#encoding=utf-8 import requests import json import os import hashlib print "register------" data = json.dumps({'username': 'lildddy1', 'password': 'wcx123wacs', 'email': 'lsily@qq.com'}) # r = requests.post('http://39.106.41.11:8080/register/', 

在高并发的场景下,python提供了一个多线程的模块threading,但似乎这个模块并不近人如意,原因在于cpython本身的全局解析锁(GIL)问题,在一段时间片内实际上的执行是单线程的.同时还存在着资源争夺的问题.python3.4之后引入了基于生成器对象的协程概念.也就是asyncio模块.除了asyncio模块,python在高并发这一问题还提出了另外一些解决方案,例如tornado和gevent都实现了类似的功能.由此,在方案选择上提供了更多的可能性.以下是threading模块和a

简介 前面课程只是启动了单个appium服务,只能控制单台设备.如果需要针对多台设备测试那么该如何处理?而且发现群里的小伙伴们也在时不时地在讨论这个问题,想知道怎么实现的,于是宏哥就决定写一片这样的文章来给小伙伴们,答答疑,解解惑.希望对各位小伙伴或者童鞋们有所帮助,可以是你们豁然开朗. 启动多个appium服务 首先看下面两个启动appium服务案例. 启动appium服务1 启动appium 服务2 上面案例我们启动了2个不同的appium服务器,他们通过不同的端口来区分不同的服务:如同百米

简介 接着上一篇继续看一下如何并发测试以及并发测试的过程中,可能遇到的问题,在这里宏哥把宏哥遇到的和小伙伴或者童鞋们,一起分享一下. Appium端口检测 问题思考 经过前面学习,我们已经能够使用python启动appium服务,但是启动Appium服务之前必须保证对应的端口没有被占用,否则会出现如下报错: error: Couldn't start Appium REST http interface listener. Requested port is already in use. Pl

本文知识点 利用gevent模块进行并发测试 代码如下 from gevent import monkey monkey.patch_all() import requests import gevent import sys, io # 解决console显示乱码的编码问题 sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') class Douban(object): """A class c

http://blog.csdn.net/permike/article/details/54846831 Python几种并发实现方案的性能比较 2017-02-03 14:33 1541人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: python(94) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 目录(?)[+] 1.  前言 偶然看到Erlang vs. Stackless python: a first benchmark,对Erlang和Stackless Python的并发处理性

用 Python 理解 Web 并发模型 http://www.jianshu.com/users/1b1fde012122/latest_articles   来源:MountainKing 链接:http://www.jianshu.com/p/80feb3bf5c70# 前言 虽然异步是我们急需掌握的高阶技术,但是不积跬步无以至千里,同步技术的学习是不能省略的.今天这篇文章主要用Python来介绍Web并发模型,直观地展现同步技术的缺陷以及异步好在哪里. 最简单的并发 import soc

目录 一.并发编程之多进程 1.multiprocessing模块介绍 2.Process类的介绍 3.Process类的使用 3.1 创建开启子进程的两种方式 3.2 获取进程pid 3.3验证进程之间的空间隔离 3.4 进程对象的join方法 3.5进程对象的其他属性(了解) 3.6 僵尸进程和孤儿进程(了解) 4.守护进程 5.互斥锁(进程同步控制) 6.进程之间的通信 1.基于文件通信 2.基于队列通信 3.基于管道 7.生产者和消费者 1.为什么要使用生产者和消费者模式 2.什么是生产

花了一天时间安装了解了下最基本的python+pychram进行API测试,下面这个可以指导自己以后入门:基本的开发级别还需要学习 1.python下载地址:https://www.python.org/about/当前下载版本:python 2.7.12 2.下载完成进行环境变量配置配置python环境变量:E:\Python27\python\;E:\Python27\python\Scripts (根据你自己安装地址) 3.使用pipcmd进入E:\Python27\python\Scri

Atitit.并发测试解决方案(2) -----获取随机数据库记录 随机抽取数据 随机排序 1. 应用场景 1 2. 随机抽取数据原理 1 3. 常用的实现方法:::数据库随机函数 1 4. Mssql 的实现 NEWID() 跟rand()  1 5. newid()与rand()的区别 2 6. NEWID() 2 7. 参考 2 1. 应用场景 并发测试 2. 随机抽取数据原理 原理是 循环所有的ID/记录,附加随机函数字段,然后排序as 这个字段.. 3. 常用的实现方法:::数据库随机

简介 我们将一个正在运行的程序称为进程.每个进程都有它自己的系统状态,包含内存状态.打开文件列表.追踪指令执行情况的程序指针以及一个保存局部变量的调用栈.通常情况下,一个进程依照一个单序列控制流顺序执行,这个控制流被称为该进程的主线程.在任何给定的时刻,一个程序只做一件事情. 一个程序可以通过Python库函数中的os或subprocess模块创建新进程(例如os.fork()或是subprocess.Popen()).然而,这些被称为子进程的进程却是独立运行的,它们有各自独立的系统状态以及主线

