一个简单的监控redis性能的python脚本 上一篇已经讲了如何监控memcached了，现在也顺带讲如何监控redis。首先介绍下监控redis那些信息：Redis ping：检验pingRedis alive：查看检查端口是否aliveRedis connections：查看连接数Redis blockedClients：正在等待阻塞客户端数量Redis connectionsUsage：redis的连接使用率Redis memoryUsage：redis内存使用量Redis memoryUsageRate：redis内存使用率Redis evictedKeys：运行以来删除过...
最近需要一个web系统进行接口性能测试，这里顺便说一下性能测试的步骤吧，大概如下 一、分析接口频率 根据系统的复杂程度，接口的数量有多有少，应该优先对那些频率高，数据库操作频繁的接口进行性能测试，所以先和开发根据业务情况，找到频率最高的几个接口。 二、找到合适的测试工具 性能测试工具简直数不胜数，最著名莫过于loadrunner，因为它支持windows，呵呵呵，这也是我刚毕业时用的工具（当然是盗版了。。。）...
系统性能信息模块 psutil： 参考：https://github.com/giampaolo/psutil 安装psutil模块：[root@kurol ~]# python36 -m easy_install -i http://pypi.douban.com/simple/ psutil1、获取系统性能信息： 1.1、获取CPU信息：import psutil 获取CPU完整信息:>>> psutil.cpu_times() scputimes(user=60984.989999999998, nice=27.280000000000001, system=37572.639999999999, idle=6605536.1100000003, iowait=88463.1...
2.python数据结构的性能分析一.引言 - 现在大家对 大O 算法和不同函数之间的差异有了了解。本节的目标是告诉你 Python 列表和字典操作的 大O 性能。然后我们将做一些基于时间的实验来说明每个数据结构的花销和使用这些数据结构的好处。重要的是了解这些数据结构的效率，因为它们是本博客实现其他数据结构所用到的基础模块。本节中，我们将不会说明为什么是这个性能。在后面的博文中，你将看到列表和字典一些可能的实现，以及性能...
废话不多说，直接上代码。importhttplib importurllib importtime importjson classTransaction(object): def__init__(self): self.custom_timers ={} defrun(self): conn =httplib.HTTPConnection("localhost:8080") headers ={"Content-type": "application/json"} #application/x-www-form-urlencoded,"Aceept":"text/plain" params =({"bindHyCardInfo":{"mobileNo"...
结论先说结果, 直接替换是最好的. replace 一层层用, 方法笨了一点, 还可以.懒得打字, 贴代码就完事了.基准测试1from cProfile import runs = ‘1 a 2 \n \t \r e34234‘def _replace():for x in range(5000000):old_value2 = s.replace(‘\t‘, ‘‘)old_value3 = old_value2.replace(‘\n‘, ‘‘)old_value3.replace(‘\r‘, ‘‘)def _replace3():for x in range(5000000):old_value2 = s.replace(‘\t‘, ‘\\t‘)old_value3...
timeit模块timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。Timer是测量小段代码执行速度的类。class timeit.Timer(stmt=‘pass‘, setup=‘pass‘, timer=<timer function>)stmt参数是要测试的代码语句（statment）； setup参数是运行代码时需要的设置； timer参数是一个定时器函数，与平台有关。 Timer对象.timeit(number=1000000) Timer类中测试语句执行速度的对象方法。number参数是测试代码时的测试次数，默认为1000000次...
1.优化算法时间复杂度算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。2.减少冗余数据如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。3.合理使用copy与deepcopy对于dict和list等数据...
Psutil(进程和系统实用程序)是一个跨平台的库，用于在Python中检索有关运行进程和系统资源利用率(CPU，内存，磁盘，网络)的信息。它主要用于系统监视，分析和限制系统资源及运行进程的管理。它实现了Linux命令工具提供的许多功能，例如：ps,top,lsof,netstat,ifconfig,who,df,kill,nice,ionice,iostat,iotop,uptime,pidos,tty,tasket,pmap等。psutil目前支持以下平台：linux、Windows、OSX、FreeBSD，OpenBSD、NETBSD、sun Solaris...
concurrent.futures模块，可以利用multiprocessing实现真正的平行计算。核心原理是：concurrent.futures会以子进程的形式，平行的运行多个python解释器，从而令python程序可以利用多核CPU来提升执行速度。由于子进程与主解释器相分离，所以他们的全局解释器锁也是相互独立的。每个子进程都能够完整的使用一个CPU内核。 最大公约数这个函数是一个计算密集型的函数。# -*- coding:utf-8 -*-# 求最大公约数def gcd(pair):a, b = pairl...
一、什么是进程进程是程序的一次执行，而程序即为磁盘中可执行的二进制等类型的数据。进程的生命周期：程序被读取到内存中，被操作系统调用时才开始它的生命周期。每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他记录其运行轨迹的辅助数据，各个进程都有自己的内存空间、数据栈等，所以进程间不能直接共享信息，只能使用进程间通信。 二、什么是线程所有的线程运行在同一个进程中，共享相同的运行环境。可以将线程想象成是在“主...
原文：Maximizing Python Performance with NGINX, Part I: Web Serving and Caching介绍NGINX和Python如何配合使用Python以易用，有趣而出名，它让软件开发变得简单，据说运行性能也高于其他脚本语言（PHP最新版本PHP 7的性能好像可以与Python一较高下）每一个人都希望自己的网站或应用可以运行得更快。但是每一个网站在大流量和流量激增时都容易遇到性能问题，甚至当机，业务繁忙时，这种情况会更加糟糕。其实无论流量是稳定增长...
1.使用OpenCV测量性能1.1常用函数：retval=cv.getTickCount()retval=cv.getTickFrequency()1.2固定写法：# use getTickCount() to get time e1 = cv.getTickCount() # CODE e2 = cv.getTickCount() time = (e2 - e1)/cv.getTickFrequency()print(time) #结果以秒为单位 # 使用time.clock()计时 start = time.clock() # CODE elapsed = (time.clock() - start)print(time) #结果以秒为单位 2.OpenCV中的默认优化...
cProfile分析器可以用来计算程序整个运行时间,还可以单独计算每个函数运行时间,并且告诉你这个函数被调用多少次def foo(): passimport cProfile cProfile.run(‘foo()‘)或者用命令行来使用python -m cProfile myscript.pypython -m cProfile -o result.out myscript.py #把结果输出到result.outpython -m cProfile -o result.out -s cumulative myscript.py # -s cumulative开关告诉cProfile对每个函数累计花费的时间进行排...
Locust（俗称 蝗虫）, 一个轻量级的开源压测工具，用Python编写。安装pip3 install locust Python编写性能测试脚本import jsonfrom locust import HttpLocust, TaskSet, task""" 创建后台管理站点压测类，需要继承TaskSet 可以添加多个测试任务 """class AdminLoadTest(TaskSet):# 用户执行task前调用def on_start(self):pass# 用户执行task后调用def on_stop(self):pass@task(1)def download(self):header = {"Content-Type": "a...