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主编推荐语

大数据技术在软件测试中的应用与实践

内容简介

本书从工程角度出发,阐述了运用大数据技术进行软件测试的方法和实现过程。全书共11章,介绍了大数据测试思维、手机联网数据的收集方法、数据格式的转换方法、大数据的处理方法、软件缺陷挖掘技术以及实践项目的应用等。本书第一章介绍了大数据的测试方法和思维方式,随后每一章都通过案例来讲解大数据技术及其测试应用。

目录

  • 封面
  • 扉页
  • 版权信息
  • 目录
  • 内容提要
  • 前言
  • 平台支撑
  • 第1章 大数据测试的思维
  • 1.1 规律是否存在
  • 1.2 大数据的背后
  • 1.3 大数据测试方法
  • 1.4 目的及组织结构
  • 第2章 大数据收集概述
  • 2.1 案例介绍
  • 2.2 原理及方法
  • 2.3 环境配置
  • 2.3.1 配置无线网
  • 2.3.2 安装分析软件
  • 2.4 数据采集
  • 2.4.1 软件连接
  • 2.4.2 信息显示
  • 2.4.3 数据包的存储
  • 2.5 同步操作
  • 2.6 小结
  • 【思考题】
  • 第3章 网络数据的采集与分析
  • 3.1 物理连接及Wireshark软件的常用操作
  • 3.1.1 物理连接
  • 3.1.2 Wireshark软件的打开方式
  • 3.1.3 构建网络
  • 3.1.4 Wireshark软件功能介绍
  • 3.2 数据包的采集
  • 3.2.1 数据的收集
  • 3.2.2 数据的存储和打开
  • 3.3 数据包的自动抓取
  • 3.3.1 背景介绍
  • 3.3.2 脚本录制
  • 3.3.3 脚本执行
  • 3.4 数据包分析
  • 3.4.1 数据包的分析方法
  • 3.4.2 数据获取
  • 3.4.3 数据包的数量
  • 3.4.4 数据分析
  • 3.5 小结
  • 【思考题】
  • 第4章 数据格式转换及Python编程
  • 4.1 原理及方法
  • 4.1.1 pyshark介绍
  • 4.1.2 File Capture和Live Capture
  • 4.1.3 Python基础语法
  • 4.2 Python安装及配置
  • 4.2.1 Python安装
  • 4.2.2 配置
  • 4.2.3 pyshark包下载
  • 4.2.4 pyshark包安装
  • 4.2.5 安装支撑文件
  • 4.3 Python基础学习
  • 4.3.1 Python的命令行演示
  • 4.3.2 创建并运行.py文件
  • 4.3.3 Python出错演示
  • 4.3.4 Python注释
  • 4.3.5 一行多语句
  • 4.3.6 输出换行
  • 4.3.7 缩进
  • 4.3.8 Python帮助
  • 4.4 Notepad环境
  • 4.4.1 Notepad++软件
  • 4.4.2 运行设置
  • 4.4.3 多个变量赋值
  • 4.4.4 Python的标准数据类型
  • 4.4.5 删除对象的引用
  • 4.4.6 Python语言的运算符
  • 4.4.7 Python条件语句
  • 4.5 Python编程实践
  • 4.5.1 汉诺塔问题
  • 4.5.2 奇偶数分离
  • 4.5.3 Python中in的应用
  • 4.5.4 循环使用else语句编程
  • 4.6 Python面向对象
  • 4.6.1 面向对象介绍
  • 4.6.2 self代表类的对象
  • 4.6.3 类的实例化
  • 4.6.4 Python内置类属性
  • 4.6.5 Python对象的销毁(垃圾回收)
  • 4.6.6 类的继承
  • 4.6.7 方法重写
  • 4.6.8 运算符重载
  • 4.6.9 类属性与方法
  • 4.7 Python的集成开发环境
  • 4.7.1 Py Charm软件
  • 4.7.2 Jupyter软件
  • 4.8 pcapng文件到CSV文件
  • 4.8.1 编写代码
  • 4.8.2 代码运行
  • 4.8.3 转换文件
  • 4.9 小结
  • 【思考题】
  • 第5章 Splunk软件初探
  • 5.1 Splunk简介
  • 5.1.1 Splunk的架构
  • 5.1.2 Splunk indexer集群架构
  • 5.1.3 Splunk search集群架构
  • 5.1.4 SPL语言
  • 5.2 Splunk的安装与配置
  • 5.2.1 安装
  • 5.2.2 配置
  • 5.3 Splunk数据分析
  • 5.3.1 构造SPL语句
  • 5.3.2 确定列名
  • 5.3.3 Splunk的简单操作
  • 5.4 SPL高级编程
  • 5.4.1 自动生成数据
  • 5.4.2 构造随机数
  • 5.4.3 数据统计
