又是新的一周 延续上周的进度 关于多进程的学习 今天实践下 初步设计的接口性能压力测试代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf_8 -*- import threading import requests import time import re from time import sleep # -------接口性能测试配置------- method = "post" # 接口类型 url = "http://local

[本文出自天外归云的博客园] Locust的介绍 Locust是一个python的性能测试工具,你可以通过写python脚本的方式来对web接口进行负载测试. Locust的安装 首先你要安装python2.6以上版本,而且有pip工具.之后打开命令行,分别安装locustio和pyzmq(命令如下): pip install locustio pip install pyzmq 之后我们就可以写性能测试脚本了. Locust脚本编写 接下来我们拿两个接口做一下测试,编写脚本如下(每一步都有注释

简介 “工欲善其事必先利其器”,通过前边几篇文章的介绍,大家大致对接口有了进一步的认识.那么接下来让我们看看接口测试的工具有哪些. 目前,市场上有很多支持接口测试的工具.利用工具进行接口测试,能够提供测试效率.例如,假 入让你一天完成100个接口测试任务,你觉得你加班能完成,那么1000个.10000个.........如果有工具,可以大大提高你的效率,可以达到事半功倍,但是不是所有工具都能够支持你完成这个任务.下面我们就来挑选几个常用和常见的工具, 简单介绍一下.如果需要或者有兴趣可以在网上查

一. 性能测试术语解释 1. 响应时间 响应时间即从应用系统发出请求开始,到客户端接收到最后一个字节数据为止所消耗的时间.响应时间按软件的特点再可以细分,如对于一个 C/S 软件的响应时间可以细分为网络传输时间.应用服务器处理时间.数据库服务器处理时间.另外客户端自身也存在着解析时间.界面绘制呈现时间等. 响应时间主要站在客户端角度来看的一个性能指标,它是用户最关心.并且容易感知到的一个性能指标. 2. 吞吐率 吞吐率指单位时间内系统处理用户的请求数,从业务角度看,吞吐率可以用每秒请求数.每秒事

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:          

转载大佬   ,.. 另外一篇:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/9758189.html记录一下接口性能测试的学习 先熟悉一下概念: Locust是使用Python开发的支持分布式的一款开源压力测试工具,Locust在测试时,会产生大量的用户对系统进行访问,每个用户的行为是通过Python代码控制的,并且整个测试过程可以在Web的UI界面实时观察测试数据. Locust在单台机器上能够支持几千并发用户访问,Locust内部采用了协程gevent,通过采用分布

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了,无非就是深度学习.神经网络.计算机视觉.人工智能这些,这个我就不多介绍了,下面说说我的安装过程即遇到的问题,当然还有解决方法. 说下我的环境:1>虚拟机:VM Workstation 12 Player 2>OS:redhat7.1 虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的,为了倒腾免费yum源看网上的教程,坑了一b,浪费了N久时间,最后得高人指点得以成功,写了个blog:redhat配置免费yum源 步入正题,安装caffe.再次建议大家

1.JMeter Java Sampler介绍 setupTest做些初始化的工作,每个线程只执行一次 teardownTest做些清理工作,每个线程只执行一次 1.JMeter Java Sampler介绍 setupTest做些初始化的工作,每个线程只执行一次 teardownTest做些清理工作,每个线程只执行一次 runTest具体的测试执行工作,每个并发每次循环都将执行一次 SampleResult记录测试结果,result.sampleStart()一个事务开始,result.sam

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/

caffe是C++语言写的,可能很多人不太熟悉,因此想用更简单的脚本语言来实现.caffe提供matlab接口和python接口,这两种语言就非常简单,而且非常容易进行可视化,使得学习更加快速,理解更加深入. 半年前,我在学习CAFFE的时候,为了加深理解,因此写下了随笔,有了一系列的caffe学习文章.半年过去,很多人问到关于python接口和可视化的一些问题,现在有点空闲时间,就再次写下一些随笔,大家一起来学习.有些重复的内容,我就不再多讲,如果大家有兴趣可移步: 如何配置CAFFE的pyt

