Python性能测试
pytest测试框架和unittest_python性能测试框架
目录单元测试概述unittest框架介绍unittest实战单元测试单元测试是开发者编写的一小段代码，用于经验被测代码的一个很小的，很明确的功能是否正确，通常而言，一个单元测试是用于判断某个特定条件（或者场景）下某个特定函数的行为。单元测试什么时候测试单元测试由谁负责单元测试需要注意 单元测试的时候一个大前提就是需要清除的知道，自己要测试的程序块所预期的输入和输出，然后根据这个预期和
日期 2023-06-12 10:48:40
python性能测试脚本详解编程语言
conn = httplib.HTTPConnection("localhost:8080") headers = {"Content-type": "application/json"} #application/x-www-form-urlencoded,"Aceept":"text/plain" params = ({"bindHyCardInfo":{"mobileNo":"1
日期 2023-06-12 10:48:40使用python做简单的接口性能测试详解编程语言
myreq=url_request() headers = {User-Agent : Mozilla/5.0 (Linux; Android 4.2.1; en-us; Nexus 4 Build/JOP40D) AppleWebKit/535.19 (KHTML, like Gecko) Chrome/18.0.1025.166 Mobile Safari/535.19} payl
日期 2023-06-12 10:48:40python字典(dict)遍历的四种方法性能测试报告
python中，遍历dict的方法有四种。但这四种遍历的性能如何呢？我做了如下的测试 l=[(x,x)forxinxrange(10000)] d=dict(l) fromtimeimportclock t0=clock() foriind: t=i+d[i] t1=clock() fork,vind.items(): t=k+v t2=clock() fork,vind.iterite
日期 2023-06-12 10:48:40
在Python中使用异步Socket编程性能测试
OK,首先写一个pythonsocket的server段,对开放三个端口:10000,10001,10002.krondo的例子中是每个server绑定一个端口,测试的时候需要分别开3个shell,分别运行.这太麻烦了,就分别用三个Thread来运行这些services. importoptparse importos importsocket importtime fromthreadingi
日期 2023-06-12 10:48:40python常用web框架简单性能测试结果分享(包含django、flask、bottle、tornado)
测了一下django、flask、bottle、tornado框架本身最简单的性能。对django的性能完全无语了。 django、flask、bottle均使用gunicorn+gevent启动，单进程，并且关闭DEBUG，请求均只返回一个字符串ok。 tornado直接自己启动，其他内容一致。 测试软件为siege，测试os为cenos664位，测试命令为: 复制代码代码如下: siege-
日期 2023-06-12 10:48:40Python 编写locust性能测试代码
前言 在Locust测试脚本中，所有业务测试场景都是在HttpLocust和TaskSet两个类的继承子类中进行描述； from locust import HttpLocust, TaskSet, task # 定义用户行为 class UserBehavior(TaskSet): @task def baidu_index(self):
日期 2023-06-12 10:48:40Python 性能测试工具Locust
介绍 An open source load testing tool. 一个开源性能测试工具。 define user behaviour with python code, and swarm your system with millions of simultaneous users. 使用Python代码来定义用户行为。用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统。 官方网站
日期 2023-06-12 10:48:40Python 关于运行时间、调用次数及内存使用的性能测试
Python是一种解释性的语言，执行速度相比C、C++等语言比较缓慢；我们需要在其它地方上下功夫来提高代码的执行速度。首先需要对代码进行分析，这个时候则需要用一些性能测试工具： 目录 一、 Module time 二、 Module timeit 三、 Module cPr
日期 2023-06-12 10:48:40python性能测试值timeit的使用示例
from timeit import Timer def t1(): li = [] for i in range(10000): li.append(i) def t2(): li = [] for i in range(10000): li += [i] def t3(): li = [i for i in
日期 2023-06-12 10:48:40
Python性能测试框架Locust实战教程
01、认识Locust Locust是一个比较容易上手的分布式用户负载测试工具。它旨在对网站（或其他系统）进行负载测试，并确定系统可以处理多少个并发用户，Locust 在英文中是 蝗虫 的意思：作者的想法是在测试期间，放一大群 蝗虫 攻击您的网站。当然事先是可以用 L
日期 2023-06-12 10:48:40Python Kafka客户端性能测试比较
前言 由于工作原因使用到了 Kafka，而现有的代码并不能满足性能需求，所以需要开发高效读写 Kafka 的工具，本文是一个 Python Kafka Client 的性能测试记录，通过本次测试，可以知道选用什么第三方库的性能最高，选用什么编程模型开发出来的工具效
日期 2023-06-12 10:48:40Python 性能测试 Locust 实例
安装 Locust https://blog.csdn.net/mshxuyi/article/details/105492814 1、实例代码 locust 通过 client 属性来使用 Python requests 库的所有方法 UserBehavior类继承TaskSet类，用于描述用户
