验证导入包成功 首先导入locust模块,百度一下导入方法很多,就不多说了 验证导入成功或失败,在终端中(windows中是cmd)输入:locust --help 导入成功后会出现如下界面: 编辑运行脚本 from locust import HttpLocust, TaskSet, task # 定义用户行为 class UserBehavior(TaskSet): @task def baidu_index(self): self.client.get("/") class We

windows下使用python进行网站压力测试,有两个必不可少的程序需要安装,一个是python,另一个是pylot.python是一个安装软件,用来运行python程序,而pylot则是python的一个功能插件,作用是进行网站压力测试.本文将介绍在windows下如何使用python pylot进行网站压力测试. 一.安装python2.5 如果你已经成功安装了python,那么可以忽略这步.否则,请首先正确安装python,确保能运行正常.可以看看这里,windows安装python详细

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http://www.aikaiyuan.com/5318.html 对Web服务做Performance & Load测试,最常见的工具有Apache Benchmark俗称ab和商用工具LoadRunner.ab简单直接,功能也相对较弱,但我们经常看到的对一些Web server或者Framework的性能测试用的ab做的,而LoadRunner功能也确实很强大,各种大型软件公司.软件外包企业几乎是必备了,用起来很High,当然其价格也确实很High 这里要介绍的multi-mechaniz

并发用户.在线用户和注册用户以及彼此之间的换算方法(估算模型).系统的最大并发用户数根据注册用户数来获得,换算方法一般是注册总人数的5%-20%之间:系统的并发数根据在线人数来获得,换算方法一般是在30%左右:在线用户数理解为正在使用系统的用户数,而注册用户数是系统注册的人数,这个人数静态的. 测试压力估算时采用如下原则: 1.系统在线用户数取系统总用户数的20%: 2.系统在线用户并发数取在线用户数的30%: 二,如何测试网站最大并发数 一个系统的最大并发用户数为1100,怎么能推算出该系统的

微信搜索[大奇测试开],关注这个坚持分享测试开发干货的家伙. 本篇主要是对之前几次分享的阶阶段的总结,温故而知新,况且虽然看起来是一个小模块简单的增删改查操作,但其实涉及的内容点是非常的密集的,是非常基础的,也贯穿了整个流程,后续的模块开发操作在掌握这几篇基础上会很快速,如果你还没看过之前的内容,可以参照下边往期阅读进行学习,不过这不影响单纯你想看看如何用python Flask实现常用的Resufl API. ================    往期推荐      ============

最近对mongoDB数据库进行性能分析,需要对数据库进行加压. 加压时,最初采用threading模块写了个多线程程序,测试的效果不理想. 单机读数据库每秒请求数只能达到1000次/s.而开发的java程序请求数能达到6000-7000次/s. 证明受限于GIL,python的多线程表现确实不理想. 后来,采用了multiprocessing模块,采用多进程的方式进行加压. 经过测试证明,multiprocessing的性能还是不错,和开发java程序的性能相当. 脚本如下: #!/usr/bi

#coding=utf-8 import urllib2 import threading import time TOTAL = 0 #总数 SUCC = 0 #响应成功数 FAIL = 0 #响应失败数 EXCEPT = 0 #响应异常数 MAXTIME=0 #最大响应时间 MINTIME=100 #最小响应时间,初始值为100秒 # 子类化Thread class Mythread(threading.Thread): def __init__(self, func, args, name

http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1329351

1. 概述 该方案写作目的在于描述一个基于Locust实现的压力测试,文中详细地描述了如何利用locustfile.py文件定义期望达成的测试用例,并利用Locust对目标站点进行并发压力测试. 特别说明: 本文档所使用的 Locust 环境一键安装自 Rainbond 开源应用商店中的 Locust 应用.版本为 0.14.4 ,更高版本的特性和语法,烦请参见 Locust 官方文档. 关于Locust这个压力测试工具,其官网与文档,请关注如下链接: Locust官方网站地址 Locust官方

