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If you are interested in quantitative finance, financial modeling, and trading, or simply want to learn how Python and pandas can be applied to finance, then this book is ideal for you. Some knowledge of Python and pandas is assumed. Interest in financial concepts is helpful, but no prior knowledge is expected.

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在進(jìn)行性能測試時(shí)，我們需要對測試結(jié)果進(jìn)行監(jiān)控和分析，以便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行優(yōu)化。 Locust在內(nèi)存中維護(hù)了一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)每個(gè)事件的統(tǒng)計(jì)信息。 這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許我們在Charts標(biāo)簽頁中查看不同時(shí)間點(diǎn)的性能指標(biāo)，但是正因?yàn)長ocust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實(shí)際上是存儲(chǔ)在內(nèi)存中的。所以在Locust測試結(jié)束后，這些數(shù)據(jù)將不再可用。 如果我們需要長期保存以便后續(xù)分析測試數(shù)據(jù)，可以考慮將Locust的測試數(shù)據(jù)上報(bào)到外部的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，如InfluxDB，并使用Grafana等可視化工具進(jìn)行展示和分析。