Python에서 플라스크 배포 후 동시성 테스트를 위한 샘플 코드
部署后看下flask支持的并发,来个300并发看看,上代码
import threading, time, requests url = ""total = 0 suc = 0 fail = 0 exception = 0 maxtime=0 mintime=100gt3=0 lt3=0class RequestThread(threading.Thread):def __init__(self, thread_name): threading.Thread.__init__(self) self.test_count = 0def run(self): self.test_performace()def test_performace(self): global totalglobal sucglobal failglobal exceptionglobal gt3global lt3try: st = time.time() conn = requests.get(url) res = conn.status_codeif res== 200: total+=1suc+=1else: total+=1fail+=1time_span = time.time()-st print ('%s:%f\n'%(self.name,time_span) ) self.maxtime(time_span) self.mintime(time_span) if time_span>3: gt3+=1else: lt3+=1except Exception as e: print (e ) total+=1exception+=1def maxtime(self,ts): global maxtimeprint (ts)if ts>maxtime: maxtime=tsdef mintime(self,ts): global mintimeif ts<mintime: mintime=tsprint ('===========请求开始===========' ) start_time = time.time() thread_count = 100i = 0 while i <= thread_count: t = RequestThread("线程:" + str(i)) t.start() i += 1 t=0while total<thread_count|t>20:print ("总数:%d,成功数:%d,失败:%d,异常:%d\n"%(total,suc,fail,exception) )print (url) t+=1time.sleep(1)print ('===========task end===========')print ("总数:%d,成功:%d,失败:%d,异常:%d"%(total,suc,fail,exception))print ('响应最大时间:',maxtime)print ('响应最小时间',mintime)print ('大于3秒的响应:%d,占比:%0.2f'%(gt3,float(gt3)/total))print ('小于3秒:%d,占比:%0.2f'%(lt3,float(lt3)/total))
看下百度请求响应
那么我的呢
还算可以吧 支持的并发,不过不太准,可以参考。接口也可以用这个搞
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1. 소개 지난 몇 년 동안 YOLO는 계산 비용과 감지 성능 간의 효과적인 균형으로 인해 실시간 객체 감지 분야에서 지배적인 패러다임이 되었습니다. 연구원들은 YOLO의 아키텍처 설계, 최적화 목표, 데이터 확장 전략 등을 탐색하여 상당한 진전을 이루었습니다. 동시에 사후 처리를 위해 NMS(비최대 억제)에 의존하면 YOLO의 엔드투엔드 배포가 방해되고 추론 대기 시간에 부정적인 영향을 미칩니다. YOLO에서는 다양한 구성 요소의 설계에 포괄적이고 철저한 검사가 부족하여 상당한 계산 중복이 발생하고 모델 기능이 제한됩니다. 이는 최적이 아닌 효율성을 제공하며 성능 향상을 위한 상대적으로 큰 잠재력을 제공합니다. 이 작업의 목표는 사후 처리와 모델 아키텍처 모두에서 YOLO의 성능 효율성 경계를 더욱 향상시키는 것입니다. 이를 위해

Flask 설치 및 구성 튜토리얼: Python 웹 애플리케이션을 쉽게 구축하기 위한 도구로, 특정 코드 예제가 필요합니다. 소개: Python의 인기가 높아짐에 따라 웹 개발은 Python 프로그래머에게 필요한 기술 중 하나가 되었습니다. Python으로 웹 개발을 수행하려면 적합한 웹 프레임워크를 선택해야 합니다. 많은 Python 웹 프레임워크 중에서 Flask는 개발자가 선호하는 간단하고 사용하기 쉽고 유연한 프레임워크입니다. 이번 글에서는 Flask 프레임워크 설치에 대해 소개하겠습니다.

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기능 테스트는 블랙박스 및 화이트박스 테스트를 통해 기능 기능성을 검증하고, 코드 커버리지는 테스트 케이스에 포함된 코드 부분을 측정합니다. Python 및 Java와 같은 언어마다 테스트 프레임워크, 적용 범위 도구 및 기능이 다릅니다. 실제 사례에서는 기능 테스트 및 적용 범위 평가를 위해 Python의 Unittest 및 Coverage와 Java의 JUnit 및 JaCoCo를 사용하는 방법을 보여줍니다.