Hitchhiker 是一款开源的支持多人协作的 Restful Api 测试工具,支持Schedule, 数据对比,压力测试,支持上传脚本定制请求,可以轻松部署到本地,和你的team成员一起协作测试Api. 详细介绍请看: http://doc.hitchhiker-api.com/cn/introduction.html 在线体验: http://www.hitchhiker-api.com/, 可以用 try without login 来免登录使用 (在线演示不支持压力测试和上传js,虚

近期部门新上线一个服务,我们使用ab和locust分别测试 目前项目属于demo阶段,对访问量的支持不要求太高,我们暂且设定在500请求,20并发 工具介绍 ab ab全称为:Apache HTTP server benchmarking tool ab是apache自带的压力测试工具.ab非常实用,它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对或其它类型的服务器进行压力测试.比如nginx.tomcat.IIS等. locust locust是一个开源负载测试工具,支持pytho

这篇文章本来Jerry只在SAP社区上写了英文版的,可以通过点击文末的"阅读原文"获得.后来有两位做Marketing Cloud开发的德国同事,写邮件询问关于文章的更多细节,声称这种方式对他们自己的API性能测试很有用,所以我觉得还是值得用中文再写一遍. 在SAP官网api.sap.com里有大量发布的API,方便合作伙伴和客户自开发应用同SAP解决方案进行集成. 比如Jerry上个月做的一个项目,就是和国内一家专注于提供人脸识别技术解决方案的企业合作, 用户通过微信扫码从而完成人脸

PS:网站性能压力测试是性能调优过程中必不可少的一环.只有让服务器处在高压情况下才能真正体现出各种设置所暴露的问题.Apache中有个自带的,名为ab的程序,可以对Apache或其它类型的服务器进行网站访问压力测试. ApacheBench命令原理: ab命令会创建很多的并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问.它的测试目标是基于URL的,因此,既可以用来测试Apache的负载压力,也可以测试nginx.lighthttp.tomcat.IIS等其它Web服务器的压力. ab命令

背景:网站性能压力测试是性能调优过程中必不可少的一环.服务器负载太大而影响程序效率是很常见的事情,一个网站到底能够承受多大的用户访问量经常是我们最关心的问题.因此,只有让服务器处在高压情况下才能真正体现出各个环节所暴露的问题.Apache中有个自带的,名为ab的程序,可以对Apache或其它类型的服务器进行网站访问压力测试. 一.AB工具介绍: AB(ApacheBench) 是 Apache 自带的超文本传输协议 (HTTP) 网站性能压力测试工具. 原理:ab命令会创建多个并发访问线程,模拟

1.压力测试工具ab(ApacheBench)的简单说明 1)     网站性能压力测试是性能调优过程中必不可少的一环.只有让服务器处在高压情况下才能真正体现出各种设置所暴露的问题.Apache中有个自带的,名为ab的程序,可以对Apache或其它类型的服务器进行网站访问压力测试. 2)     ApacheBench命令原理: ab命令会创建很多的并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问.它的测试目标是基于URL的,因此,既可以用来测试Apache的负载压力,也可以测试ngin

在学习ab工具之前,我们需了解几个关于压力测试的概念 吞吐率(Requests per second)概念:服务器并发处理能力的量化描述,单位是reqs/s,指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数.某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数,称之为最大吞吐率.计算公式:总请求数 / 处理完成这些请求数所花费的时间,即Request per second = Complete requests / Time taken for tests 并发连接数(The number of concu

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下载安装地址: http://httpd.apache.org/download.cgi yum install httpd-tools http://www.apachelounge.com/download/ 下载 http://files.cnblogs.com/files/chen110xi/ab.7z PS:网站性能压力测试是性能调优过程中必不可少的一环.只有让服务器处在高压情况下才能真正体现出各种设置所暴露的问题.Apache中有个自带的,名为ab的程序,可以对Apache或其它类型

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