多线程测试python

多线程测试python相关知识

• 服务端socket开发之多线程和gevent框架并发测试[python语言]

  请多关注下我的个人博客，blog.xiaorui.cc测试下多线程和gevent在socket服务端的小包表现能力，测试的方法不太严谨，有点属于自娱自乐，要是有问题之处，请大家喷之 ！每个连接都特意堵塞了0.5秒钟 ！012011164.jpg在大批量tcp测试下，threading的开销越来越大，所以造成了在并发数加大的情况下，出现threading崩溃的情况 ！  gevent是 libevent和协程的融合，一个线程里面都可以跑超多的协程！ 利用libevent做io堵塞的调度 ，gevent体系下，同一时间只有一个任务在运行 ！    先来测试下多线程：   我们就不加线程池了#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-#xiaorui.ccimport sysimport socketimport timeimport threading#xiaorui.ccdef threads(port):  &nb
• Sysbench多线程性能测试工具

             最近用sysbench进行了较多的性能测试，也总结一下它的特点和用法和需要注意的事项。sysbench是一个多线程性能测试工具，可以进行CPU/内存/IO/数据库等性能测试。不过我绝大多数的时候都是用它来对数据库(MySQL)进行oltp测试。它能测哪些东西，怎么测让我从它的命令帮助来回答。 ~/zbs$ sysbench --help Missing required command argument. Usage: sysbench [general-options]... --test=<test-name> [test-options]... command 上面就大概的用法，--test=指定我们需要测什么类型，那么--test有哪几种类型呢？fileio/cpu/memory/threads/mutex，不好意思前面这几个我都没测过，我主要是用它来测数据库的性能，但为什么没有数据库这个选项呢，这是我是用
• Python 多进程与多线程

  图片来自 unsplash前言：为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋，不是真正意义上的多线程？看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。问题：1、Python 多线程为什么耗时更长？2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？1 基础知识现在的 PC 都是多核的，使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率。1.1 线程线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个 CPU 执行时所需要的一串指令。1.2 进程进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程，是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说，每个应用程序都有一个自己的进程。每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。1.3 两者的区别线程必须在某个进行中执行。一个进程可包含多个线程，其中有且只有一个主线程。多线程共享同个地址空间、打开
• 多线程并发的使用、学习与测试

  前提 之前写过一篇手记 面试中并发类问题的准备和学习 ，得到许多学员不错的反馈。但依然有这样的问题，许多人已经知道并发有这些内容，也知道这些知识点该如何用，但是却不知道该如何在实际项目中使用。基于以上，这篇手记将在之前手记的基础上，继续介绍多线程并发的使用、学习与测试。 也希望这篇手记能帮助 Java并发编程与高并发解决方案 的学员更好的学习课程。 使用 先说说多线程的使用。多线程本身是与我们开发的项目密不可分的，我们只要提供了接口，那么他就可能被多个线程同时

多线程测试python相关课程

• 2小时搞定多线程概念 并发是程序员永恒的命题。并发易学难精，没有稳扎稳打的第一步，前路坎坷易弃坑。本课程涵盖线程、进程、多线程、并发、高并发、同步、异步、阻塞、非阻塞等，带大家快速构建清晰的理论基石。另有高频面试点拨，让你学懂、会用。

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• Python工程师面试宝典 一线大厂资深面试官亲授 Python服务端工程师学什么，面试问什么，你该准备什么？别苦恼，别害怕，别纠结，这门课程带你系统梳理面试知识，增加面试成功几率，提升后端开发技能，在面试之前解决你的各种问题，让你技术实力和面试技巧得到双重提升。

