的返回值是否正确，如果正确那就是前端问题，不正确就是后端了

怎么构造测试数据？

选择有问题的接口，右键选择breakpoints打断点
然后在web或者app再发一次请求，这个时候就可以看到Edit Request进行请求数据的构造，改完后，点击底部execute按钮
然后就可以看到Edit Response了，就可以构造需要返回的测试数据了，看前端是否能显示正常

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POJ测试数据合集

万次阅读 多人点赞 2011-08-16 12:38:51

本文部分链接可能已失效 测试数据仅供参考学习之用希望各位同学不要用来刷题 ==================================== １、USACO ...2006年November题目和测试数据的网址 http://ace.delos.com/NOV

 

本文部分链接可能已失效
测试数据仅供参考学习之用
希望各位同学不要用来刷题
====================================
 
１、USACO
2006年November题目和测试数据的网址
http://ace.delos.com/NOV06
2007年open赛题目和测试数据的网址
http://ace.delos.com/OPEN07
以此类推


２、日本ACM比赛
http://www.acm-japan.org/
http://icpc2010.honiden.nii.ac.jp/en/past-contests


３、官方网站
02年网址
http://icpc.baylor.edu/past/icpc2002/regionals/report.html
03年以后改2002到2003即可。部分有测试数据


４、德国的
http://www.informatik.uni-ulm.de/acm/index.html
里面有很多欧洲的比赛还有一些大学内部的比赛


5、Greater New York Region
http://acmgnyr.org/year2009/problems.shtml


6、Waterloo Programming Contests
http://plg1.cs.uwaterloo.ca/~acm00/


7、University of Ulm Local Contest
http://www.informatik.uni-ulm.de/acm/Locals/2000/
改变后面的2000为其他年份


8、Stanford Local Programming Contest
http://ai.stanford.edu/~chuongdo/acm/2006/


9、Nordic Collegiate Programming Contest
http://ncpc.idi.ntnu.no/


10、Mid-Central USA programming contest
http://mcpc.cigas.net/archives.html


11、South Central USA
http://contest.csc.lsu.edu/


12、Northeastern Europe Regional
http://neerc.ifmo.ru/past/index.html


13、Northwestern European Regional
http://2010.nwerc.eu/


14、Pacific Northwest
http://www.acmicpc-pacnw.org/results.htm


15、SouthEastern European Region
http://acm.ro/


16、CTU OPEN
http://contest.felk.cvut.cz/related.html
http://contest.felk.cvut.cz/
17、Central European Regional Contest
http://contest.felk.cvut.cz/07cerc/
18、Mid-Central European Regional Contest
http://www.ntnu.edu.tw/acm/ProblemSetArchive/B_EU_MCRC/2000/index.html
19、Western and SouthWestern European Regional Contest
http://www.ntnu.edu.tw/acm/ProblemSetArchive/B_EU_SWERC/1996/index.html

20、Center American Regionals
http://www.ntnu.edu.tw/acm/ProblemSetArchive/B_US_CentAm/2001/index.html
21、North Certral Regionals
http://www.ntnu.edu.tw/acm/ProblemSetArchive/B_US_NorthCen/2001/index.html
22、地区赛
http://icpc.baylor.edu/past/icpc2003/regionals/report.html

Index by Contests


Contest Finals
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Southern Californian Regionals
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South East Regionals
Asian Regionals
South Pacific Regionals
ETH-Internal Contest
University of Notre Dame Local Contest


Full List


1991 (Rich Text Format (RTF), binhex of Macintosh MS Word, ASCII text and HTML; unofficial sample solutions in C)
1992 (Rich Text Format (RTF), binhex of Macintosh MS Word, plain ASCII text and HTML)
1993 (Rich Text Format (RTF), binhex of Macintosh MS Word, plain ASCII text and HTML)
1994 (Rich Text Format (RTF), binhex of Macintosh MS Word, plain ASCII text and HTML)
1995 (Rich Text Format (RTF), binhex of Macintosh MS Word, plain ASCII text and HTML)
1996 (HTML, Rich Text Format (RTF), binhex of Macintosh MS Word, plain ASCII text and HTML)
1997 (Postscript and HTML)
1998 (PDF, Postscript and HTML)
1999 (PDF, Postscript and Microsoft Word)
2000 (PDF)
2001 (PDF)

1998 (Problem set in HTML, and solutions in C)
2000 (PDF)
2001 (PDF)

