import requests import queue import threading import time status_code_list = [] exec_time = 0 class MyThreadPool: def __init__(self, maxsize): self.maxsize = maxsize self._pool = queue.Queue(maxsize) for _ in range(maxsize): self._pool.put(threading.

一.压测脚本编写 概述:工具为谷歌浏览器-->F12-->Network,访问被测站点,通过其中的请求的地方来构造压测脚本 二.静态文件处理 概述:静态文件包括css/js/图片等,它们有些会被缓存起来,或者通过其他的方式来响应请求,所以对这部分的内容,要据情况来处理. 1.被缓存 2.有cdn等 3.回放设置与loadrunner的区别

版权声明: 本账号发布文章均来自公众号,承香墨影(cxmyDev),版权归承香墨影所有. 允许有条件转载,转载请附带底部二维码. 一.为什么需要一个测试脚本? 昨天讲解了Android Monkey命令的使用方式,今天趁着还热乎就手把手用Monkey写一个压力测试的脚本.还不了解什么是Monkey的,可以看看昨天的文章. Monkey说到底其实就是一段命令,只能在有限的范围内做一些随机事件的压力测试.可以很明显看到它的一些缺点: 前期准备工作太多,需要把设备准备好.安装好待测Apk. 无法做到无

​    ​接上篇,一键转化将接口测试平台测试用例转化成Jmeter压测脚本思路,这里我首先在java 上面做了一个简单的实验,看看 转化的中间遇到的问题,这里呢,我只是给了一个简单的demo 版本,后续结合项目的实际的实用,还是靠各位,贴合我们的实际的项目去制定适合本公司转化的脚本.具体的业务还是要实际的分析的.首先看下我的思路 1.点击一键生成 2.后台拿到测试环境id,测试用例id 3.后台去交验是否存在测试环境,测试用例id. 4.后台开始根据用例请求参数,组织Jmeter脚本 5.产生

WebRTC是Web Real-Time Communication缩写,指网页即时通讯,是一个支持Web浏览器进行实时语音或视频对话的API,实现了基于网页的视频会议,比如声网的Agora Web SDK就是基于WebRTC实现音视频通信的.与HTTP不同,WebRTC应用的主要压力是码流,JMeter没有找到提供WebRTC Sampler的第三方jar包,只能自己尝试写一个. 无头浏览器 正常情况是打开浏览器,打开摄像头和麦克风输入音视频流进行请求传输,测试模拟采用无头浏览器,读取本地文件

python编写文件统计脚本 思路:用os模块中的一些函数(os.listdir().os.path.isdir().os.path.join().os.path.abspath()等) 实现功能:显示多级目录,以及自己要找的具体文件类型(例:以".py"结尾的文件),并读取每个文件的第一行(一般为注释说明,这样就能大致了解这个文件是干事什么的) 先编写二级目录文件统计脚本 代码如下: #文件统计 os.chdir("F:\\pythonstudy") for fp

python编写DDoS攻击脚本 一.什么是DDoS攻击 DDoS攻击就是分布式的拒绝服务攻击,DDoS攻击手段是在传统的DoS攻击基础之上产生的一类攻击方式.单一的DoS攻击一般是采用一对一方式的,随着计算机与网络技术的发展,DoS攻击的困难程度加大了.于是就产生了DDoS攻击,它的原理就很简单:计算机与网络的处理能力加大了10倍,用一台攻击机来攻击不再能起作用,那么DDoS就是利用更多的傀儡机来发起进攻,以比从前更大的规模来进攻受害者. 二.DDoS分类 作为目前最强大.最难防御的攻击之一,

目前项目中接触的比较多的是接口测试,功能测个差不多后会对部分接口进行压测,采用的是java编写脚本,导入jmeter进行压测. 使用到的jmeter的相关包 写一个测试类,继承AbstractJavaSamplerClient 设置请求参数,这些参数在导入进jmeter之后会在java请求页面显示出来 具体的请求方法可以写在test方法里,获取请求的结果resultData,然后对resultData里的内容解析,判断接口调用成功or失败 将项目导出成jar包,导入到jmeter中,在jmete