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多线程测试python相关教程

• 3.5 自动化测试 自动化测试，顾名思义是指自动完成测试工作。通过工具模拟人工的操作过程，并验证其结果，这样的测试过程，就是是自动化测试。自动化测试节约了批人力成本，让机器执行大量的重复繁琐的劳动。Python 提供了众多的自动化测试框架，可以实现：单元测试：简化单元测试的编写。对 GUI 程序的自动化测试：Python 提供了模拟鼠标的单击和移动、键盘输入等功能，模拟用户操作 GUI 程序。Web 自动化测试：Python 提供了模拟鼠标的单击和移动、键盘输入等功能，模拟用户操作浏览器。性能测试：使用代码模拟大批量用户，让用户并发请求，统计系统负载能力并生成报告。
• 4.4 Selenium Web 应用程序测试 Selenium 是一个用于 Web 应用程序测试的工具，它使用 JavaScript 模拟真实用户对浏览器进行操作。Selenium 支持的浏览器包括IE（7, 8, 9, 10, 11），Mozilla Firefox，Safari，Google Chrome，Opera等。Selenium 支持使用 Python 语言编写动作测试脚本，测试脚本执行时，浏览器自动按照脚本代码做出点击、输入、打开、验证等操作，就像真实用户所做的一样，从终端用户的角度测试应用程序。用户使用 Python 编写测试脚本：测试应用程序的浏览器兼容性，验证应用程序是否能够工作在不同浏览器和操作系统之上创建回归测试检验软件功能和用户需求Selenium 主要用于测试 Web 应用程序，学习 web 自动化测试前，需要补充 Web 相关的知识，包括：HTTP 协议HTML 的基础知识，如何使用 Javascript 操纵 DOMFirebug 或者 Chrome 开发者工具的使用，用于抓取元素
• 6. 子线程调试 上面的例子是多线程程序，使用 ThreadPoolExecutor 同时起 3 个线程， submit() 提交任务到线程池不是阻塞的，而是立即返回。当主线程启动了子线程后，会在多线程窗口看到系统自动创建的线程名。当调试进入到各个线程的子程序时，Frame 会自动切换到其所对应的 frame，相应的变量栏中也会显示与该过程对应的相关变量, 使用 setp in，step over 便可以在各自的子线程进行调试了。
• 4.1 PyUnit 单元测试框架 PyUnit 是 Python 内置的 Python 单元测试框架（The Python unit testing framework），可对程序中的最小可测试单元进行检查和验证。它的主要特点如下：内置的标准模块，在 Python 3 中，PyUnit 是标准模块，安装 Python 后引入 unittest 模块即可使用PyUnit 是 JUnit 的衍生产品，其工作原理与其他 JUnit 框架十分类似，熟悉 JUnit 的开发者可以很快上手能够以简单的方式运行单个测试用例能够快速的生成各种测试报告PyUnit 是 Kent Beck 和 Erich Gamma 设计的 JUnit 的 Python 版本，是 JUnit 的衍生产品，在工作原理、命名规则上保留了很多 Java 语言的特征。例如，PyUnit 要求所有的测试用例都必须继承于 TestCast，示例如下：#!/usr/bin/python3import unittestdef add(a, b): return a + bdef sub(a, b): return a - bclass MathTest(unittest.TestCase): def testAdd(self): self.assertEqual(add(1, 1), 2) def testSub(self): self.assertEqual(sub(2, 1), 1)unittest.main()定义了类 MathTest，继承于 unittest.TestCase定义了测试用例 testAdd，测试函数 add定义了测试用例 testSub，测试函数 sub
• 4.3 Robot 测试框架 Robot Framework 是一个基于 Python 的，可扩展的关键字驱动的测试自动化框架，主要被用在测试驱动 (test-driven)类型的开发与验收中。Robot Framework 具有高度模块化的架构，用户通过编写 Python 脚本扩展功能，如下图所示：测试数据 (Test Data) 是简单、易于编辑表格格式启动 Robot Framework 时，它会处理测试数据，执行测试用例并生成日志和报告测试库 (Test library) 可以直接使用应用程序接口Robot Framework 具有如下优点：通过使用关键字驱动测试的方法，帮助测试人员创建具有可读性的测试用例，进而简化了整个自动化的过程。启用易于使用的表格语法，以统一的方式创建测试用例。提供易于阅读的结果报告和 HTML 格式的日志。提供一个简单的库 API，可以使用 Python 创建自定义测试库。
• 4.8 多数据源测试 数据操作接口与对应的映射文件均已编写完毕，现在可以通过测试类进行多数据源测试了，我们在测试类中同时向两个库插入记录。实例：/** * 多数据源测试 */@SpringBootTestclass MultidbTest { @Autowired private OrderDao orderDao;// 对应数据源1 @Autowired private ErpOrderDao erpOrderDao;// 对应数据源2 /** * 插入测试 */ @Test void testInsert() { // 数据源1插入数据 OrderDo order = new OrderDo(); order.setCount(1L); order.setGoodsId(1L); int affectRows1 = orderDao.insert(order); // 数据源2插入数据 ErpOrderDo erpOrder = new ErpOrderDo(); erpOrder.setCount(order.getCount()); erpOrder.setGoodsId(order.getGoodsId()); erpOrder.setOutId(order.getId()); int affectRows2 = erpOrderDao.insert(erpOrder); assertEquals(1, affectRows1); assertEquals(1, affectRows2); }}运行测试方法后，两个数据库表中均新增数据成功，这样我们就成功的使用 Spring Boot 同时操作了两个数据源。

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