Android并发测试 Appium提供了在一台设备上启动多个Android会话的方案,而这个方案需要你输入不同的指令来启动多个Appium服务来实现. 启动多个Android会话的重要指令包括: -p Appium的主要端口 -U 设备id -bp Appium bootstrap端口 --chromedriver-port chromedriver端口(当使用了webviews或者chrome) --selendroid-port selendroid端口(当使用了selendroid) 如

Python开源异步并发框架的未来 2014年3月30日,由全球最大的中文IT社区CSDN主办的“开源技术大会·” (Open Source Technology Conference ,简称OSTC )在北京丽亭华苑酒店召开. 本次大会以“启蒙·开源”(Open Mind, Open Source)为主题,邀请到了来自全国各地的30多位开源业界资深人士发表主题演讲,数十个开源社区现场参与,到场的开源软件开发者.贡献者和开源爱好 者总人数超过500人.作为一场“接地气”的开源盛会,“OSTC ”

下载地址:https://www.telerik.com/download/fiddler 一.Composer简介 右侧Composer区域,是测试接口的界面: 相关说明: 1.请求方式:点开可以勾选请求协议是get.post等 2.url地址栏:输入请求的url地址 3.请求头:第三块区域可以输入请求头信息 4.请求body:post请求在此区域输入body信息 5.执行:Execute按钮点击后就可以执行请求了 6.http版本:可以勾选http版本 7.请求历史:执行完成后会在右侧His

一.项目介绍(本项目用的编程语言是jdk8,项目源码:https://github.com/zhzhair/spring-boot-druid.git) 1.引入pom依赖: <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> <

难易程度:★★★ 阅读点:python;web安全; 文章作者:xiaoye 文章来源:i春秋 关键字:网络渗透技术 前言 python是门简单易学的语言,强大的第三方库让我们在编程中事半功倍,今天,我们来谈谈python多线程在渗透测试中的应用,本文,我们将编写一个简易c段存活主机扫描脚本,以及一个python版本的多线程御剑--目录扫描工具 一.python 多线程 python多线程有几种写法 1. thread模块 python的一个多线程模块,小脚本可以用,但是有瑕疵,比如不稳定,线程

1.打开postman软件 左侧栏点击+号键,创建一个并发测试文件夹 2.主面板点击+号键,输入一个测试地址,点击save按钮保存到并发测试文件夹 3.点击三角箭头,再点击Run,弹出Collection Runner插件 4.设置并发数和延时时间,点击Run 5.运行结果会依次排序,显示结果状态和耗时 从图中可以看到百度的响应速度还是非常快的. 点击Run Summary可以看到运行结果概述: 测试全部通过  测试结果也可以通过点击Export Results按钮进行导出,方便分析每次的请求时

这篇文章主要介绍了利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试,mock库自从Python3.3依赖成为了Python的内置库,本文也等于介绍了该库的用法,需要的朋友可以参考下    如何不靠耐心测试 通常,我们编写的软件会直接与那些我们称之为“肮脏的”服务交互.通俗地说,服务对我们的应用来说是至关重要的,它们之间的交互是我们设计好的,但这会带来我们不希望的副作用——就是那些在我们自己测试的时候不希望的功能. 比如,可能我们正在写一个社交软件并且想测试一下“发布到Facebook

对于服务器性能测试这块的经验更是少得可以忽略.迫使不得不让我们去尝试了解测试的知识. 首先我们的需求场景如下: 服务器硬件:(只有一台) 系统:Windows 2003 WebServer:Tomcat 7.0 Jdk:7.0 CPU:8核 2.9GHz两个 内存:16G 报名应用系统:只需要向外提供一个报名和找回报名号的接口. 我们需要:测试服务器能同时承受多少条HTTP请求. 通过各种百度后发现LoadRunner是好,但是使用起来短时间内比较难上手,然后就找到了Jmeter. 一.运行Jm

BoHexTest V1.0.3 1.添加连接LOG打印2.优化代理及并发策略 大小: 1074688 字节修改时间: 2017年10月3日, 10:24:26MD5: EBAE5A17F7F5ED0E7944AFD21458A29DSHA1: 9E9DBDC4C3E8C71949CD93AEFDEA90125F3F4FD2CRC32: AA4DC277 1.工具用于WEB或二进制协议的并发测试,倍数上限做了限制 2.请使用代理工具配合使用,如:ProxyCap 3.设置代理为工具显示的IP和端

利用SoapUI进行简单的接口并发测试 by:授客 QQ:1033553122 测试环境: SoapUI Pro 5.1.2 步骤如下 1.   把请求添加到测试套件 1.1.     途径1 1.新建测试套件 右键WSDL定义 -> Generate TestSuite -> 选择套件风格(Style),点击OK - > 输入套件名称,确定 如上图,选择Style时有两种风格, 1.One TestCase for each Resource 2.Single TestCase wit