下面小编就为大家带来一篇Python 3.6 性能测试框架Locust安装及使用方法(详解)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧背景Python3.6 性能测试框架Locust的搭建与使用基础python版本：python3.6开发工具：pycharmLocust的安装与配置点击“File”→“setting”点击“setting”，进入设置窗口，选择“Project Interpreter”点击“+”输入需要“Locust”，点击“Install Package”安装完成即...
前言：博主在刚接触Python的时候时常听到GIL这个词，并且发现这个词经常和Python无法高效的实现多线程划上等号。本着不光要知其然，还要知其所以然的研究态度，博主搜集了各方面的资料，花了一周内几个小时的闲暇时间深入理解了下GIL，并归纳成此文，也希望读者能通过次本文更好且客观的理解GIL。GIL是什么首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语...
所谓类属性的延迟计算就是将类的属性定义成一个property，只在访问的时候才会计算，而且一旦被访问后，结果将会被缓存起来，不用每次都计算。构造一个延迟计算属性的主要目的是为了提升性能property在切入正题之前，我们了解下property的用法，property可以将属性的访问转变成方法的调用。class Circle(object): def __init__(self, radius): self.radius = radius @propertydef area(self): return 3.14 * self.radius ** 2c = Ci...
所谓类属性的延迟计算就是将类的属性定义成一个property，只在访问的时候才会计算，而且一旦被访问后，结果将会被缓存起来，不用每次都计算。构造一个延迟计算属性的主要目的是为了提升性能property在切入正题之前，我们了解下property的用法，property可以将属性的访问转变成方法的调用。class Circle(object): def init(self, radius): self.radius = radius @propertydef area(self): return 3.14 * self.radius ** 2c = Circle...
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...
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...
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...
做过几年开发或者测试开发的人员，时常会觉得很迷茫，新功能的开发或者老功能的维护，基本是在堆代码了。本文主要讲述在系统设计和架构方面的性能优化供大家学习， 有些内容涉及到具体产品，做了些改动或者单独写了测试代码演示。项目背景： 实现个高性能的diameter 测试工具， 接受1000+发送1000，双向要支持到2000条消息每秒。 diameter 协议的源代码是从这里下载的 http://sourceforge.net/projects/pyprotosim/， 这个开源包...
Python的批评者声称Python性能低效、执行缓慢，但实际上并非如此：尝试以下6个小技巧，可以加快Pytho应用程序。Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。py 1、关键代码可以依赖于扩展包Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台...
所谓类属性的延迟计算就是将类的属性定义成一个property，只在访问的时候才会计算，而且一旦被访问后，结果将会被缓存起来，不用每次都计算。构造一个延迟计算属性的主要目的是为了提升性能property在切入正题之前，我们了解下property的用法，property可以将属性的访问转变成方法的调用。class Circle(object): def init(self, radius): self.radius = radius @propertydef area(self): return 3.14 * self.radius ** 2c = Circle...
本篇文章主要介绍了详解python并发获取snmp信息及性能测试，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧python & snmp用python获取snmp信息有多个现成的库可以使用，其中比较常用的是netsnmp和pysnmp两个库。网上有较多的关于两个库的例子。本文重点在于如何并发的获取snmp的数据，即同时获取多台机器的snmp信息。netsnmp先说netsnmp。python的netsnmp，其实是来自于net-snmp包。python通过一个c...
关于python 性能提升的一些方案。一、函数调用优化（空间跨度，避免访问内存） 程序的优化核心点在于尽量减少操作跨度，包括代码执行时间上的跨度以及内存中空间跨度。1.大数据求和，使用suma = range(100000) %timeit -n 10 sum(a) 10 loops, best of 3: 3.15 ms per loop %%timeit...: s = 0...: for i in a:...: s += i...: 100 loops, best of 3: 6.93 ms per loop2.小数据求和，避免使用sum%timeit -n 1000 s = a + b + c + ...
python获取字母在字母表对应位置的几种方法及性能对比较某些情况下要求我们查出字母在字母表中的顺序，A = 1,B = 2 , C = 3， 以此类推，比如这道题目 https://projecteuler.net/problem=42 其中一步解题步骤就是需要把字母换算成字母表中对应的顺序。获取字母在字母表对应位置的方法，最容易想到的实现的是：使用str.index 或者str.find方法：In [137]: "ABC".index(B) Out[137]: 1In [138]: "ABC".index(B)+1Out[138]:2#或者在前...
性能分析和调优工具简介总会遇到一个时候你会想提高程序执行效率，想看看哪部分耗时长成为瓶颈，想知道程序运行时内存和CPU使用情况。这时候你会需要一些方法对程序进行性能分析和调优。By Context Manager可以上下文管理器自己实现一个计时器, 参见之前的介绍 timeit 文章里做的那样，通过定义类的 __enter__ 和 __exit__ 方法来实现对管理的函数计时, 类似如:# timer.py import timeclass Timer(object):def __init__(self, verb...
import httplib import urllib import time import jsonclass Transaction(object):def __init__(self):self.custom_timers = {}def run(self):conn = httplib.HTTPConnection("localhost:8080")headers = {"Content-type": "application/json"} #application/x-www-form-urlencoded,"Aceept":"text/plain"params = ({"bindHyCardInfo":{"mobileNo":"1881026xxxx","userId":"2","hYCardno":line,"bankCardNo":"622xxxxxxxxxxxxx","...