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开发Python脚本
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开发 > 脚本开发”。 在脚本目录中，双击脚本名称，进入脚本开发页面。 在编辑器上方，配置执行Python脚本的Python版本和主机连接。 表1 Python脚本属性 参数 说明 Python版本 选择Python版本。 Python2：Python版本为Python2 Pyt
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Spark Python脚本如何引用Python脚本？
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DataArts Studio支持自定义的Python脚本吗？
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脚本
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性能测试服务的JMeter引擎支持哪些脚本？
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性能测试服务的JMeter引擎支持哪些脚本？ 未使用任何第三方插件的5.2版本-5.4版本的JMeter创建的jmx脚本。 使用了第三方插件，但是插件可以以jar包形式上传，且未修改ThreadGroup实现的大部分脚本（性能测试服务不确保此类脚本可以正常使用，需要在性能测试服务平台进行调试）。
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脚本
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脚本 对应相对复杂的业务逻辑，AstroZero提供了脚本、服务编排等后台逻辑形式。本章节主要带您了解脚本的基础知识。 AstroZero的脚本引擎采用TypeScript语言。脚本执行时，TypeScript语言会被翻译成JavaScript语言，由JavaScript引擎执行。在JavaScript
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性能测试
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性能测试
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性能测试 使用sysbench模型测试。 准备1000w数据。 sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_only.lua --tables=1 --report-interval=10 --table-size=10000000 --mysql-user=root
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性能测试
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性能测试 如下SQL语句为Q1，访问主表且无谓词条件。 mysql> EXPLAIN SELECT * FROM lineitem LIMIT 10000000,10; +----+-------------+----------+------------+------+----
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JMeter测试工程和CPTS测试工程的区别？
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JMeter测试工程支持直接导入JMeter脚本，使用JMeter原生引擎发起性能测试。 CPTS测试工程支持导入CPTS脚本和JMeter脚本，导入的JMeter脚本会自动转换为CPTS脚本进行性能测试，同时也支持直接手动按照实际压测场景，进行测试任务编辑，开展相应的性能测试。 父主题： 压测工程管理
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方案概述
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移动脚本/脚本目录
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在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 脚本开发”。 移动脚本或脚本目录。 方式一：通过右键的“移动”功能。 在脚本目录中选择需要移动的脚本或脚本文件夹，右键单击脚本或脚本文件夹名称，选择“移动”。 图1 移动 在弹出的“移动脚本”或“移动目录”页面，配置如表1所示的参数。 图2 移动脚本 图3 移动目录
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Python
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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供
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Python
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Python 样例 发送短信（示例1）、发送分批短信（示例1） 发送短信（示例2）、发送分批短信（示例2） 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 引用库 requests 2.18.1（仅示例1引用） 请自行下载安装Python
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Python
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information. >>> 如果未安装Python，请使用以下命令安装： yum install python Python版的Kafka客户端 执行以下命令，安装推荐版本的kafka-python： pip install kafka-python==2.0.1 生产消息 以下加粗
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Python
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获取并安装IntelliJ IDEA，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X，包含2.7.9），可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install
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Python
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Python脚本 在“Python脚本”参数后选择需要执行的Python脚本，系统自动默认显示Python版本，例如Python3。如果脚本未创建，请参考新建脚本和开发Python脚本先创建和开发脚本。 说明： 若选择Python语句方式，数据开发模块将无法解析您输入Python语句中携带的参数。
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Python
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Python 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类的python应用提供S
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Python
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Python 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类的python应用提供S
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Python
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Secret等信息，具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests
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Python
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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供
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