python 实现批量post json数据测试

本文分享了使用Python进行批量POST数据测试的方法,包括两种实现方式:使用requests库和urllib库。通过代码实例展示了如何高效地进行数据发送测试。

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服务器之前经常出现发消息就会宕机,今天修改了部分之后,就用python实现了一个批量post数据测试。

直接上代码。url 是测试版,你看到这份代码的时候,应该已经不能用了,童鞋需要自己有可以测试的url哦。

(我的测试环境是,聊天测试,所以你会看到 有一个req_id、to_id,msg 三部分)

第一种办法

#!/user/post_test.py
#coding=utf8
# by kamy
import requests
url="http://test.kamyshi.cn:8400/api/sendmsg"
post={"req_id": 1,"to_id": "19,20,1000","msg_content": "test"}
loop=1000
for i in range(0,loop):
    requests.session().post(url,json = post) #这里用json = post 可以实现发送的是json格式数据。 
    #上面如果写为 requests.session().post(url, post)    则代表把post里面的数据以参数的形式post上去。两者是有区别的,望读者看仔细。</span>


第二种办法,

#coding:utf-8
#postLib.py

import urllib
import urllib2
import json

def http_post():
    url="http://test.kamyshi.cn</span>:8400/api/sendmsg"
    values ={"req_id": 1,"to_id": "19,20,1000","msg_content": "test"}

    jdata = json.dumps(values)             # 对数据进行JSON格式化编码
    req = urllib2.Request(url, jdata)       # 生成页面请求的完整数据
    response = urllib2.urlopen(req)       # 发送页面请求
    return response.read()                    # 获取服务器返回的页面信息

loop = 1000
for i in range(0,loop):
    print i
    resp = http_post()
#resp = http_post()
#print resp


### Python 批量插入数据库实现方法 #### 方法一:使用 `Faker` 库与 REST API 插入仿真用户数据 为了模拟真实场景中的用户数据并将其批量插入到数据库中,可以利用 `Faker` 库来生成假数据并通过 HTTP POST 请求发送给服务器端口。这种方法适用于那些支持通过网络接口接收新记录的应用程序。 ```python from faker import Faker import requests fake = Faker() url = 'http://example.com/api/users' # 替换成目标API地址 for _ in range(10): # 插入十个不同用户的仿真数据 payload = { "name": fake.name(), "address": fake.address(), "email": fake.email() } response = requests.post(url, json=payload) if response.status_code != 201: print(f"Failed to insert record with status code {response.status_code}") ``` 此段代码展示了如何创建虚拟用户信息并向指定URL发起请求的过程[^1]。 #### 方法二:借助 Pandas DataFrame 进行高效批处理写入 PostgreSQL 当面对结构化表格形式的大规模数据集时,Pandas 提供了一种便捷的方式来进行预处理以及后续向关系型数据库(如PostgreSQL)传输这些经过整理后的资料集合。 ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 构建SQLAlchemy引擎实例用于连接特定类型的RDBMS engine = create_engine('postgresql://username:password@localhost/dbname') query_sql = """SELECT * FROM {};""".format(tablename) df = pd.read_sql_query(query_sql, engine) # 获取现有表的内容以便于对比或附加新的条目 new_data = [...] # 新的数据应该被转换成DataFrame格式 new_df = pd.DataFrame(new_data) with engine.connect() as connection: new_df.to_sql(name=tablename, con=connection, index=False, if_exists='append') ``` 上述片段说明了怎样运用Pandas框架读取已有表格内容并将额外的信息追加进去的操作流程[^2]。 #### 方法三:针对 ClickHouse 的高性能大批量加载方案 对于某些专门设计用来应对海量数据分析需求的列存储数据库而言,比如ClickHouse,则有其独特的优化策略以确保快速而稳定地接纳来自外部源的新纪录流。 ```python from clickhouse_driver import Client client = Client(host='localhost') # 初始化客户端会话 create_table_query = """ CREATE TABLE IF NOT EXISTS test ( id UInt32, value String ) ENGINE = MergeTree ORDER BY id; """ client.execute(create_table_query) data = [(i, f'value_{i}') for i in range(1_000)] # 准备一千条随机产生的键值对作为样本输入 insert_query = "INSERT INTO test (id, value) VALUES" client.execute(insert_query, data) ``` 这里给出的例子解释了设置好适当模式之后怎样一次性提交多条指令至ClickHouse服务节点上执行的任务细节[^3]。 #### 方法四:Shell 脚本配合 MySQL 工具命令行方式 如果偏好采用更传统的手段——即编写 shell script 来控制整个过程的话,那么下面这段简单的 bash 编程示范或许能满足这一类开发者的需求: ```bash #!/bin/bash START_TASK_ID=$1 END_TASK_ID=$(( $START_TASK_ID + 9 )) for ((TASK_ID=${START_TASK_ID}; TASK_ID<=${END_TASK_ID}; TASK_ID++)) do LOCATION=$((RANDOM % 100)) # 随机位置编号 TIME=$(date +%s -d "+$(( ${TASK_ID} / 60 )) hour") # 时间戳增量 INSERT_SQL="INSERT INTO tasks (task_id, location, time) VALUES (${TASK_ID}, '${LOCATION}', FROM_UNIXTIME(${TIME}));" mysql --user=DB_USER --password=DB_PASS --host=DB_HOST DB_NAME <<< "${INSERT_SQL}" done echo "批量插入完成." ``` 该脚本实现了连续十条任务记录按照一定规律自动生成并存入MySQL的关系型数据库内的功能[^4]。
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