原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/9PxSPuHmucSLi_welq6uNQ 现在性能测试工具太多,根据业务不同使用,比如说我们熟悉的loadrunner.jmeter.ab.webbench等等,这些工具是也主流大部分也在使用,但是如果你能看懂python代码,会写就更好了,可以根据自已的业务编写,不会自己写框架也可以尝试一下今天的主角Locust,一款基于python的开源性能测试工具,主要也是负载测试工具,它的优点是学习起来比较简单,功能完全自定制,自由控制

这篇文章主要介绍了python测试mysql写入性能完整实例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文主要研究的是python测试mysql写入性能,分享了一则完整代码,具体介绍如下. 测试环境: (1) 阿里云服务器centos 6.5 (2) 2G内存 (3) 普通硬盘 (4) mysql 5.1.73 数据库存储引擎为 InnoDB (5) python 2.7 (6) 客户端模块 mysql.connector 测试方法: (1) 普通写入 (2) 批量写入 (3) 事务加批量写入

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

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 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使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够

原文:Python 代码性能优化技巧 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使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

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

原文作者:爱coding,会编程的核电工程师. 个人博客地址:zhihu.com/people/zhong-yun-75-63 掌握一些技巧,可尽量提高Python程序性能,也可以避免不必要的资源浪费. 1.使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存. 使用局部变量替换模块名字空间中的变量,例如 ls = os.linesep.一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快:另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性. 2.减少函数调用次数 对象类型判断时,

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掌握一些技巧,可尽量提高Python程序性能,也可以避免不必要的资源浪费.今天就为大家带来七个可以提升python程序性能的好习惯,赶快来学习吧:. 1.使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存. 使用局部变量替换模块名字空间中的变量,例如 ls = os.linesep.一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性. 2.减少函数调用次数 对象类型判断时,采用isinstance()最优,采用对象类型身份(i

大家都知道艺赛旗的 RPA 依赖于 python 语言.因此我们可以掌握一些技巧,可尽量提高 Python 程序性能,也可以避免不必要的资源浪费.1.使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存. 使用局部变量替换模块名字空间中的变量,例如 ls = os.linesep.一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快:另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性.2.减少函数调用次数 对象类型判断时,采用 isinstance()最优,采用对象类型身份(id(

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安装pip, setuptools, and wheel 如果已经从python.org,安装啦Python 2 >=2.7.9 or Python 3 >=3.4 ,那么就已经有啦pip and setuptools, 但是需要升级到最新版本: On Linux or OS X: pip install -U pip setuptools On Windows: python -m pip install -U pip setuptools 安装protobuf pip install pr

现在大公司非常流行用python做产品的测试框架,还有对于一些快速原型产品的开发也好,很好地支持OO编程,代码易读.Python的更新挺快的,尤其是第三方库. 对于测试人员,代码基础薄弱,用python语言容易上手.今天就python测试webservice接口视频分享给大家 视频地址: http://pan.baidu.com/s/1kT5s3iB

用 Python 测试框架简化测试 摘要:本文将向您介绍了三种流行 Python 测试框架(zope.testing,py.test,nose)的基本特性,并讨论新一代的测试风格. 最近出现了行业级的 Python 测试框架,这意味着 Python 测试可以编写得更简洁.更统一,能够产生更好的结果报告.本文介绍比较先进的测试框架并讨论它们的基本特性. Python 测试领域的蛮荒时代结束了.仅仅在几年前,几乎每个用 Python 构建的项目在编写和运行测试方面都采用自己的习惯做法.但是现在,这种

最流行的有unittest和nose 其他的请看http://wiki.python.org/moin/PythonTes... 中Unit Testing Tools部分 py.test unittest nose doctest,还有很多,今年也新兴了几个. 不 过我的建议是,最近的方向是nose , 你可以从github上看到大家用的比较多的是unittest(传统的测试框架,写起来比较罗嗦)和nose(test开头的函数,类,module视 作测试), 也有人用doctest, 个人觉得

0. 写在前面 本人使用Python测试已有多年,略有些皮毛经验.每次有新员工入职,都会从头教一遍如何入门上手使用Python进行测试.趁这段有空,整理成文档,也好方便后续新员工学习.文章如有不妥之处,也请各位不吝赐教^ ^ 1. 测试在哪用到Python? 我的答案是:基本哪都可以用到,尤其是有重复的费时费力的任务时.大概罗列一下: 持续集成CI (自动部署,测试) 自动化测试(后端.前端及客户端自动化测试) 爬虫.日志分析等工具 2. 入门教程及IDE Python2.7在线教程 http:

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转自: http://www.testclass.net/list/python_list_1/ xUnit frameworks(单元测试框架) frameworks 框架 unittest - python自带的单元测试库,开箱即用 unittest2 - 加强版的单元测试框架,适用于Python 2.7以及后续版本 pytest - 成熟且功能强大的单元测试框架 plugincompat - pytest的执行及兼容性插件 nosetests - 让python测试更容易一点 slash 

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前言 xadmin的详情页面主要是用form_layout布局,学会了完全可以不用写html代码,也能做出很好看的页面. xadmin的html页面是用的Bootstrap3框架设计的,layout布局用到的是django-crispy-forms框架,本篇详细讲下django-crispy-forms的官方文档案例 django-crispy-forms 当我们使用xadmin后台的时候,在INSTALLED_APPS里面同时添加了xadmin和crispy_forms这2个app,xadmi