无论是前端开发、后端开发还是测试人员，Postman都是必备的神器。这篇万字长文将带你从零开始，全面掌握Postman的使用技巧。 一、为什么Postman成为接口测试的首选工具？ 在当今前后端分离的

在当今高速发展的互联网时代，软件性能已成为决定产品成功与否的关键因素之一。一个功能完善但性能低下的系统，往往会带来灾难性的用户体验和商业损失。正是在这样的背景下，性能测试作为软件质量保障的重要环节，越

在软件开发周期中，性能测试是确保系统质量的关键环节。一个完整的性能测试流程不仅能发现系统的瓶颈问题，还能为系统优化提供数据支持。本文将详细解析性能测试的全流程，从需求分析到报告输出，带你一步步掌握性能

在软件开发日新月异的今天，自动化测试已成为保证产品质量、提升交付效率的关键环节。作为一名测试开发工程师，选择合适的自动化测试工具至关重要。本文将为您深度解析2025年最受欢迎的5款自动化测试工具，帮助

🛠️ 一、Selenium WebDriver 核心原理 ⚙️ 1. 架构模型：客户端-服务器模式 • 📱 客户端 测试脚本（Python/Java等）调用WebDriver API（如点击操作）。

“2000+测试用例执行时间从1小时降到5分钟” “用30行代码替代300行unittest样板代码” 这就是Pytest的魅力！今天带你解锁Python测试框架的终极进化形态 一、unittest之

一、为什么单元测试是自动化测试的基石？ ✅ 金字塔理论（Martin Fowler）   单元测试优势： ⚡ 执行速度毫秒级（比UI测试快1000倍） 🎯 精准定位失败点 🛡️ 代码变更的安全网 ❌

在软件测试领域，问题定位能力是衡量一个测试工程师专业度的重要标尺。当我刚入行时，最头疼的就是面对一个复杂问题却不知从何下手。经过多年的摸爬滚打，我逐渐发现，掌握了下面这15个Linux命令，就能解决我

在AB实验和非AB实验因果推断中，我们得到的结论往往是单一的变量X对变量Y的影响，而我们往往想知道X是通过何种路径对Y造成影响的。此时就需要通过中介效应分析来得出因果关系之中的变量影响路径。

当前在货拉拉进行的诸多 AB实验中，部分实验中实验单元少，简单随机分流会导致实验与对照的实验前偏差大。本文档调研了业界先进的实验前偏差应对技术，在最优随机分组的基础上，进一步提出了离线分流。

这次实验又不显著? 样本量太少指标波动剧烈? 通常增加样本量是对以上问题最简单直接的解法。但若因客观条件限制导致无法增加样本量呢? 本文介绍的方差缩减技术也许能帮到你。

在进行AB实验时，我们常遇到这样的问题: 实验样本量是否足够? 如果不够还需要多少样本? 两个组的差异能否证明干预是有效的?

货拉拉数据科学团队在订单分发、产品功能迭代等各项业务的支持上，都会遇到实验科的挑战。因此了解行业最新进展和动向，指导数据科学组更快、更好地解决各类业务挑战，是大势所趋。

在货拉拉的 AB实验场景中，分流单元和分析单元往往不一定相同。当两者不一致时，常用的方法会出现犯第一类错误概率过高的问题。

本文旨在明确适用于公司当前普遍业务场景的实验方式以及对应的理论说明。这将有助于我们在双边市场环境中有效地设计实验，评估收益，推动业务策略的持续优化。

当无法进行AB实验或者AB实验不够有效 (如存在不依从现象) 时，正确评估因果效应就需要排除混淆变量的干扰，而排除混淆变量干扰最常用的方法之一就是倾向性得分匹配。

当前时间片实验日益增多，且时间片实验之间如果不加限制会存在互相千扰。因此在货拉拉实验场景大量使用固定顺序轮播的时间片嵌套的方法，将这一干扰降低至可控。

随着货拉拉的产品成熟度不断提升，存在大量针对细分场景的策略。由于业务对于 AB实验结果的可靠度要求不断提升，简单的随机分流已无法满足业务需要。因此，货拉拉数据科学团队提出了体系化的解决方案。

货运双边市场AB实验存在诸多挑战：如何缓解组间运力竞争？如何规避用户歧视？如何降低数据波动？离线时空分流技术为以上难题找到了可行解法，本期就来揭开它的神秘面纱！