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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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在進行性能測試時，我們需要對測試結果進行監(jiān)控和分析，以便于及時發(fā)現(xiàn)問題并進行優(yōu)化。 Locust在內(nèi)存中維護了一個時間序列數(shù)據(jù)結構，用于存儲每個事件的統(tǒng)計信息。 這個數(shù)據(jù)結構允許我們在Charts標簽頁中查看不同時間點的性能指標，但是正因為Locust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實際上是存儲在內(nèi)存中的。所以在Locust測試結束后，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)上報到外部的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，如InfluxDB，并使用Grafana等可視化工具進行展示和分析。