1995 (Problem Set in Postscript; tgz file with Problem Set in HTML, sample solution and test data)
1996 (Problem Set in Postscript; tgz file with Problem Set in HTML, sample solution and test data)
1997 (Problem Set in Postscript; tgz file with Problem Set in HTML, sample solution and test data)
1998 (HTML)
1999 (Problem set in HTML, sample solutions in C/pascal and test data)
2000 (Problem set in HTML, test data and sample solutions in C and pascal)
2001 (PDF and PS)

1999 (Problems in PostScript, sample input and output data)
2000 (Problems in PostScript and PDF; sample input and output data)

1996 (Problem sets in HTML, test data and sample solutions)
1997 (HTML)
1998 (Problem Set in RTF, sample solutions in Pascal and test data (ZIPped))
1999 (HTML)
2000 (Problem set in HTML)
2001 (Problem sets in PDF; sample test data and checker's sources (rar) )

1989 (HTML)
1992 (HTML)
1993 (HTML)
1994 (HTML)
1995 (HTML)
1996 (HTML)
1997 (PS and PDF )
1998 (PDF)
1999 (PDF)
2000 (PDF)
2001 (Problem set in PDF and test input/output data )

1999 (PDF)
2000 (Problem Set in PDF)
2001 (Problem set in PDF and test data)

1995 (HTML)
1996 (HTML)
1997 (PostScript)
1998 (PostScript)
1999 (PDF)
2000 (Problem set in doc; test input and output data)
2001 (.doc)

1993 (Postscript)
1994 (Postscript)
1995 (Different formats; sample solutions in C; test data and comments)
1996 (Different formats; sample solutions in C; test data and comments)
1997 (Problem set in PostScript, sample solutions in C and judge's test data)
1998 (Problem set in PostScript, sample solutions in C and judge's test data)
1999 (PostScript, PDF)
2000 (PDF)
2001 (PDF)

1997 (Plain Text)
1998 (HTML)
2000 (Problem Set in PDF)
2001 (Problems in DOC)

1984 (HTML)
1985 (HTML)
1986 (HTML)
1987 (HTML)
1988 (HTML, sample solution in Pascal (one in FORTRAN!) and test data)
1989 (HTML)
1990 (HTML, and some solutions in Pascal and C)
1991 (HTML, test data and sample solution in C)
1992 (Problem Set in PDF, scanned )
1993 (HTML and PostScript)
1994 (Problem Set in HTML and PostScript; Sample solution in C and test data )
1995 (Problems in PostScript; sample solutions in C, C++ and Pascal; and test data)
1996 (Problems in PostScript; sample solutions in C, C++ and Pascal; and test data)
1997 (Postscript and PDF)
1998 (Problem set in Postscript, sample solutions in C and test data)
1999 (PS, PDF and test data+solutions)
2000 (PS and test data)
2001 (Postscript and test data)

1997 (Problem Sets in Word97, zip Archive)
1998 (HTML)
1999 (MS Word; Judge's input)
2000 (Problems in PDF, test data)
2001 (Problems in MS Word, test data input/output)

1996 (Problem statement (ASCII-Text), sample solution in JAVA and test data)
1997 (Problem statement (PDF))
1998 (PDF)
1999 (PDF)
2000 (PDF)
2001 (Problem set, test data and sample solutions in Java, C/C++)

1993 (Problem set in HTML, sample solution and test data)
1995 (Problem sets in PostScript and HTML, sample solution and test data)
1996 (Problem set (ZIP-File))
1997 (Problem set (ZIP-File))
1998 (HTML, sample solution in C++ and test data)
1999 (PDF, test data and sample solutions in java/C++)
2000 (Problem Set in PDF, sample solutions in java/C++, test data)
2001 (Problem set in html; test data, sample solutions in java/C++)

1993 (Problems in HTML; sample solution in C; test data)
1994 (Problems in HTML; sample solution in C; test data)
1995 (Problems in HTML; sample solutions in C)
1996 (Problem set in HTML, sample solutions in C and test data)
1997 (Problem set in HTML, sample solutions in C and test data)
1998 (HTML)
1999 (PDF)
2000 (PDF)
2001 (Problem set in PDF)
misc (some problems (in HTML) from previous years )

1998 (PDF)
1999 (PDF)
2000 (PDF)
2001 (PDF)

1997 (Problems in Word, sample solutions in various languages and test data (ZIP-file))
1998 (Problem set in Word, test data (input/output), sample solutions in C)
1999 (ZIP-file)
2000 (Problems in MS Word)
2001 (Problems in PDF and MS Word)

1998 (PDF)
1999 (PDF)
2000 (Problems in PDF, test data)
2001 (Problem set in HTML)

1998 (PDF)
1999 (PDF, PS)
2000 (PDF)
2001 (PDF)

