


Explication détaillée de l'installation et de l'utilisation du cadre de test de performances Python3.6 Locust (photo)
L'éditeur suivant vous proposera un article sur la façon d'installer et d'utiliser le framework de tests de performances Python 3.6 Locust (explication détaillée). L'éditeur le trouve plutôt bon, je vais donc le partager avec vous maintenant et le donner comme référence pour tout le monde. Venez jeter un œil avec l'éditeur
Contexte
La construction et l'utilisation du framework de tests de performances Python3.6 Locust
Bases
version python : python3.6
Outils de développement : pycharm
Installation et configuration de Locust
Cliquez sur "Fichier" → "paramètre"
Cliquez sur "paramètre" pour entrer dans la fenêtre des paramètres et sélectionnez "Interprète de projet"
Cliquez sur "+"
Entrez le "Locust" requis et cliquez sur "Installer le package"
Vous pouvez l'utiliser une fois l'installation terminée.
Après avoir installé l'outil Locust, il vous suffit d'écrire un simple fichier Python pour tester en charge le système. Voici un exemple :
from locust import Locust, TaskSet, task class UserBehavior(TaskSet): @task def job(self): pass class User(Locust): task_set = UserBehavior min_wait = 1000 max_wait = 3000
Puis saisissez dans le terminal :
mars@mars-Ideapad-V460:~/test$ locust [2015-09-12 10:46:36,876] mars-Ideapad-V460/INFO/locust.main: Starting web monitor at *:8089 [2015-09-12 10:46:36,919] mars-Ideapad-V460/INFO/locust.main: Starting Locust 0.7.3
Puis dans le navigateur Lors de l'accès à localhost:8089, la page suivante apparaît :
La première ligne du Nombre d'utilisateurs à simuler est le nombre d'utilisateurs simulés, et la deuxième ligne du Taux d'éclosion (les utilisateurs générés/seconde représentent la vitesse de génération des utilisateurs simulés. Une fois tous les utilisateurs générés, les statistiques de test démarreront. Après avoir rempli, cliquez sur "Démarrer l'essaimage" pour démarrer le test :
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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