Python接口时延性能测试

最新推荐文章于 2025-01-21 12:12:28 发布
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#python #开发语言 #后端 #集成测试 

import requests
import csv

# 定义接口列表
urls = ['https://www.abcd.com', 'https://www.abcde.com/']

# 发送请求的次数
num_requests = 10

# 初始化结果列表
results = []

# 添加表头
report_data = [['URL'] + [f'Response Time {
     
     i}' for i
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接口响应时间测试
weiliang_Handan的博客
06-18 2354
会输出详细的请求过程，包括 DNS 解析时间、TCP 连接时间、SSL 握手时间、服务器处理时间和总时间。测试并计算平均响应时间外，还可以使用其他工具和方法来获得更准确的结果。是 Apache HTTP 服务器的一部分，可以用于测试 HTTP 服务器的性能。这种方法可以有效减少单次测试结果的偶然误差，从而提供更准确的响应时间评估。会在每个请求中添加指定的头部信息，帮助你准确地测试 API 响应时间。将输出详细的统计数据，包括每次请求的平均时间、中位数、百分位数等。将输出统计数据，包括每次请求的平均时间。
量子计算接口开发：Python vs Rust 性能对决
最新发布
Loving_enjoy的博客
08-04 293
**20比特 QFT** | 98.561 | 8.912 | 11.06x || **15比特Grover算法** | 1,842 | 216 | 88.3% || **15比特 QFT** | 8.742 | 0.743 | 11.76x || **10比特 QFT** | 0.843 | 0.089 | 9.47x || **5比特 QFT** | 0.142 | 0.021 | 6.76x || **10比特纠缠态** | 152 | 28 | 81.5% |
Python3---获取延迟、提前的时间、日期---datetime、time
Alien-Hu
01-29 2300
文章目录0.年月日时分秒------指令代码1.获取年、月、日、时、分、秒组合的字符串2.根据当前时间获取：延迟的时间、提前的时间1.获取延迟的时间2.获取提前的时间3.字符串格式的转换---time4.将字符串转换为延迟、提前的字符串5.时间大小的比较 0.年月日时分秒------指令代码 指令 解释 例子 %y 年没有世纪作为一个零填充的小数。 00, 01, …, 99 %-y 没有世纪作为十进制数的年份。 0, 1, …, 99 %Y 以世纪为十进制数的年份。 201
如何用Python获取接口响应时间?elapsed方法来帮你
03-15 2968
目录 1.查询A表中100条数据，查出其中性别是女，名字为张飞的人，根据工资做个倒序排序。 2.同时更新多条数据，怎么写sql 3.测试计划和测试方案是什么区别 4.如何用Python获取接口响应时间 1)获取响应时间（举个栗子） 2)timeout超时 5.如何搭建测试环境 1.查询A表中100条数据，查出其中性别是女，名字为张飞的人，根据工资做个倒序排序。 select*fromaWHEREsex='女'A...
python怎么测试一个网站的延迟_python 之实现ping测试延迟的两种方式
weixin_39808803的博客
11-29 183
#!/usr/bin/python3.7#!coding:utf-8__author__ = 'hsz'__date__ = 'Thu Feb 27 22:41:15 EST 2020'importtimeimportstructimportsocketimportselectimportsysdefchesksum(data):"""校验"""n=len(data)m= n % 2sum=0fo...
python脚本实现串口通讯收发，并测试延时时间
dujunqiu的博客
05-11 2351
2：发送数据之后就进入接收模式，数据接收成功之后计算收发之间的时间差，并打印发送次数和时间差；4：没有设备端的话，就短接串口的TX和RX，自收自发；可以自行修改发送内容，获取发送多少次之后自动停止等功能。3：再进入发送模式循环发送接收；1：先配置基本的串口参数；
Python进行Socket接口测试的实现
互联网架构小马的博客
08-24 1121
在计算机网络编程中，socket（套接字）是一个抽象层，用于描述网络上的两个应用程序之间的通信链路。它允许程序员通过网络发送和接收数据，就像两个程序之间通过文件系统进行数据交换一样。socket 提供了一种统一的接口，使得不同操作系统上的应用程序可以进行网络通信，而无需关心底层网络细节。Python 提供了一个内置的socket模块，使得开发者可以轻松地进行网络通信。这个模块实现了许多与网络相关的函数和类，使得创建客户端和服务器应用程序变得简单和直观。
python 多线程、多进程、协程网络性能对比
vzdong1的博客
07-30 1212
python 多线程、多进程、协程性能对比
【Python运维】Python与网络监控：如何编写网络探测与流量分析工具
一个被知识诅咒的人
01-21 1644
