import requests import queue import threading import time status_code_list = [] exec_time = 0 class MyThreadPool: def __init__(self, maxsize): self.maxsize = maxsize self._pool = queue.Queue(maxsize) for _ in range(maxsize): self._pool.put(threading.

版权声明: 本账号发布文章均来自公众号,承香墨影(cxmyDev),版权归承香墨影所有. 允许有条件转载,转载请附带底部二维码. 一.为什么需要一个测试脚本? 昨天讲解了Android Monkey命令的使用方式,今天趁着还热乎就手把手用Monkey写一个压力测试的脚本.还不了解什么是Monkey的,可以看看昨天的文章. Monkey说到底其实就是一段命令,只能在有限的范围内做一些随机事件的压力测试.可以很明显看到它的一些缺点: 前期准备工作太多,需要把设备准备好.安装好待测Apk. 无法做到无

#!/usr/bin/env python # *-* coding:utf-8 *-* import threading import requests import time # headers = {'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9', 'Accept-Encoding': '', 'X-Forwarded-For': '192.168.66.155,192.168.66.155', 'Host': 'manage.zgg.com', 'Accept':

​    ​接上篇,一键转化将接口测试平台测试用例转化成Jmeter压测脚本思路,这里我首先在java 上面做了一个简单的实验,看看 转化的中间遇到的问题,这里呢,我只是给了一个简单的demo 版本,后续结合项目的实际的实用,还是靠各位,贴合我们的实际的项目去制定适合本公司转化的脚本.具体的业务还是要实际的分析的.首先看下我的思路 1.点击一键生成 2.后台拿到测试环境id,测试用例id 3.后台去交验是否存在测试环境,测试用例id. 4.后台开始根据用例请求参数,组织Jmeter脚本 5.产生

WebRTC是Web Real-Time Communication缩写,指网页即时通讯,是一个支持Web浏览器进行实时语音或视频对话的API,实现了基于网页的视频会议,比如声网的Agora Web SDK就是基于WebRTC实现音视频通信的.与HTTP不同,WebRTC应用的主要压力是码流,JMeter没有找到提供WebRTC Sampler的第三方jar包,只能自己尝试写一个. 无头浏览器 正常情况是打开浏览器,打开摄像头和麦克风输入音视频流进行请求传输,测试模拟采用无头浏览器,读取本地文件

一.压测脚本编写 概述:工具为谷歌浏览器-->F12-->Network,访问被测站点,通过其中的请求的地方来构造压测脚本 二.静态文件处理 概述:静态文件包括css/js/图片等,它们有些会被缓存起来,或者通过其他的方式来响应请求,所以对这部分的内容,要据情况来处理. 1.被缓存 2.有cdn等 3.回放设置与loadrunner的区别

ab(Apache benchmark)是一款常用的压力测试工具.简单易用,ab的命令行一次只能支持一次测试.如果想要批量执行不同的测试方式,并自动对指标进行分析,那么单靠手工一条一条命令运行ab,估计会疯的.so,那么问题来了,批量模式怎么实现. 一.脚本说明                                                                                              本脚本支持ab大多常用参数,如果你需要更多参数,可

场景MGR单写模式三节点,db46写节点,db47/db48为读节点工具sysbencn.压测15个小时,db46上18线程纯写,12线程oltp混合测试,db48上12线程select在压测2个小时后,两个从库就卡住不再写,前一天晚上起的脚本,第二天来发现的这个问题,然后开始尝试解决 日志信息2019-03-01T12:35:23.921815+08:00 2763 [Note] Multi-threaded slave statistics for channel 'group_replic

在公司做压力测试也挺长时间了,每次测试前环境数据准备都需要话费较长时间,所以一直在考虑能不能将整个过程实现自动化进行,于是就抽空写了一个自动化脚本,当然这个脚本目前功能十分简陋,代码也不完善,很有很多需要改的地方,后续再优化.文中如有错误或者不妥之处,还望指教. 一.设计思路 1.初始化数据库(导入用户,清除数据等) 2.初始化缓存(使用了redis缓存优化系统) 3.执行压力测试 二.目录结构

目前项目中接触的比较多的是接口测试,功能测个差不多后会对部分接口进行压测,采用的是java编写脚本,导入jmeter进行压测. 使用到的jmeter的相关包 写一个测试类,继承AbstractJavaSamplerClient 设置请求参数,这些参数在导入进jmeter之后会在java请求页面显示出来 具体的请求方法可以写在test方法里,获取请求的结果resultData,然后对resultData里的内容解析,判断接口调用成功or失败 将项目导出成jar包,导入到jmeter中,在jmete

