一个python的性能检测脚本

本文介绍了一个Python脚本,该脚本通过调用top命令并解析其输出来周期性地记录系统的内存和CPU使用情况。记录的信息被保存到指定的日志文件中,并在运行过程中监控与top命令相关的进程。

def process(self):

logger = logging.getLogger()
hdlr = logging.FileHandler('C:\pt.log')
formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s]%(levelname)-8s"%(message)s"','%Y-%m-%d %a %H:%M:%S')
hdlr.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(hdlr)
logger.setLevel(logging.INFO)
timesum = 3600
countsum = 0
while(timesum > 0):
result = self.keywords.fileop.executeCommand('top -b -d 1 -n 2 | grep \'Mem\|Cpu\' |awk \'{if(NR==3) print }\'')
logger.info(result)
result = self.keywords.fileop.executeCommand('top -b -d 1 -n 2 | grep \'Mem\|Cpu\' |awk \'{if(NR==4) print }\'')
logger.info(result)

time.sleep(120)
timesum = timesum - 120

result = self.keywords.fileop.executeCommand('top -b -d 1 -n 2 | grep \'Mem\|Cpu\' |awk \'{if(NR==3) print }\'')
logger.info(result)
result = self.keywords.fileop.executeCommand('top -b -d 1 -n 2 | grep \'Mem\|Cpu\' |awk \'{if(NR==4) print }\'')
logger.info(result)
result = self.keywords.fileop.executeCommand(self.keywords.test_dir + 'count.sh')
logger.info(result)
logger.info('countSume = :' + str(countsum))
pids = self.keywords.fileop.executeCommand("ps aux|grep top |awk '{printf \" \"$2}'")
pidlist = pids.split(' ')
for i in pidlist:
if i is not pidlist[0]:
result = self.keywords.fileop.executeCommand('kill -9 ' + i)
self.keywords.writeLineFormated(result)
self.keywords.fileop.closeAllConnections()
# t.pleaseStop()
return True
<think>首先,用户的问题是:“我想查找使用Python编写并发测试脚本的方法 请问Python编写并发测试脚本的方法”。这是在询问如何用Python编写并发测试脚本。 现在,系统指令要求我: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1] - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用:有三个引用提供: - [^1]: 关于接口自动化测试的Python脚本。 - [^2]: Python编写薅羊毛脚本经验,讨论多线程。 - [^3]: Python实现接口并发测试脚本。 用户的问题是直接关于并发测试脚本的,所以引用[^3]是最相关的,因为它直接提到“python实现接口并发测试脚本”。引用[^2]讨论多线程,这对并发测试也很重要。引用[^1]是关于接口自动化测试的一般性内容,可能相关但不是核心。 我需要构建一个结构清晰的回答: 1. 逐步解释如何使用Python编写并发测试脚本。 2. 参考提供的引用。 3. 最后生成相关问题。 关键元素: - 使用中文回答。 - 在适当的地方添加引用标识。 - 生成相关问题。 内容大纲: 1. **介绍并发测试**:解释什么是并发测试,为什么重要。 2. **Python工具**:讨论Python中用于并发的工具,如线程、多进程、asyncio等。 3. **步骤示例**:提供步骤或代码示例如何实现并发测试。 4. **引用整合**:自然地融入引用。 5. **相关问题**:结束时生成相关问题。 从引用中提取: - [^3] 提到Python实现接口并发测试脚本,并有视频文档获取方式。我可以引导用户参考这个资源。 - [^2] 讨论多线程在脚本中的应用,反驳了Python多线程无用的说法。 - [^1] 是关于接口测试的一般性,但可以交叉引用。 确保引用自然: - 例如,在讨论多线程时,提到[^2]的观点。 - 在提供资源时,提到[^3]。 代码示例:既然是关于脚本的,我可以提供一个简单的并发测试脚本示例。使用Python的threading库。 最后,生成相关问题:至少3个相关问题。 现在,构建回答: - 先用简要介绍。 - 然后分步骤解释。 - 结束时生成问题。 回答结构: 1. **理解并发测试**:什么是并发测试?在软件测试中,并发测试指的是同时执行多个操作来测试系统的并发处理能力。 2. **Python实现方法**: - 使用threading模块(多线程)。 - 使用multiprocessing模块(多进程)。 - 使用asyncio(异步IO)。 3. **示例代码**:提供一个简单的并发测试脚本示例。使用threading,因为它常见。 4. **优化和考虑**:讨论性能、资源管理。 5. **参考引用**:整合[^3]的资源建议。 6. **结论**。 7. **相关问题**。 </think>### Python编写并发测试脚本的方法 在软件测试中,并发测试用于验证系统在同时处理多个请求时的性能和稳定性,这对于接口测试尤为重要。Python提供了多种工具实现并发,包括多线程、多进程和异步IO。下面我将一步步解释如何用Python编写并发测试脚本,确保结构清晰、实用可靠。回答中会自然地引用站内资源提供额外参考。 #### 1. **理解并发测试的核心概念** 并发测试的核心是模拟多个用户或进程同时访问系统。在Python中,这可以通过并行执行任务来实现。常见的并发模型包括: - **多线程(Threading)**:适合I/O密集型任务(如网络请求),因为线程共享内存,开销小。 - **多进程(Multiprocessing)**:适合CPU密集型任务(如计算),每个进程独立运行,避免全局解释器锁(GIL)限制。 - **异步IO(asyncio)**:基于事件循环,适用于高并发网络应用。[^3] 引用[^2]指出,Python的多线程在薅羊毛脚本中非常实用,能将业务执行和调度分离,提升效率。虽然GIL限制了真正的并行,但对于并发测试(如接口请求),多线程通常足够高效。 #### 2. **Python实现并发测试的步骤** 以下是编写并发测试脚本的基本流程,使用Python的`threading`模块作为示例(适合接口测试): **步骤1: 安装必要库** Python标准库已包含`threading`和`requests`(用于HTTP请求),确保安装: ```bash pip install requests # 如果接口测试需要HTTP请求 ``` **步骤2: 设计并发逻辑** - 定义测试任务函数,模拟单个请求(例如,调用API)。 - 使用线程池管理并发线程数量,避免资源耗尽。 - 添加错误处理和结果收集。 **步骤3: 编写示例脚本** 以下是一个简单的并发测试脚本,模拟10个线程同时发起HTTP GET请求: ```python import threading import requests import time # 定义测试任务函数 def make_request(url): try: response = requests.get(url) print(f"Thread {threading.current_thread().name}: Status Code {response.status_code}") return response.status_code except Exception as e: print(f"Error in thread: {e}") return None # 并发测试主函数 def run_concurrent_test(url, num_threads=10): threads = [] start_time = time.time() for i in range(num_threads): thread = threading.Thread(target=make_request, args=(url,), name=f"Thread-{i}") thread.start() threads.append(thread) for thread in threads: thread.join() # 等待所有线程完成 end_time = time.time() print(f"并发测试完成! 总耗时: {end_time - start_time:.2f}秒") # 示例用法 if __name__ == "__main__": test_url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1" # 替换为实际接口URL run_concurrent_test(test_url, num_threads=10) ``` **解释**: - 此脚本使用`threading.Thread`创建多个线程,每个线程执行`make_request`函数发起HTTP请求。 - `thread.join()`确保所有线程完成后输出总耗时。 - 对于更复杂的场景(如并发量更高),可以改用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`优化线程管理。[^3] **步骤4: 优化和扩展** - **性能分析**:监控CPU和内存使用(使用`psutil`库),调整线程数避免系统过载。 - **异步IO替代**:如果测试高并发接口(如1000+请求),使用`asyncio`和`aiohttp`更高效: ```python import asyncio import aiohttp async def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text() async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [fetch(session, "https://example.com") for _ in range(10)] await asyncio.gather(*tasks) asyncio.run(main()) ``` - **引用整合**:引用[^3]提供了详细的视频文档和资源,可以帮助深入接口并发测试的场景。[^3] 引用[^1]强调了接口自动化测试的效率提升,类似的并发技巧可应用于脚本优化。[^1] #### 3. **注意事项** - **线程安全**:确保共享资源(如计数器)使用锁(`threading.Lock`)避免竞争条件。 - **资源限制**:线程数不宜过多(通常不超过CPU核数的2-4倍),否则可能降低性能。[^2] - **测试场景**:适用于API负载测试、Web服务压测等;如果需要分布式测试,考虑`multiprocessing`或工具如Locust。 通过以上方法,您可以高效构建并发测试脚本。引用[^3]的完整资源(包括视频和文档)可帮助进一步提升技能。[^3] ### 相关问题 1. 如何在Python中优化并发测试的性能以避免资源耗尽? 2. 多线程和多进程在并发测试中的优缺点是什么? 3. 有没有推荐的工具(如Locust)来简化Python并发测试?
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