1989 (tar-archive with problem statement (TeX-source); sample solutions in Pascal; and test data)
1999 (PDF)
2000 (PDF)
2001 (PDF)
misc (some problems (in HTML) from previous years)

1987 (Problem set in HTML)
1988 (HTML)
1990 (HTML)
1991 (HTML)
1992 (HTML)
1993 (HTML)
1995 (Postscript and plain text; sample solutions in C; and test data)
1996 (Problems and solutions (zip-File))
1997 (One HTML-document per problem containing statement, sample solution in C and judge's test data)
1998 (Problem set in HTML, solution in C++, test data and comments)
1999 (PDF)
2000 (PDF)
2001 (Problems in HTML)

1988 (HTML)
1996 (Postscript)
1998 (PDF)
1999 (PDF)
2000 (Problem set in PDF)
2001 (Problems in HTML)

1995 (Problem Set in HTML)
1996 (Problem Set in HTML)
1997 (Problem Set in HTML)
1998 (HTML)
1999 (PDF)
2000 (PDF, some with test data)
2001 (Misc. formats, some with test data)

1991 (tar-archive with problem statement (TeX-source); sample solutions in Pascal; and test data)
1992 (tar-archive with problem statement (TeX-source); sample solutions in Pascal; and test data)
1993 (tar-archive with problem statement (TeX-source); sample solutions in Pascal; and test data)
1998 (PDF)
1999 (HTML)
2000 (Problem Set in PDF)
2001 (PDF)

1994 (Postscript)

1994 (Spring and Fall; Postscript)
1995 (Spring and Fall; Postscript)




最后介绍个台湾镜像 http://www.ntnu.edu.tw/acm/

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postscript html pascal rtf

测试数据生成器汇总

千次阅读 2017-10-13 11:40:42

DataFactory是一种强大的数据产生器，拥有图形界面,它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle、Sybase、SQL...JMeter是apache开源的性能测试工具,可以用来作为生成测试数据的

DataFactory

是一种强大的数据产生器，拥有图形界面,它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle、Sybase、SQL Server数据库，支持ODBC连接方式，无法直接使用MySQL数据库。 DataFactory 首先读取一个数据库方案，用户随后点击滑鼠产生一个数据库。

JMeter

是apache开源的性能测试工具,可以用来作为生成测试数据的工具.
xcopy系列开源性能测试工具,如tcpcopy可以把外网机器的用户请求复制到测试环境.

Generatedata

是一个免费、开放源码的脚本，主要由javascript ， PHP和MySQL构成，它可以让您可以迅速生成大量各种格式的客户数据，用于测试软件，把数据输入数据库等。

DBMonster

是一种生成随机测试数据，并插入到SQL数据库的工具。

CSV Data Generator

这是一个基于Ruby编写的免费数据生成器，可以输出数据格式为CSV文件。

Datagenerator

是一个以图形用户界面生成规则为基础的测试数据生成器，包括的数据库如MySQL/Firebird/interbase/ mssql/Oracle/SQLite/PostgreSQL 等等。
原文地址: http://www.6san.com/744/