原文作者---后知者 原文地址:http://www.cnblogs.com/houzhizhe/p/8119735.html [后知者的故事]:针对单一接口压测时出现了从未遇到的问题,设好并发量后用调度器控制脚本的开始和结束,但在脚本应该自动结束时间,脚本却停不下来,手动stop报告就会有error率,卡了我很久很久不能解决,网络上也基本查不到具体状况的解决办法,师傅说可以强杀进程,但我想进程杀掉了我可怎么看报告呢,忽然想起在linux运行jmeter就是没界面的,把运行的结果存到一个.jtl

今天在针对单一接口压测时出现了从未遇到的问题,设好并发量后用调度器控制脚本的开始和结束,但在脚本应该自动结束时间,脚本却停不下来,手动stop报告就会有error率,卡了我很久很久不能解决,网络上也基本查不到具体状况的解决办法,师傅说可以强杀进程,但我想进程杀掉了我可怎么看报告呢,忽然想起在linux运行jmeter就是没界面的,把运行的结果存到一个.jtl文件里回到Win系统下用Jmeter界面可以打开看报告,那Win也应该能像linux那样保存结果到.jtl文件,那不就能绕开常规的界面执行和

前言: 原本打算学php MVC的思路然后写一个项目.但是贼恶心, 写不出来.然后就还是用python写了个邮箱伪造. 0x01 第一步先去搜狐注册一个邮箱 然后,点开设置,开启SMTP服务. 当然你也可以用其他的邮箱, 1开启SMTP服务 0x02 代码分析 import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header zhengwen=input('请输入正文:') fajianr=in

pip3 install string&&scapy 1 #!/usr/bin env python 2 #-*-coding:utf-8-*- 3 import socket,random,string 4 import time,sys 5 from scapy.all import * 6 from concurrent import futures 7 class Dos: 8 def __init__(self,t_ype,sip,dip,port,pps,dos_time):

前言: 整理笔记的时候,发现了weblogic的攻击方法.心里打着算盘看看怎么写 个批量的弱口令爆破脚本.得出了以下思路 思路: 1.利用钟馗之眼采集weblogic的网站,将IP写入到txt 2.添加后台路径,判断是否能成功连接,并且没有过滤表里面的错误.写入到txt 3.转换路径,将后台路径转换为表单请求的路径写入到txt 4.判断是账号和密码是否成功 详细思路请参考:https://www.jianshu.com/p/e97b109ace40 (同时也是一份攻击weblogic服务的好文章

等以后有时间补上. 附上代码: #! /usr/bin/env python # coding:utf-8 #-----------------------------------------学号和密码自己填写.usage: python lab.py # 如果是linux系统,可以配置crontab文件 crontab - e编辑保存以下内容 # 40 8 * * 1-5 /usr/bin/python /home/liyang/workspace/bug/lab.py # 40 11 * *

agent="Siege 1.0"rcconfig="/opt/siege4.0/etc/siegerc"concurrent=$1repet=$2url="/opt/siege4.0/etc/$3" for runTime in `seq 1 $repet`doif(($4==1))then`nohup /opt/siege4.0/bin/siege -c $concurrent -r $repet -i -b -f $url -R $rcco

[本文出自天外归云的博客园] 前篇 前篇:Python Locust性能测试框架实践 本篇 承上——归纳过程 在前篇的基础上,我们可以利用Locust性能测试框架编写python脚本对指定网站或者接口进行压测,对于Locust的使用我们可以归纳为三步: 1. 编写python压力测试脚本: 2. 在命令行中启动Locust服务并指定压测脚本与hosts等信息: 3. 访问Locust本地网址设定并发量并进行压测. 启下——编写脚本 对于以上三步,我通过编写脚本来做一下进一步封装,实现化繁为简,“

第一篇博文 直接开门见山的说了. 这是件什么事?:每次部署都是复制本地的文件粘贴到服务器端,因为路径复杂,所以费时且手工容易出漏洞. 一直在想有什么办法可以解决这种,因为以前在微软的一个牛人同事做过一个脚本实现自动化部署,正巧最近在学习python,就用python写一个自动化得脚本吧. 1.首先是环境:SVN的版本控制,windows的本地,linux服务器. 2.思路:应用python,代入cmd脚本,加上强大的python库来做这件事. 3.再详细的思路: 第一步:利用SVN的cmd下得脚

最近运维跟我反馈我负责的应用服务线上监控到消费RabbitMQ消息队列过慢,目前只有20左右,监控平台会有消息积压的告警. 开发修改了一版应用服务的版本,提交给我做压测验证. 之前没有做过消息中间件的压测,网上找了一圈测试方法,并且和开发沟通,最终确认通过压测RabbitMQ event消息处理的接口来完成本次的压测验证. 压测脚本: import pika import multiprocessing as mp import time def main(counter): routing_k