部署后看下flask支持的并发,来个300并发看看,上代码
import threading, time, requests url = ""total = 0 suc = 0 fail = 0 exception = 0 maxtime=0 mintime=100gt3=0 lt3=0class RequestThread(threading.Thread):def __init__(self, thread_name): threading.Thread.__init__(self) self.test_count = 0def run(self): self.test_performace()def test_performace(self): global totalglobal sucglobal failglobal exceptionglobal gt3global lt3try: st = time.time() conn = requests.get(url) res = conn.status_codeif res== 200: total+=1suc+=1else: total+=1fail+=1time_span = time.time()-st print ('%s:%f\n'%(self.name,time_span) ) self.maxtime(time_span) self.mintime(time_span) if time_span>3: gt3+=1else: lt3+=1except Exception as e: print (e ) total+=1exception+=1def maxtime(self,ts): global maxtimeprint (ts)if ts>maxtime: maxtime=tsdef mintime(self,ts): global mintimeif ts<mintime: mintime=tsprint ('===========请求开始===========' ) start_time = time.time() thread_count = 100i = 0 while i <= thread_count: t = RequestThread("线程:" + str(i)) t.start() i += 1 t=0while total<thread_count|t>20:print ("总数:%d,成功数:%d,失败:%d,异常:%d\n"%(total,suc,fail,exception) )print (url) t+=1time.sleep(1)print ('===========task end===========')print ("总数:%d,成功:%d,失败:%d,异常:%d"%(total,suc,fail,exception))print ('响应最大时间:',maxtime)print ('响应最小时间',mintime)print ('大于3秒的响应:%d,占比:%0.2f'%(gt3,float(gt3)/total))print ('小于3秒:%d,占比:%0.2f'%(lt3,float(lt3)/total))
看下百度请求响应
那么我的呢
还算可以吧 支持的并发,不过不太准,可以参考。接口也可以用这个搞
위 내용은 Python에서 플라스크 배포 후 동시성 테스트를 위한 샘플 코드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

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