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html 这节配置python接口遇到了不少坑. 1.我是利用anaconda来配置python环境,在将caffe根目录下的python文件夹加入到环境变量这一步时遇到 问题,我用那个命令打开后不知道怎么加入export.其实可以用如下命令解决: sudo gedit ~/.bashrc 2.修改配置文件,只需修改anaconda部分,但注意!原注释中的anaconda改为anaconda2 3.在jup

下面是基于我自己的接口,我是用来分类一维数据的,可能不具通用性: (前提,你已经编译了caffe的python的接口) 添加 caffe塻块的搜索路径,当我们import caffe时,可以找到. 对于这一步,一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加$PYTHONPATH中去,如可以把 export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 写到 .bashrc中.而下面的做法,只是临时的做法哦: improt sys #sys.

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py

老李分享:Python开发性能测试脚本   测试开发工程师的工作主要是根据测试目标来完成,帮助测试人员完成测试目标,测试的业务需求是测试人员提出,但是由于环境的制约,手中没有性能测试工具的时候,性能测试的工作又必须完成,测试开发工程师会按照测试人员提出需求来开发脚本,下面是我在poptest测试开发工程师就业培训中写的一个脚本,这套脚本进行了简化,去掉教学脚本中服务器性能指标的采集脚本部分,去掉了频繁请求服务器的次数脚本部分,去掉了thinktime的时长脚本等等. '''Ceated on 2

1:在Python接口自动化中,对于soap协议的xml的请求我们可以使用Suds Client来实现,其soap协议传参的类型基本上是有2种: 第一种是传参,不需要再创建啥, 第二种就是ns0类型的,如果直接以dict类型传进去的话是,里面的程序是无法将对应的参数一一对应上的,所以我们这边需要创建一个工厂,然后把这些工厂当做参数传入进去.下面就进行一步步解释一下这个步骤 Service ( BssUserManageServiceService ) tns="http://service.bo

本文主要介绍使用Loadrunner Webservice接口性能测试脚本编写及优化总结. 1.Webservice协议脚本编写流程 下面介绍使用Loadrunner 11调用Webservice接口通用的流程与方法 1.1 新建脚本,选择"Webservice"协议 1.2 选择Manage Services->Import,输入URL(注意需要在Webservice地址后面加上?wsdl),最后选择Impoort 1.3 点击脚本中Action脚本中return 0前,后选择

准备工作 jmeter3.1,为什么是3.1,因为它是要配合使用的serveragent所支持的最高版本,下载链接 https://pan.baidu.com/s/1dWu5Ym JMeterPlugins-Extras-1.4.0,服务器监测包(放本地),下载链接 https://pan.baidu.com/s/1i63aaA5 JMeterPlugins-Standard-1.4.0,服务器监测包(放本地),下载链接 https://pan.baidu.com/s/1smbFuK9 seve

一.不同角色眼中的接口 1.1,开发人员眼中的接口    1.2,测试人员眼中的接口 二.Http协议基本介绍 2.1,常见的接口协议 1.:2. :3. :4.:5.: 6. 2.2,Http协议栈中的位置 2.3,Http协议响应码   2.4,Http协议请求响应模型        2.5,常用Http请求方式         三.JMeter的get请求介绍及使用 3.1,JMeter功能介绍 JMeter的应用领域:1.Browser架构应用的性能:2.Http协议接口功能与性能:3.

简介 post请求我在python接口自动化(八)--发送post请求的接口(详解)已经讲过一部分了,主要是发送一些较长的数据,还有就是数据比较安全等.我们要知道post请求四种传送正文方式首先需要先了解一下常见的四种编码方式: HTTP 协议规定 POST 提交的数据必须放在消息主体(entity-body)中,但协议并没有规定数据必须使用什么编码方式. 浏览器行为:Form表单提交 1.form表单常用属性 action:url 地址,服务器接收表单数据的地址 method:提交服务器的ht