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数据库

导入employee测试数据
千次阅读 2016-12-04 23:02:53
导入mysql测试数据
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训练数据，验证数据和测试数据
千次阅读 2019-07-20 16:20:38
一部分是训练数据，用于构建模型，一部分是测试数据，用于检验模型。但是，有时候模型的构建过程中也需要检验模型，辅助模型构建，所以会将训练数据在分为两个部分：1）训练数据；2）验证数据（Validation Data）。...
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训练数据，验证数据和测试数据分析
千次阅读 2018-12-13 12:21:07
一部分是训练数据，用于构建模型，一部分是测试数据，用于检验模型。但是，有时候模型的构建过程中也需要检验模型，辅助模型构建，所以会将训练数据在分为两个部分：1）训练数据；2）验证数据（Validation Data）。...
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R语言样本数据划分（训练数据测试数据）
万次阅读 2018-02-11 23:10:30
机器学习一般将数据划分成训练数据、验证数据（可选）、测试数据、三个部分，训练数据和验证数据用来训练模型，估计模型的具体参数，测试数据用来验证模型预测的准确程度。下面我们就对german_credit这个数据进行...
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测试数据生成工具
千次阅读 2016-05-04 16:48:10
测试数据生成工具备忘几个测试数据生成工具: DataFactory是一种强大的数据产生器，拥有图形界面,它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle、Sybase、SQL Server...
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模拟测试数据的生成方法
万次阅读 2019-01-10 15:00:41
许多程序员都头疼测试数据的模拟，一个是要逼真，另一个需要数据量，不逼真往往导致一些 bug 测不出来，数据量不够则无法发现性能问题，这篇文章给出了很好的解决办法。 1）、应用系统或软件产品一般都需要进行不同...
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机器学习中训练数据集，交叉验证数据集，测试数据集的作用
万次阅读 2017-04-14 15:27:18
1. 简介在Andrew Ng的机器学习教程里，会将给定的数据集分为三部分：训练数据集（training set）、交叉验证数据集（cross validation set）、测试数据集（test set）。三者分别占总数据集的60%、20%、20%。那么...
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机器学习交叉验证数据集验证数据集
RF自动化测试系列-第三篇 测试数据
千次阅读 2018-11-17 18:01:23
Robot的测试数据可以分为三层结构：测试工程Project（或叫主目录），测试集合Test Suite，测试用例Test Case。除了这三层基本机构外，还有用户关键字，变量文件，资源文件等。他们的关系如下图所示。测试用例...
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框架
[Elasticsearch] 聚合的测试数据
万次阅读 2015-01-05 00:02:50
聚合的测试数据(Aggregation Test-Drive) 我们将学习各种聚合以及它们的语法，但是最好的学习方法还是通过例子。一旦你了解了如何思考聚合以及如何对它们进行合适的嵌套，那么语法本身是不难的。让我们从一...
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全文搜索搜索引擎聚合搜索
机器学习的训练数据(Training Dataset)、测试数据(Testing Dataset)和验证数据(Validation Dataset)
千次阅读 2018-06-30 21:40:59
三者的意义 - 训练数据：用来训练模型的数据 - 验证数据：用来检验模型准确率 - 测试数据：再一次确认验证数据集中的模型是好的模型。...测试数据集和验证数据的数据一定不能用来训练，否则会出现过拟合的现象...
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NVIDIA V100 GPU 性能测试数据
万次阅读 2017-12-26 17:08:22
1. 常用2U 服务器配备有8张nvidia tesla V100 GPU卡，性能测试结果说明：如果你具有一台服务器，并且购买了超强计算能力的GPU卡，那么恭喜你，可以进行一次关于计算机超万亿次计算能力的体验。接下来是您要做的...
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Soapui接口功能测试数据传递
千次阅读 2017-06-10 22:22:14
做接口测试经常会遇到如下两种情况需要处理数据传递接口间的数据依赖，A接口请求的参数需要用到B接口的返回值接口请求通常要用到鉴权的接口获取Token，Token通常会跟其他接口构成一对多的关系，这种情况下我们...
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Android单元测试：使用本地数据测试Retrofit
千次阅读 2017-11-07 19:37:02
在日常项目开发中，基本没有什么机会用到Kotlin，几个月前学习的语法，基本上都忘光了，于是自己强迫自己在写Demo中使用Kotlin，同时，在目前开发的项目中开了一个测试分支，用来补全之前没有写的测试代码。...
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android kotlin
Python 那么火，到底可以用来做什么？我们来说说 Python3 的主要应用
万次阅读 多人点赞 2018-08-06 11:34:58
“我到底可以用Python做什么？” 这是个棘手的问题，因为Python有很多用途。但是随着时间的推移，我发现Python主要可用于一下三个方面： Web开发数据科学——包括机器学习、数据分析和数据可视化脚本编写 ...
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POJ原题测试数据合集+使用方法
千次阅读 2018-02-02 17:01:01
原文地址：POJ测试数据合集可以在疯狂WA的时候检测卡在哪里了，非常方便（网站加载很慢，但是应该不用科学上网）使用方法在poj的题目下，有来源的话会注明来源，例如poj-1753 Source...
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机器学习python中train_test_split()函数划分训练、测试数据
万次阅读 多人点赞 2019-11-04 15:51:26
train_test_split()函数是用来随机划分样本数据为训练集和测试集的，当然也可以人为的切片划分。优点：随机客观的划分数据，减少人为因素完整模板： train_X,test_X,train_y,test_y = train_test_split(train_data...
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自动化测试框架——数据驱动测试介绍
千次阅读 2018-05-07 15:38:30
数据驱动相同的测试脚本使用不同的测试数据来执行，测试数据和测试行为进行了完全的分离，这样的测试脚本设计模式叫做数据驱动。实行数据驱动测试的步骤如下：（1）、编写测试脚本，脚本需要支持程序对象、...
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selenium 自动化框架
[大数据测试]ETL测试或数据仓库测试入门
千次阅读 2017-11-25 20:23:22
BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策...
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【WebService发布】测试窗体只能用来来自本地计算机的请求
千次阅读 2018-01-08 13:41:06
小编在项目的WebService中写了一个缓存，用来提高访问速度，在本机测试是没有问题的，但别人调用的时候出现了个小问题：WebService发布-测试窗体只能用来来自本地计算机的请求，下面来看看怎么解决的吧。...
收起
webservice 发布部署远程访问
如何在Oracle中批量添加百万条测试数据
千次阅读 2018-12-05 00:37:13
首先我们需要建立一个表为tb_...然后我们可以在这个表中添加百万条数据，方法如下：一.借助Oracle中的dual表 select * from tb_1,(select level from dual connect by level &amp;amp;amp;lt;= 500000); ...
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Oracle数据库
MySQL使用存储过程批量插入百(千)万测试数据
千次阅读 2017-12-18 10:19:31
最近发现蝉知的全文检索不是用的第三方类似于sphinx或...测试结果就不说了，主要说下折腾这1000万测试数据的过程 MySQL存储过程的创建 DELIMITER // CREATE PROCEDURE myproc(OUT s int) BEGIN SELECT COUNT(*) INTO
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关于大数据量测试
千次阅读 2010-05-02 00:00:00
既然提到这个话题，就一定有构建大量测试数据的需求——我们团队常把这一类测试叫做“大数据量测试”。从过去的项目情况来看，我们仅有大概20%项目需要这做方面的测试，且侧重于产品。扯远了。构造海量数据来验证...
收起
数据库 sql 服务器
常用来划分测试集和训练集的划分方法
千次阅读 2019-10-10 21:36:21
数据集的划分：在机器学习算法中，我们通常将原始数据集划分为三个部分（划分要尽可能保持数据分布的一致性）：（1）Training set（训练集）: 训练模型（2）Validation set（验证集）：选择模型（3）...
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怎样从0开始搭建一个测试框架_10——数据生成器
千次阅读 2017-08-18 11:10:36
有时候接口或UI上传入的数据需要符合指定的格式，我们在参数化的过程中又不愿意在excel中一遍遍去构造这样的数据，这时我们可以加入生成器来为我们产生符合某些固定格式的数据。这里我推荐一个挺有意思的库，...
收起
框架
caffe教程翻译:在caffe上训练与测试数据
千次阅读 2016-03-27 22:02:46
本文为caffe官网上ImageNet教程翻译，地址：...数据准备本教程假定所有的命令都在caffe根目录下执行。这里提到的”ImageNet”是指ILSVRC2012挑战赛中的
收起
Aliyun上Linux服务器挂载数据盘及速度测试
千次阅读 2013-12-19 16:48:57
Linux 系统挂载数据盘 DD做磁盘读取写入速度测试
收起
CentOS Linux 挂载

