之间的集成场景呢？今天就由我继续来为大家 介绍一下如何在 CI/CD 中有效集成并使用 mabl 平台。 作为 DevTestOps 工作流中极其重要的一环，如何将 CI/CD 更加灵活完善的融入项目 开发交付中的各类场景，一直是广大公司与团队的一项持久课题。而依托于现在一些主 流的 CI/CD 软件的强大兼容性与接入能力，mabl 自身强大的自动化测试能力可以灵活地 被运用起来，在部署过程中集成 mabl 用户故事（userstory）在软件开发过程中被作为描述需求的一种表达形式，并着重描 述角色（谁要用这个功能）、功能（需要完成什么样子的功能）和价值（为什么需要这个 功能，这个功能带来什么样的价值）。简单理解，即：xx 人想用 xx 功能实现 xx 价值。 以目前我们特性模板为例（如下图所示），其实是涵盖了用户故事想要表述的几个元 素。所以，如果产品同学认真写的话，我们是能够获取到我们要的信息的。 我将基于上述 4 个模块，讲述 Windows 系统下某应用程序的自动化操作流程的实现 步骤： 自动化操作流程类似于 RPA 机器人流程自动化软件，首先需要进行一遍人工操作流 一种基于 Python 的自动化操作流 程解决方案  作者：杨康 57 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 程，把关键点击节点或重要操作步骤截图保存，基于这一系列截图照片和应用程序界面

组进程进行循环。每个进程被赋予一个时间片，当时间片用完时，CPU 将切换到下一个进程。这种循 环的操作就可以通过循环链表来实现。 ‧ 数据缓冲区：在某些数据缓冲区的实现中，也可能会使用到循环链表。比如在音频、视频播放器中，数 据流可能会被分成多个缓冲块并放入一个循环链表，以便实现无缝播放。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 59 4.3. 列表 数组长度不可变导致实用性降低。在许多情况下，我们事先无法确定需要存储多少数据，这使数组长度的选 Figure 7‑23. 二叉搜索树的平衡与退化 7.4.3. 二叉搜索树常见应用 ‧ 用作系统中的多级索引，实现高效的查找、插入、删除操作。 ‧ 作为某些搜索算法的底层数据结构。 ‧ 用于存储数据流，以保持其有序状态。 7.5. AVL 树 * 在二叉搜索树章节中，我们提到了在多次插入和删除操作后，二叉搜索树可能退化为链表。这种情况下，所 有操作的时间复杂度将从 ?(log ?) 恶化为 删除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 7.5.1. AVL 树常见术语 「AVL 树」既是二叉搜索树也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此也被称为「平衡二叉搜 索树」。 7. 树 hello‑algo.com 130

组进程进行循环。每个进程被赋予一个时间片，当时间片用完时，CPU 将切换到下一个进程。这种循 环操作可以通过环形链表来实现。 ‧ 数据缓冲区：在某些数据缓冲区的实现中，也可能会使用环形链表。比如在音频、视频播放器中，数据 流可能会被分成多个缓冲块并放入一个环形链表，以便实现无缝播放。 4.3 列表 列表（list）是一个抽象的数据结构概念，它表示元素的有序集合，支持元素访问、修改、添加、删除和遍历 等操作，无须使用 (?) 。 图 7‑23 二叉搜索树退化 7.4.3 二叉搜索树常见应用 ‧ 用作系统中的多级索引，实现高效的查找、插入、删除操作。 ‧ 作为某些搜索算法的底层数据结构。 ‧ 用于存储数据流，以保持其有序状态。 7.5 AVL 树 * 在“二叉搜索树”章节中我们提到，在多次插入和删除操作后，二叉搜索树可能退化为链表。在这种情况下， 所有操作的时间复杂度将从 ?(log ?) 劣化为 除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树，也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此是一种平衡二叉搜索树 （balanced binary search tree）。

组进程进行循环。每个进程被赋予一个时间片，当时间片用完时，CPU 将切换到下一个进程。这种循 环的操作就可以通过循环链表来实现。 ‧ 数据缓冲区：在某些数据缓冲区的实现中，也可能会使用到循环链表。比如在音频、视频播放器中，数 据流可能会被分成多个缓冲块并放入一个循环链表，以便实现无缝播放。 4.3 列表 数组长度不可变导致实用性降低。在实际中，我们可能事先无法确定需要存储多少数据，这使数组长度的选 择变得困难。若长度过小 com 147 图 7‑23 二叉搜索树的退化 7.4.3 二叉搜索树常见应用 ‧ 用作系统中的多级索引，实现高效的查找、插入、删除操作。 ‧ 作为某些搜索算法的底层数据结构。 ‧ 用于存储数据流，以保持其有序状态。 7.5 AVL 树 * 在二叉搜索树章节中，我们提到了在多次插入和删除操作后，二叉搜索树可能退化为链表。这种情况下，所 有操作的时间复杂度将从 ?(log ?) 恶化为 ?( 除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 第 7 章 树 hello‑algo.com 149 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此也被称为「平衡二叉搜索 树