随着互联网技术的快速发展，网络性能的监控与分析成为保障信息系统稳定运行的关键环节。本文深入探讨了如何利用Python语言构建高效的网络探测与流量分析工具。首先，介绍了网络监控的基本概念和常用技术，随后详细阐述了基于Python的网络探测方法，包括Ping扫描和端口扫描，并结合Scapy库展示了具体实现。接着，本文重点讨论了流量分析工具的开发，从数据包捕获、流量统计到实时监控，提供了完整的代码示例和详细的中文注释。此外，文章还介绍了性能优化的策略，以提升工具的效率和稳定性。通过实际应用案例，验证了所开发工具在
Python与自动化测试：提高软件质量和稳定性
主要分享测试的学习资源，帮助快速了解测试行业，帮助想转行、进阶、小白成长为高级测试工程师。
09-14 150
在软件开发过程中，自动化测试是提高软件质量和稳定性的重要手段之一。Python作为一种简洁而强大的编程语言，为自动化测试提供了丰富的工具和库。本文将介绍几个常见的自动化测试案例，并提供详细的Python代码示例，帮助您更好地理解和应用自动化测试。
如何利用Python进行自动化测试和性能测试
wslejbb的博客
03-11 675
在Python中，我们可以使用多种库和工具来执行自动化测试和性能测试。下面是一些示例代码，用于展示如何使用Python进行这两种类型的测试。
Python实现性能测试(locust)
qq_492448446的博客
03-10 3470
Python实现性能测试(locust)
Python性能测试工具Locust入门
软件测试技术资源分享官
05-22 1905
1、性能测试该怎么做？利用工具模拟真实用户操作。
2024年最全Python性能测试框架Locust实战教程_python locust 性能测试(1)，2024年最新网易的朋友给我这份339页的软件测试面经
2401_84715691的博客
05-06 1218
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。3、统计结果基于Web界面 Locust 有一个简单的用户界面，可实时显示相关的测试详细信息，并且统计结果界面是基于网页的，而网页是天生跨平台的，所以 Locust 是跨平台且易于扩展的。PS：locust 目前有2个大版本，0和1的版本，两个版本之间语法差异比较大，安装1*版本，直接pip install locust 即可。
Python实现性能自动化测试竟然如此简单
软件测试技术交流分享
04-07 854
1.什么是性能自动化测试?
超细Python性能测试实战，Locust框架性能测试（详全），2024年最新看完就能找到工作
2401_84296945的博客
04-14 1233
不论前路多么坎坷，只要你保持坚定的信念，勇往直前，坚持奋斗，就能超越自我，创造属于自己的辉煌。相信自己的能力，不断努力，追逐梦想，成功将会向你敞开大门。奋斗，是实现人生价值的唯一途径。不要畏惧失败，因为每一次的挫折都是通向成功的必经之路。坚持奋斗，用汗水浇灌梦想，相信自己的能力，不断努力，追求卓越，成功将会向你伸出双手。自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
Python实现性能自动化测试竟然如此简单【颠覆你的三观】
爱码小哥
04-26 755
一、思考❓❔ 1.什么是性能自动化测试? 性能系统负载能力 超负荷运行下的稳定性 系统瓶颈 自动化测试使用程序代替手工 提升测试效率 性能自动化使用代码模拟大批量用户 让用户并发请求 多页面多用户并发请求 采集参数，统计系统负载能力 生成报告 2.Python中的性能自动化测试库？ locust库 使用Python 使用代码来创建批量用户 分布式 可以在多台服务器上，进行分布式性能测试 可伸缩性...
Python性能测试工具汇总
太阳爱编程
09-02 2344
Python性能测试工具汇总。
Python性能测试-Locust框架
naoju8155的博客
07-18 7653
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 Locust 定义每个蝗虫（或测试用户）的行为，并且通过 Web UI 实时监视围攻过程。...
性能测试基础时延手法怎么让自己更好判断起点
06-24
<think>我们正在讨论性能测试中的基础时延手法，特别是判断起点的最佳实践。性能测试中的时延（latency）是指从发起请求到接收到响应所经过的时间。判断起点（即何时开始计时）是准确测量时延的关键。在性能测试中，基础时延手法通常包括以下步骤：1.确定测试目标：明确要测试的系统、接口或功能。2.设计测试场景：模拟真实用户行为，包括请求频率、数据量等。3.选择测量点：即确定时延测量的起点和终点。4.执行测试并收集数据。5.分析结果。其中，判断起点（即计时开始点）的常见方法有：-**客户端发起请求的时刻**：在客户端代码中，记录发送请求前的时间戳。这是最常用的方法，因为可以捕获整个请求生命周期（包括网络传输和服务端处理）。-**请求到达服务端的时刻**：在服务端入口（如API网关、Web服务器）记录请求到达的时间戳。这种方法排除了客户端到服务端的网络延迟，只测量服务端处理时间。-**请求进入应用逻辑的时刻**：在应用代码中，当请求进入业务逻辑处理前记录时间戳。这种方法排除了服务端框架和中间件的处理时间，只测量核心业务逻辑。最佳实践建议：1.**根据测试目的选择起点**：-若要测量端到端时延（包括网络延迟），则选择客户端发起请求的时刻作为起点。-若要测量服务端处理能力，则选择请求到达服务端的时刻或进入应用逻辑的时刻作为起点。2.