测试数据生成工具datafaker

开源情况

工具产生背景

软件架构

安装流程

使用举例

命令参数

数据构造规则

1.数据库常用类型

2.可变数据库类型

enum类型

3.自定义扩展类型

抓包有什么用？Charles打断点，定位前后端问题，构造测试数据

POJ测试数据合集

Index by Contests

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测试数据生成器汇总

DataFactory

JMeter

Generatedata

DBMonster

CSV Data Generator

Datagenerator

导入employee测试数据

训练数据，验证数据和测试数据

训练数据，验证数据和测试数据分析

R语言样本数据划分（训练数据测试数据）

测试数据生成工具

模拟测试数据的生成方法

机器学习中训练数据集，交叉验证数据集，测试数据集的作用

RF自动化测试系列-第三篇 测试数据

[Elasticsearch] 聚合的测试数据

机器学习的训练数据(Training Dataset)、测试数据(Testing Dataset)和验证数据(Validation Dataset)

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Soapui接口功能测试数据传递

Android单元测试：使用本地数据测试Retrofit

Python 那么火，到底可以用来做什么？我们来说说 Python3 的主要应用

POJ原题测试数据合集+使用方法

机器学习python中train_test_split()函数划分训练、测试数据

自动化测试框架——数据驱动测试介绍

[大数据测试]ETL测试或数据仓库测试入门

【WebService发布】测试窗体只能用来来自本地计算机的请求

如何在Oracle中批量添加百万条测试数据

MySQL使用存储过程批量插入百(千)万测试数据

关于大数据量测试

常用来划分测试集和训练集的划分方法

怎样从0开始搭建一个测试框架_10——数据生成器

caffe教程翻译:在caffe上训练与测试数据

Aliyun上Linux服务器挂载数据盘及速度测试

有什么网址可以用来测试数据

RF自动化测试系列-第三篇测试数据