首页 > 其他分享 >自己上手写性能测试工具(二)

自己上手写性能测试工具(二)

时间:2023-11-03 10:35:21浏览次数:38  
标签:__ 性能 number print statistical time 测试工具 手写 click

上周教大家如何通过Python实现性能测试工具,最后留了一下问题,今天我们继续来实现命令行工具。

依赖库

requests==2.22.0
gevent==20.9.0
numpy==1.19.2
click==7.1.2

click 库

今天的主角是click库。

中文文档:https://www.osgeo.cn/click/index.html

第一个例子(hello.py):

import click

@click.command()
@click.argument('name')
@click.option('-c', default=1, help='number of greetings')
def hello(name, c):
    for x in range(c):
        click.echo('Hello %s!' % name)


if __name__ == "__main__":
    hello()

查看帮助:

> python3 hello.py --help
Usage: hello.py [OPTIONS] NAME

Options:
  -c INTEGER  number of greetings
  --help      Show this message and exit.

使用:

> python3 hello.py 虫师 -c 3
Hello 虫师!
Hello 虫师!
Hello 虫师!

现在已经掌握了click 的基本用法。

实现命令行性能测试工具

接下来,将click引入到kb.py性能测试脚本中。

from __future__ import print_function
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import time
import click
import requests
from numpy import mean


class statistical:
    pass_number = 0
    fail_number = 0
    run_time_list = []


def running(url, numbers):
    for _ in range(numbers):
        start_time = time.time()
        r = requests.get(url)
        if r.status_code == 200:
            statistical.pass_number = statistical.pass_number + 1
            print(".", end="")
        else:
            statistical.fail_number = statistical.fail_number + 1
            print("F", end="")

        end_time = time.time()
        run_time = round(end_time - start_time, 4)
        statistical.run_time_list.append(run_time)


@click.command()
@click.argument('url')
@click.option('-u', default=1, help='运行用户的数量,默认 1', type=int)
@click.option('-q', default=1, help='单个用户请求数,默认 1', type=int)
def main(url, u, q):
    print("请求URL: {url}".format(url=url))
    print("用户数:{},循环次数: {}".format(u, q))
    print("============== Running ===================")

    jobs = [gevent.spawn(running, url, q) for _url in range(u)]
    gevent.wait(jobs)

    print("\n============== Results ===================")
    print("最大:       {} s".format(str(max(statistical.run_time_list))))
    print("最小:       {} s".format(str(min(statistical.run_time_list))))
    print("平均:       {} s".format(str(round(mean(statistical.run_time_list), 4))))
    print("请求成功", statistical.pass_number)
    print("请求失败", statistical.fail_number)
    print("============== end ===================")


if __name__ == "__main__":
    main()

查看帮助:

python3 kb.py --help
Usage: kb.py [OPTIONS] URL

Options:
  -u INTEGER  运行用户的数量,默认 1
  -q INTEGER  单个用户请求数,默认 1
  --help      Show this message and exit.

使用方法:

> python3 kb.py https://wwww.baidu.com -u 10 -q 10

请求URL: https://wwww.baidu.com
用户数:10,循环次数: 10
============== Running ===================
....................................................................................................
============== Results ===================
最大:       0.955 s
最小:       0.2573 s
平均:       0.4585 s
请求成功 100
请求失败 0
============== end ===================

项目代码:https://github.com/SeldomQA/kb

标签:__,性能,number,print,statistical,time,测试工具,手写,click
From: https://blog.51cto.com/fnngj/8162046

相关文章

  • 微软自动化测试工具palywright
    前言我们介绍许多e2e的自动化测试工具一类是基于Selenium的测试框架:robotframeworkgaugeSeleniumBaseseldom(我自己维护的)另一类是基于JS语言的测试工具:cypresspuppeteer前都本身就是基于Selenium的自动化测试工具,后者在测试人员这个圈子也是未能撼动Selenium的地位,我认为有两个......
  • 打造性能监控平台
    在做性能测试的时候,你是如何监控被测试系统的硬件资源的,如果是云平台,那么一般提供的有可视化的监控信息,如果是本地服务,只能通过系统命令(如ps、top、lsof等)查看。我们可以自己打造一个可视化的系统系统资源监控平台,本文就教大家如何实现。准备工具:Flask:一个简单的web框架。psutil:......
  • 自己上手写性能工具(三)
    自己上手写性能测试工具(一)自己上手写性能测试工具(二)我又来更新第三篇了,因为我又改进了一些功能。显示性能测试进度前些天逛github发现了tqdm,他可以动态显示程序的执行进度。根据前面开发的功能,在运行性能时,如果并发用户和请求数很大,那么终端就处于执行状态,不会有任何信息输出,直到运......
  • Prometheus+Grafana实现服务性能监控:windows主机监控、Spring Boot监控、Spring Cloud
    1、Prometheus介绍Prometheus使用Go语言开发,中文名称叫:普罗米修斯。Prometheus是一个开源系统最初在SoundCloud构建的监控和警报工具包。自2012年成立以来,许多公司和组织已经采用了Prometheus,它现在是一个独立的开源项目并独立于任何公司进行维护。Prometheus于2016年加入云......
  • sql语句性能进阶必须了解的知识点——索引失效分析
    在前面的文章中讲解了sql语句的优化策略https://blog.51cto.com/liwen629/8146651sql语句的优化重点还有一处,那就是——索引!好多sql语句慢的本质原因就是设置的索引失效或者根本没有建立索引!今天我们就来总结一下那些无效的索引设置方式进而避免大家踩坑!看到这里有的同学会问:what?......
  • vue3项目 - 手写可拖拽带进度监控的文件上传组件
    1.实现原理: 原生的上传文件组件: <inputref="uploadFileRef"style="display:none"type="file"/> 自定义上传区域:  拖拽事件添加(dragover,dragenter,drop),点击事件添加(click)调用原生上传组件的click事件:uploadFileRef.value.click()监听元素上传组件的值回传事件:c......
  • NativeBuffering,一种高性能、零内存分配的序列化解决方案[性能测试篇]
    第一版的NativeBuffering([上篇]、[下篇])发布之后,我又对它作了多轮迭代,对性能作了较大的优化。比如确保所有类型的数据都是内存对齐的,内部采用了池化机器确保真正的“零内存分配”等。对于字典类型的数据成员,原来只是“表现得像个字段”,这次真正使用一段连续的内存构架了一个“哈希......
  • 高性能渲染——详解Html Canvas的优势与性能
    本文由葡萄城技术团队原创并首发。转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。一、什么是Canvas想必学习前端的同学们对Canvas都不陌生,它是HTML5新增的“画布”元素,可以使用JavaScript来绘制图形。Canvas元素是在HTML5中新增......
  • gin框架curd 和java springboot crud 的比较及性能
    Gin框架与SpringBoot框架的CURD比较Ginvs.SpringBoot:简介Gin(Go语言):Gin是用于构建Web应用程序和API的轻量级、高性能框架,使用Go编程语言。它以简洁和高性能而闻名。SpringBoot(Java):SpringBoot是一个用于构建基于Java的Web应用程序的开源Java框架。它简化了使......
  • 城市时空预测的统一数据管理和综合性能评估 [实验、分析和基准]《Unified Data Manage
    2023年11月1日,还有两个月,2023年就要结束了,希望在结束之前我能有所收获和进步,冲呀,老咸鱼。 摘要解决了访问和利用不同来源、不同格式存储的不同城市时空数据集,以及确定有效的模型结构和组件。1.为城市时空大数据设计的统一存储格式“原子文件”,并在40个不同的数据集上验证了其......