**确保时间同步**：如果起点和终点分布在不同的机器上，必须确保所有机器的时间同步（例如使用NTP协议），否则时延计算会出现偏差。3.**使用高精度计时器**：在代码中使用高精度计时器（如Java的`System.nanoTime()`或Python的`time.perf_counter()`），避免使用低精度时间函数。4.**考虑冷启动影响**：在性能测试中，第一次请求往往因JIT编译、类加载等原因耗时较长，因此通常忽略前几次请求或进行预热。5.**多次测量取统计值**：由于网络抖动、GC等因素，单次测量可能不准确，应多次测量并取平均值、中位数或百分位数（如P90、P99）。6.**记录附加信息**：除了时延，还应记录请求状态、错误信息等，便于分析异常情况。示例（Python）：```pythonimporttimeimportrequestsdefmeasure_latency(url):start_time=time.perf_counter()#起点：客户端发起请求前response=requests.get(url)end_time=time.perf_counter()#终点：客户端收到响应后latency=end_time-start_time#时延（秒）returnlatency,response.status_code#多次测量latencies=[]for_inrange(10):latency,status=measure_latency("http://example.com")ifstatus==200:latencies.append(latency)#计算统计值avg_latency=sum(latencies)/len(latencies)```§§相关问题§§1.性能测试中如何选择时延测量的终点？2.如何减少网络抖动对时延测量的影响？3.性能测试中常见的时延指标有哪些？</think>### 性能测试基础时延手法与起点判断 在性能测试中，**基础时延**指系统从接收请求到开始响应的时间间隔，是衡量系统响应能力的关键指标。判断起点的准确性直接影响测试结果的有效性。以下是核心实践方法： --- #### **一、基础时延测量手法** 1. **端到端测量法** - **原理**：从客户端发起请求（起点）到收到首个响应字节（终点）的时间差 - **工具**： - 使用 `curl -w` 命令记录时间戳： ```bash curl -o /dev/null -s -w "time_namelookup: %{time_namelookup}\ntime_connect: %{time_connect}\ntime_starttransfer: %{time_starttransfer}\n" http://example.com ``` - 其中 `time_starttransfer - time_connect` 即为服务端处理时延 2. **分布式追踪法** - 在微服务架构中，通过 Jaeger/Zipkin 等工具在请求入口注入追踪ID，记录各服务节点的时间戳差值[^1]。 3. **TCP层测量** - 起点：捕获TCP SYN包发送时刻 - 终点：捕获TCP SYN-ACK包到达时刻 - 工具：`tcpdump` + `Wireshark` 分析网络报文时序 --- #### **二、判断起点的最佳实践** 1. **协议规范起点** - **HTTP请求**：以客户端发出完整HTTP HEADER的结束时刻（即空行`\r\n\r\n`后）为起点 - **TCP连接**：以SYN包离开网卡的时间戳为起点（需内核支持高精度计时） 2. **代码埋点法** 在服务端代码关键位置插入计时逻辑： ```java // 记录请求到达入口时刻（起点） long startTime = System.nanoTime(); // 业务逻辑处理... // 记录首个字节发送时刻（终点） long latency = System.nanoTime() - startTime; ``` *注意：需确保埋点位于请求解析后、业务逻辑前[^3]* 3. **内核旁路技术** 使用 eBPF 在操作系统内核层捕获事件： ```c // 捕获socket接受请求的系统调用 SEC("kprobe/tcp_v4_do_rcv") int handle_rcv(struct pt_regs *ctx) { u64 ts = bpf_ktime_get_ns(); bpf_map_update_elem(&start_map, &sk, &ts); } ``` 4. **避免冷启动干扰** - 前10%的请求不计入统计（排除JIT编译、类加载等干扰） - 预热阶段最小请求量公式： $$N_{warmup} = \frac{2 \times \text{堆内存(GB)}}{\text{单请求内存消耗(KB)}} \times 1000$$ --- #### **三、关键验证方法** | 验证方式 | 精度 | 适用场景 | |-------------------|------------|-------------------------| | NTP时间同步偏差 | ≤1ms | 跨服务器时钟校准 | | 硬件时间戳(TSC) | 纳秒级 | 单机高精度测量 | | 环路延迟测试 | 微秒级 | 网络设备基准校验 | > **最佳实践**：组合使用代码埋点（业务时延）和TCP层测量（网络时延），通过差值分离瓶颈位置[^2]。 ---
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