python轻量级性能工具-Locust】的更多相关文章

python压测工具Locust Locust介绍 Locust作为基于Python语言的性能测试框架. 其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具.他的工作原理为协程并发,也就是gevent库. Locust的缺点也显而易见,他没有友好的性能监控页面,没有任何关联,参数化,检查点之类的定义.当然基于python这些都不是问题,如果简单的使用,用来做压测是最合适不过了 Locust安装 1.安装了python,并加入了环境变量:pip intsall locu…
现在有很多的性能测试工具,比如说我们熟悉的loadrunner.jmeter.ab.webbench等等,这些工具如果对一个没用过的朋友来说,学习起来比较不容易,但是如果你能看懂python代码,会写就更好了,就可用尝试一下今天的主角Locust,一款基于python的性能测试工具,它的优点是学习起来比较简单,功能完全自定制,使用比较灵活,支持分布式. 所有的性能测试工具都至少包含这3块:               1.压力产生器,也就是可以指定产生多大的压力,多少并发:          …
Genay是一个轻量级的免费,开放源代码的开发工具,支持很多的文件类型,并且支持很多的插件,启动快速.安装包只有十几兆,相关的插件也不大,相比pycharm专业版需要收费,并且社区版的安装包大小有两百多兆,但Genay对于错误的提示信息不够友好,比如缺少冒号,只有在运行的时候才会给出错误提示,而pycharm在编译时就能指出错误,所以需要掌握python的基本语法,才能很好的使用Genay,当然,可能也有一些插件能够让Genay也给出同样的提示,对于python入门学习来讲,使用Genay是一个…
1.概述: 1.我们对目前比较流行的几款压测工具进行了调研.Jmeter与LoadRunner基于多线程实现并发,多线程由操作系统决定,由于上下文切换频繁.内核调度频繁,单台机器很难产生大量线程并发.以多线程方式运行会有很多线程切换的开销,故而考虑多协程方式实现, Jmeter由Java语言编写,并不支持协程机制.Python语言通过async/await的方式实现协程,而Locust正是基于python. 2..Locust 完全是基于事件的,因此在一台机器上支持数千个并发用户是可能的.与许多…
Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. selenium - web UI自动化测试. mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架. Needle - Css 自动化测试框架. seleniumbase - 端到端自动化测试框架. pytest_spli…
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Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自…
locust是基于python的性能测试工具.支持python2.7及其以上的版本.相对于主流的LR与Jmeter工具使用的方式不一样.locust是通过编写python代码来完成性能测试的. 通过LR与Jmeter都是一个特定平台.我们只能在这个平台上使用.局限性很大.但是利用locust通过python可以进行性能测试的同时,也能掌握python语言的使用,且因为是开发语言,测试过程中可以编写自己需要的功能内容. 博主这里就简单的整理下如何使用locust模块,主要的三个类: HttpLoc…
1.7 Python集成开发工具(IDE)推荐 1.7.1 Notepad++ Notepad++是Windows操作系统下的一套文本编辑器(软件版权许可证: GPL),有完整的中文化接口及支持多国语言编写的功能. Notepad++功能比 Windows 中的 Notepad(记事本)强大,除了可以用来制作一般的纯文字说明文件,也十分适合编写计算机程序代码.Notepad++ 不仅有语法高亮度显示,也有语法折叠功能,并且支持宏以及扩充基本功能的外挂模组. Notepad++是免费软件,可以免费…
选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下…