日期 2023-06-12 10:48:40
Python协程性能测试asyncio vs gevent（异步并发）
两者的区别 区别1解释 gevent是第三方库，通过greenlet实现协程，其基本思路是： 当一个greenlet遇到IO操作时，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。 asyncio是Python 3.4版本引入的
日期 2023-06-12 10:48:40Python Kafka客户端性能测试比较
前言 由于工作原因使用到了 Kafka，而现有的代码并不能满足性能需求，所以需要开发高效读写 Kafka 的工具，本文是一个 Python Kafka Client 的性能测试记录，通过本次测试，可以知道选用什么第三方库的性能最高，选用什么编程模型开发出来的工具效
日期 2023-06-12 10:48:40Python的N种性能测试工具（timeit、profile、cProfile、line_profiler、memory_profiler、objgraph、Pyinstrument、PyCharm）
1、timeit timeit只输出被测试代码的总运行时间，单位为秒，没有详细的统计。 示例代码： import timeit def fun(): lst = [] for i in range(100000): lst.append(i * i)
日期 2023-06-12 10:48:40在MM32F3273上运行MicroPython，对于性能进行测试
简 介： 通过设计简单的测试电路，验证了MicroPython在MM32F3273上运行的情况。初步证实它可以运行移植后的MicroPython。 关键词： MM32F32
日期 2023-06-12 10:48:40《Python高性能编程》——2.13 在优化期间进行单元测试保持代码的正确性
本节书摘来自异步社区《Python高性能编程》一书中的第2章，第2.13节，作者[美] 戈雷利克 （Micha Gorelick），胡世杰，徐旭彬 译，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.13 在优化期间进行单元测试保持代码的正确性 如果你不对你的代码进行单元测试，那么从长远来看你可能正在损害你的生产力。Ian（脸红）十分尴尬地提到有一次他花了一整天的时间优化他的代码，因
日期 2023-06-12 10:48:40Python学习---Django下的Sql性能的测试
安装django-debug-tools Python学习---django-debug-tools安装 性能测试： settings.py INSTALLED_APPS = [ ... 'app01', # 注册app ] STATICFILES_DIRS = (os.path.join(BASE_DIR, "statics"),) # 现添加的配置,这里是元组，注意逗号 TE
日期 2023-06-12 10:48:40Python优雅的Requests库助力性能测试
Python’s standard urllib2 module provides most of the HTTP capabilities you need, but the API is thoroughly broken. It was built for a different time — and a different web. It requires an enormous am
日期 2023-06-12 10:48:40用python做测试实现高性能测试工具(5)—多进程写log
在上一篇中解决了系统的性能问题，但写log又引入了问题，多进程写log会引起混乱。 查询了多进程写log 的方案， 主要有2种： 利用多进程的Queue,把log放到统一的有个log queue里面，一个单独的线程写log 起一个单独的socket server,由 这个server来接受log，并负责写log 我觉得这2重方案都太重了，很多写log的地方就需要改动了，希望找到一个
日期 2023-06-12 10:48:40用python做测试实现高性能测试工具(4)—系统架构
在前面一篇中，不知道我文章中有神马关键字，图片总是上传不成功，为了大家看的方便，在这里上传 多线程的系统架构： 多线程改成多进程，只要把红线部分的线程改成多进程即可，但总的进程数最好不要超过CPU 核数。 最新内容请见作者的GitHub页：http://qaseven.github.io/
日期 2023-06-12 10:48:40用python做测试实现高性能测试工具(3)—优化系统架构
在上一篇中对代码进行了优化，离需求进了一步，但还是很大距离，代码进一步优化我也不知道怎么办了，不会高深的算法。只能从改进系统架构考虑。 方案3： 改变系统架构 在开始多进程之前，先简单说明一下python GIL, 之前自己对他也有些误解。因为python GIL的机制存在，同时运行的线程只有一个，但这个线程在不同时刻可以运行在不同的核上，这个调度是由操作系统完成的，如果你写个死循环，开的
日期 2023-06-12 10:48:40用python做测试实现高性能测试工具(2)—优化代码
在上一篇中我们通过换python的解析器来优化性能。但离实际需求还很远。 方案2： 优化代码 工欲善其事，必先利其器。要优化代码，必须先找到代码的瓶颈所在，最土的方法是添加log, 或者print, 调试完成还需要删除，比较麻烦。python里面也提供了很多profile工具：profile, cProfile, hotshot, pystats， 但这些工具提供的结果可读性不是很好，不够
日期 2023-06-12 10:48:40
用python做测试实现高性能测试工具(1)—序
做过几年开发或者测试开发的人员，时常会觉得很迷茫，新功能的开发或者老功能的维护，基本是在堆代码了， 做过几年测试的朋友也会有类似的想法。性能调优或者性能测试的确很考验人分析问题、解决问题的能力，知识是否全面。本人也是第一次实现高性能的测试工具， 记录下这次diameter协议测试工具的优化过程，供大家一起学习。 有些内容涉及到具体产品，做了些改动或者单独写了测试代码演示。 Python用来开发
日期 2023-06-12 10:48:40Python实现性能测试(locust)
一、安装locust pip install locust -- 安装（在pycharm里面安装或cmd命令行安装都可） locust -V -- 查看版本，显示了就证明安装成功了 或者直接在Pycharm中安装locust: 搜索l
日期 2023-06-12 10:48:40