Python3.6性能测试框架Locust安装与使用详解(图)
下面小编就为大家带来一篇Python 3.6 性能测试框架Locust安装及使用方法(详解)。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
背景
Python3.6 性能测试框架Locust的搭建与使用
基础
python版本:python3.6
开发工具:pycharm
Locust的安装与配置
点击“File”→“setting”
点击“setting”,进入设置窗口,选择“Project Interpreter”
点击“+”
输入需要“Locust”,点击“Install Package”
安装完成即可使用。
安装完Locust工具后,只需要编写一个简单Python文件即可对系统进行负载测试。下面举个例子:
from locust import Locust, TaskSet, task class UserBehavior(TaskSet): @task def job(self): pass class User(Locust): task_set = UserBehavior min_wait = 1000 max_wait = 3000
然后在终端输入:
mars@mars-Ideapad-V460:~/test$ locust [2015-09-12 10:46:36,876] mars-Ideapad-V460/INFO/locust.main: Starting web monitor at *:8089 [2015-09-12 10:46:36,919] mars-Ideapad-V460/INFO/locust.main: Starting Locust 0.7.3
然后在浏览器中访问localhost:8089,弹出如下页面:
第一行Number of users to simulate是模拟用户的数量,第二行Hatch rate (users spawned/second表示产生模拟用户的速度,所有用户产生完后开始测试统计,填写完成后点击“Start swarming”即可开始测试:
Atas ialah kandungan terperinci Python3.6性能测试框架Locust安装与使用详解(图). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Menilai kos/prestasi sokongan komersial untuk rangka kerja Java melibatkan langkah-langkah berikut: Tentukan tahap jaminan yang diperlukan dan jaminan perjanjian tahap perkhidmatan (SLA). Pengalaman dan kepakaran pasukan sokongan penyelidikan. Pertimbangkan perkhidmatan tambahan seperti peningkatan, penyelesaian masalah dan pengoptimuman prestasi. Timbang kos sokongan perniagaan terhadap pengurangan risiko dan peningkatan kecekapan.

Keluk pembelajaran rangka kerja PHP bergantung pada kecekapan bahasa, kerumitan rangka kerja, kualiti dokumentasi dan sokongan komuniti. Keluk pembelajaran rangka kerja PHP adalah lebih tinggi jika dibandingkan dengan rangka kerja Python dan lebih rendah jika dibandingkan dengan rangka kerja Ruby. Berbanding dengan rangka kerja Java, rangka kerja PHP mempunyai keluk pembelajaran yang sederhana tetapi masa yang lebih singkat untuk bermula.

Rangka kerja PHP yang ringan meningkatkan prestasi aplikasi melalui saiz kecil dan penggunaan sumber yang rendah. Ciri-cirinya termasuk: saiz kecil, permulaan pantas, penggunaan memori yang rendah, kelajuan dan daya tindak balas yang dipertingkatkan, dan penggunaan sumber yang dikurangkan: SlimFramework mencipta API REST, hanya 500KB, responsif yang tinggi dan daya pemprosesan yang tinggi.

Mengikut penanda aras, untuk aplikasi kecil dan berprestasi tinggi, Quarkus (permulaan pantas, memori rendah) atau Micronaut (TechEmpower cemerlang) adalah pilihan yang ideal. SpringBoot sesuai untuk aplikasi bertindan penuh yang besar, tetapi mempunyai masa permulaan dan penggunaan memori yang lebih perlahan.

Menulis dokumentasi yang jelas dan komprehensif adalah penting untuk rangka kerja Golang. Amalan terbaik termasuk mengikut gaya dokumentasi yang ditetapkan, seperti Panduan Gaya Pengekodan Google. Gunakan struktur organisasi yang jelas, termasuk tajuk, subtajuk dan senarai, serta sediakan navigasi. Menyediakan maklumat yang komprehensif dan tepat, termasuk panduan permulaan, rujukan API dan konsep. Gunakan contoh kod untuk menggambarkan konsep dan penggunaan. Pastikan dokumentasi dikemas kini, jejak perubahan dan dokumen ciri baharu. Sediakan sokongan dan sumber komuniti seperti isu dan forum GitHub. Buat contoh praktikal, seperti dokumentasi API.

Pilih rangka kerja Go terbaik berdasarkan senario aplikasi: pertimbangkan jenis aplikasi, ciri bahasa, keperluan prestasi dan ekosistem. Rangka kerja Common Go: Gin (aplikasi Web), Echo (Perkhidmatan Web), Fiber (daya pemprosesan tinggi), gorm (ORM), fasthttp (kelajuan). Kes praktikal: membina REST API (Fiber) dan berinteraksi dengan pangkalan data (gorm). Pilih rangka kerja: pilih fasthttp untuk prestasi utama, Gin/Echo untuk aplikasi web yang fleksibel, dan gorm untuk interaksi pangkalan data.

Pelan hala tuju pembelajaran rangka kerja Java untuk bidang yang berbeza: Pembangunan web: SpringBoot dan PlayFramework. Lapisan kegigihan: Hibernate dan JPA. Pengaturcaraan reaktif bahagian pelayan: ReactorCore dan SpringWebFlux. Pengkomputeran masa nyata: ApacheStorm dan ApacheSpark. Pengkomputeran Awan: AWS SDK untuk Java dan Google Cloud Java.

Terdapat lima salah faham dalam pembelajaran rangka kerja Go: terlalu bergantung pada rangka kerja dan fleksibiliti terhad. Jika anda tidak mengikut konvensyen rangka kerja, kod tersebut akan menjadi sukar untuk dikekalkan. Menggunakan perpustakaan lapuk boleh menyebabkan isu keselamatan dan keserasian. Penggunaan pakej yang berlebihan mengaburkan struktur kod. Mengabaikan pengendalian ralat membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka dan ranap sistem.