组进程进行循环。每个进程被赋予一个时间片，当时间片用完时，CPU 将切换到下一个进程。这种循 环操作可以通过环形链表来实现。 ‧ 数据缓冲区：在某些数据缓冲区的实现中，也可能会使用环形链表。比如在音频、视频播放器中，数据 流可能会被分成多个缓冲块并放入一个环形链表，以便实现无缝播放。 4.3 列表 「列表 list」是一个抽象的数据结构概念，它表示元素的有序集合，支持元素访问、修改、添加、删除和遍历 等操作，无须使 (?) 。 图 7‑23 二叉搜索树退化 7.4.3 二叉搜索树常见应用 ‧ 用作系统中的多级索引，实现高效的查找、插入、删除操作。 ‧ 作为某些搜索算法的底层数据结构。 ‧ 用于存储数据流，以保持其有序状态。 7.5 AVL 树 * 在“二叉搜索树”章节中我们提到，在多次插入和删除操作后，二叉搜索树可能退化为链表。在这种情况下， 所有操作的时间复杂度将从 ?(log ?) 劣化为 除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树，也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此也被称为「平衡二叉搜 索树 balanced binary search tree」。

；而如果给定的数据是固定 位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 ?(??) ， 其中 ? 为位数。当数据体量很大时，节省出来的运行时间就能创造较大价值（成本降低、体验变好等）。 在工程领域中，大量问题是难以达到最优解的，许多问题只是被“差不多”地解决了。问题的难易程度一方 面取决于问题本身的性质，另一方面也取决于观测问题的人的知识储备。人的知识越完备、经验越多，分析 组进程进行循环。每个进程被赋予一个时间片，当时间片用完时，CPU 将切换到下一个进程。这种循 环操作可以通过环形链表来实现。 ‧ 数据缓冲区：在某些数据缓冲区的实现中，也可能会使用环形链表。比如在音频、视频播放器中，数据 流可能会被分成多个缓冲块并放入一个环形链表，以便实现无缝播放。 4.3 列表 列表（list）是一个抽象的数据结构概念，它表示元素的有序集合，支持元素访问、修改、添加、删除和遍历 等操作，无须使用 (?) 。 图 7‑23 二叉搜索树退化 7.4.3 二叉搜索树常见应用 ‧ 用作系统中的多级索引，实现高效的查找、插入、删除操作。 ‧ 作为某些搜索算法的底层数据结构。 ‧ 用于存储数据流，以保持其有序状态。 7.5 AVL 树 * 在“二叉搜索树”章节中我们提到，在多次插入和删除操作后，二叉搜索树可能退化为链表。在这种情况下， 所有操作的时间复杂度将从 ?(log ?) 劣化为

… Serverless 为何而生 ？ 为什么需要“无服务器”？ 服务部署及利用率 可用性及容错度 监控、调度 运行及管理 什么是“Serverless”? 无需管理基础设施 自动扩展 按价值付费 高可用以及安全 “无服务”是一种新的模型，它跨越许多不同类别的服务 AWS Lambda AWS Fargate Amazon API Gateway Amazon SNS 来源：https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/autodesk-serverless/ f() f() f() f() 复杂的并行任务 工作流编排 AWS Lambda & Python AWS Lambda 的事件驱动架构 其它服务 事件源 Serverless函数 常见的应用场景 Web 应用 • 静态网站 • 复杂的Web

12.1.1 与其他 Python 模块间的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453 12.1.2 数据流格式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454 12.1.3 模块接口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 650 16.2 io --- 处理流的核心工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 651 vii 16.2.1 概述 协程与任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 924 18.1.3 流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 941 18

12.1.1 与其他 Python 模块间的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453 12.1.2 数据流格式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454 12.1.3 模块接口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 650 16.2 io --- 处理流的核心工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 651 vii 16.2.1 概述 协程与任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 924 18.1.3 流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 941 18

12.1.1 与其他 Python 模块间的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 471 12.1.2 数据流格式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 472 12.1.3 模块接口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 678 16.2 io --- 处理流的核心工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 679 16.2.1 概述 . . 协程与任务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 954 18.1.3 流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 972 18