  • 5.4.4 Splunk处理过程
  • 5.4.5 报告再编辑
  • 5.5 小结
  • 【思考题】
  • 第6章 Splunk平台实践
  • 6.1 Splunk的基础命令
  • 6.1.1 Search(搜索)命令
  • 6.1.2 SPL的命令分类
  • 6.1.3 常用命令详解
  • 6.2 Splunk软件的自动数据生成
  • 6.2.1 生成数据
  • 6.2.2 删除无用数据
  • 6.2.3 构造随机数据
  • 6.2.4 创建对数列和指数列
  • 6.3 可视化展示
  • 6.3.1 可视化图
  • 6.3.2 格式设置
  • 6.3.3 保存和导入
  • 6.3.4 图形修改
  • 6.4 官方帮助文档
  • 6.4.1 SPL语言目录
  • 6.4.2 命令分析实例
  • 6.5 应用分析实例
  • 6.5.1 案例
  • 6.5.2 案例分析
  • 6.5.3 创建记录
  • 6.5.4 增加统计值
  • 6.5.5 创建test字段
  • 6.5.6 错误解决
  • 【思考题】
  • 第7章 SPL案例编程
  • 7.1 stats命令学习
  • 7.2 数据下载和导入
  • 7.2.1 数据下载
  • 7.2.2 数据导入
  • 7.3 问题描述及分析
  • 7.3.1 自动生成的SPL语句
  • 7.3.2 要求及分析
  • 7.3.3 解决方案
  • 【思考题】
  • 第8章 数据导入及错误分析
  • 8.1 背景知识介绍
  • 8.1.1 时间戳
  • 8.1.2 数据
  • 8.2 数据选择
  • 8.2.1 导入数据入口
  • 8.2.2 数据类型
  • 8.3 时间戳错误
  • 8.3.1 手机联网数据导入
  • 8.3.2 时间戳错误
  • 8.4 问题分析及解决
  • 8.4.1 问题分析
  • 8.4.2 问题解决
  • 8.5 导入配置
  • 8.5.1 源类型设置
  • 8.5.2 索引设置
  • 8.5.3 导入成功及预览
  • 8.5.4 数据搜索及分析
  • 【思考题】
  • 第9章 联网效率分析
  • 9.1 原理及方法
  • 9.1.1 效率分析
  • 9.1.2 性能测试方法
  • 9.2 常用分析命令
  • 9.2.1 sort命令
  • 9.2.2 timechart命令
  • 9.2.3 outlier命令
  • 9.2.4 eventstats命令
  • 9.3 数据导入和处理
  • 9.3.1 数据导入
  • 9.3.2 从Wireshark代码到Splunk代码
  • 9.3.3 字段调整
  • 9.3.4 时间排序
  • 9.3.5 数据分组
  • 9.4 分析联网效率
  • 9.4.1 创建count字段
  • 9.4.2 数据过滤
  • 9.4.3 数据分析
  • 【思考题】
  • 第10章 Linux部署
  • 10.1 原理及方法
  • 10.1.1 虚拟机
  • 10.1.2 数据传输
  • 10.2 软件安装及运行
  • 10.2.1 在虚拟机中安装Linux系统
  • 10.2.2 在Cent OS 7系统中安装Splunk平台
  • 10.2.3 启动Splunk
  • 10.2.4 Splunk的运行演示
  • 10.3 网络配置
  • 10.3.1 Ubuntu安装
  • 10.3.2 VMware网络设置
  • 10.3.3 网络验证
  • 10.3.4 Ubuntu系统的网络配置
  • 10.3.5 运行Splunk
  • 【思考题】
  • 第11章 大数据测试实践
  • 11.1 监测数据导入
  • 11.1.1 运行Splunk
  • 11.1.2 Web日志分析
  • 11.1.3 Xftp连接
  • 11.1.4 monitor方式
  • 11.1.5 monitor数据导入
  • 11.1.6 数据分析
  • 11.1.7 查看文件和目录
  • 11.1.8 小结
  • 11.2 数据缺陷挖掘
  • 11.2.1 方法与思路
  • 11.2.2 状态码
  • 11.2.3 启动Splunk服务
  • 11.2.4 网络联通验证
  • 11.2.5 运行Splunk
  • 11.2.6 返回操作
  • 11.2.7 数据挖掘及分析
  • 11.2.8 可视化展示
  • 11.3 非结构化数据处理
  • 11.3.1 非结构化数据
  • 11.3.2 正则表达式
  • 11.3.3 数据处理
  • 【思考题】
  • 思考题答案
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社,成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”,致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。