


python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cenos6 64位,测试命令为:
siege -c 100 -r 100 -b http://127.0.0.1:5000/
django测试结果为:
Transactions: 10000 hits
Availability: 100.00 %
Elapsed time: 18.51 secs
Data transferred: 0.02 MB
Response time: 0.18 secs
Transaction rate: 540.25 trans/sec
Throughput: 0.00 MB/sec
Concurrency: 99.35
Successful transactions: 10000
Failed transactions: 0
Longest transaction: 0.30
Shortest transaction: 0.12
django(去掉所有middleware)测试结果为:
Transactions: 10000 hits
Availability: 100.00 %
Elapsed time: 12.97 secs
Data transferred: 0.02 MB
Response time: 0.13 secs
Transaction rate: 771.01 trans/sec
Throughput: 0.00 MB/sec
Concurrency: 99.41
Successful transactions: 10000
Failed transactions: 0
Longest transaction: 0.28
Shortest transaction: 0.12
flask测试结果为:
Transactions: 10000 hits
Availability: 100.00 %
Elapsed time: 5.47 secs
Data transferred: 0.02 MB
Response time: 0.05 secs
Transaction rate: 1828.15 trans/sec
Throughput: 0.00 MB/sec
Concurrency: 96.25
Successful transactions: 10000
Failed transactions: 0
Longest transaction: 0.11
Shortest transaction: 0.00
bottle测试结果为:
Transactions: 10000 hits
Availability: 100.00 %
Elapsed time: 4.55 secs
Data transferred: 0.02 MB
Response time: 0.04 secs
Transaction rate: 2197.80 trans/sec
Throughput: 0.00 MB/sec
Concurrency: 96.81
Successful transactions: 10000
Failed transactions: 0
Longest transaction: 0.09
Shortest transaction: 0.00
tornado测试结果为:
Transactions: 10000 hits
Availability: 100.00 %
Elapsed time: 7.06 secs
Data transferred: 0.02 MB
Response time: 0.07 secs
Transaction rate: 1416.43 trans/sec
Throughput: 0.00 MB/sec
Concurrency: 99.51
Successful transactions: 10000
Failed transactions: 0
Longest transaction: 0.09
Shortest transaction: 0.01
可见纯框架自身的性能为:
bottle > flask > tornado > django
结合实际使用:
tornado 使用了异步驱动,所以在写业务代码时如果稍有同步耗时性能就会急剧下降;
bottle需要自己实现的东西太多,加上之后不知道性能会怎样;
flask性能稍微差点,但周边的支持已经很丰富了;
django就不说了,性能已经没法看了,唯一的好处就是开发的架子都已经搭好,开发速度快很多
因为最近正在为一个项目选型发愁,所以就测了一下,记录在此吧。
PS: 2014-6-23 使用 centos6 64位 重新进行了测试,得出与生产环境更匹配的结果,并修改了文章。

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Il n'y a pas de fonction de somme intégrée dans le langage C, il doit donc être écrit par vous-même. La somme peut être obtenue en traversant le tableau et en accumulant des éléments: Version de boucle: la somme est calculée à l'aide de la longueur de boucle et du tableau. Version du pointeur: Utilisez des pointeurs pour pointer des éléments de tableau, et un résumé efficace est réalisé grâce à des pointeurs d'auto-incitation. Allouer dynamiquement la version du tableau: allouer dynamiquement les tableaux et gérer la mémoire vous-même, en veillant à ce que la mémoire allouée soit libérée pour empêcher les fuites de mémoire.

Bien que distincts et distincts soient liés à la distinction, ils sont utilisés différemment: distinct (adjectif) décrit le caractère unique des choses elles-mêmes et est utilisée pour souligner les différences entre les choses; Distinct (verbe) représente le comportement ou la capacité de distinction, et est utilisé pour décrire le processus de discrimination. En programmation, distinct est souvent utilisé pour représenter l'unicité des éléments d'une collection, tels que les opérations de déduplication; Distinct se reflète dans la conception d'algorithmes ou de fonctions, tels que la distinction étrange et uniforme des nombres. Lors de l'optimisation, l'opération distincte doit sélectionner l'algorithme et la structure de données appropriés, tandis que l'opération distincte doit optimiser la distinction entre l'efficacité logique et faire attention à l'écriture de code clair et lisible.

Il n'y a pas de salaire absolu pour les développeurs Python et JavaScript, selon les compétences et les besoins de l'industrie. 1. Python peut être davantage payé en science des données et en apprentissage automatique. 2. JavaScript a une grande demande dans le développement frontal et complet, et son salaire est également considérable. 3. Les facteurs d'influence comprennent l'expérience, la localisation géographique, la taille de l'entreprise et les compétences spécifiques.

! x Compréhension! X est un non-opérateur logique dans le langage C. Il booléen la valeur de x, c'est-à-dire que les véritables modifications sont fausses et fausses modifient true. Mais sachez que la vérité et le mensonge en C sont représentés par des valeurs numériques plutôt que par les types booléens, le non-zéro est considéré comme vrai, et seul 0 est considéré comme faux. Par conséquent,! X traite des nombres négatifs de la même manière que des nombres positifs et est considéré comme vrai.

Il n'y a pas de fonction de somme intégrée en C pour la somme, mais il peut être implémenté par: en utilisant une boucle pour accumuler des éléments un par un; Utilisation d'un pointeur pour accéder et accumuler des éléments un par un; Pour les volumes de données importants, envisagez des calculs parallèles.

La page H5 doit être maintenue en continu, en raison de facteurs tels que les vulnérabilités du code, la compatibilité des navigateurs, l'optimisation des performances, les mises à jour de sécurité et les améliorations de l'expérience utilisateur. Des méthodes de maintenance efficaces comprennent l'établissement d'un système de test complet, à l'aide d'outils de contrôle de version, de surveiller régulièrement les performances de la page, de collecter les commentaires des utilisateurs et de formuler des plans de maintenance.

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Copier et coller le code n'est pas impossible, mais il doit être traité avec prudence. Des dépendances telles que l'environnement, les bibliothèques, les versions, etc. dans le code peuvent ne pas correspondre au projet actuel, entraînant des erreurs ou des résultats imprévisibles. Assurez-vous de vous assurer que le contexte est cohérent, y compris les chemins de fichier, les bibliothèques dépendantes et les versions Python. De plus, lors de la copie et de la collation du code pour une bibliothèque spécifique, vous devrez peut-être installer la bibliothèque et ses dépendances. Les erreurs courantes incluent les erreurs de chemin, les conflits de version et les styles de code incohérents. L'optimisation des performances doit être redessinée ou refactorisée en fonction de l'objectif d'origine et des contraintes du code. Il est crucial de comprendre et de déboguer le code copié, et de ne pas copier et coller aveuglément.