在公司做压力测试也挺长时间了,每次测试前环境数据准备都需要话费较长时间,所以一直在考虑能不能将整个过程实现自动化进行,于是就抽空写了一个自动化脚本,当然这个脚本目前功能十分简陋,代码也不完善,很有很多需要改的地方,后续再优化.文中如有错误或者不妥之处,还望指教. 一.设计思路 1.初始化数据库(导入用户,清除数据等) 2.初始化缓存(使用了redis缓存优化系统) 3.执行压力测试 二.目录结构

ab(Apache benchmark)是一款常用的压力测试工具.简单易用,ab的命令行一次只能支持一次测试.如果想要批量执行不同的测试方式,并自动对指标进行分析,那么单靠手工一条一条命令运行ab,估计会疯的.so,那么问题来了,批量模式怎么实现. 一.脚本说明                                                                                              本脚本支持ab大多常用参数,如果你需要更多参数,可

原文作者---后知者 原文地址:http://www.cnblogs.com/houzhizhe/p/8119735.html [后知者的故事]:针对单一接口压测时出现了从未遇到的问题,设好并发量后用调度器控制脚本的开始和结束,但在脚本应该自动结束时间,脚本却停不下来,手动stop报告就会有error率,卡了我很久很久不能解决,网络上也基本查不到具体状况的解决办法,师傅说可以强杀进程,但我想进程杀掉了我可怎么看报告呢,忽然想起在linux运行jmeter就是没界面的,把运行的结果存到一个.jtl

今天在针对单一接口压测时出现了从未遇到的问题,设好并发量后用调度器控制脚本的开始和结束,但在脚本应该自动结束时间,脚本却停不下来,手动stop报告就会有error率,卡了我很久很久不能解决,网络上也基本查不到具体状况的解决办法,师傅说可以强杀进程,但我想进程杀掉了我可怎么看报告呢,忽然想起在linux运行jmeter就是没界面的,把运行的结果存到一个.jtl文件里回到Win系统下用Jmeter界面可以打开看报告,那Win也应该能像linux那样保存结果到.jtl文件,那不就能绕开常规的界面执行和

#!/usr/bin/env python # *-* coding:utf-8 *-* import threading import requests import time # headers = {'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9', 'Accept-Encoding': '', 'X-Forwarded-For': '192.168.66.155,192.168.66.155', 'Host': 'manage.zgg.com', 'Accept':

pip3 install string&&scapy 1 #!/usr/bin env python 2 #-*-coding:utf-8-*- 3 import socket,random,string 4 import time,sys 5 from scapy.all import * 6 from concurrent import futures 7 class Dos: 8 def __init__(self,t_ype,sip,dip,port,pps,dos_time):

前几天在抓博客园文章,打算每天抓10条最新的,所以就在脚本中加了定时让它在每天凌晨四点中时执行,但是昨天发现,报错了: 显示是远程主机强制关闭了一个链接, 原因是:mysql数据库默认当连续8小时不对数据库进行I/O操作时,数据库就会断开连接,而我的脚本每天执行一次,当然就会报错: MySQL服务器默认的“wait_timeout”是28800秒即8小时,意味着如果一个连接的空闲时间超过8个小时,MySQL将自动断开该连接, 而连接池却认为该连接还是有效的(因为并未校验连接的有效性),当应用申请

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 #@author: 东哥加油 #@file: sthread.py #@time: 2018/9/17 17:07 import threading import time import pymysql exitFlag = 0 def get_conn48(): conn = None try: conn = pymysql.connect( host="192.168.1.3", port=3308,

本节内容参考自书籍<Python语言在Abaqus中的应用>,注意:以下代码为伪代码,仅供参考 1.导入必要的模块,加载后处理odb文件 from abaqus import * from abaqusConstants import * from odbAccess import* import os odb=openOdb(path='job-1.odb') 2.常用获取模型数据的api #输出所有部件实例名称,在cae界面能看到结果,该部分代码只能在abaqus command环境下运行

agent="Siege 1.0"rcconfig="/opt/siege4.0/etc/siegerc"concurrent=$1repet=$2url="/opt/siege4.0/etc/$3" for runTime in `seq 1 $repet`doif(($4==1))then`nohup /opt/siege4.0/bin/siege -c $concurrent -r $repet -i -b -f $url -R $rcco

王诚强,荔枝微课基础架构负责人.热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者. 本文根据2021年4月10日深圳站举办的[腾讯云原生技术开发日] 线下活动中,[荔枝微课]基础架构负责人"王诚强"关于"基于kubernetes搭建分布式压测系统"的演讲整理而成. 关注[腾讯云原生]公众号后台回复[lzwk],可获得该演讲PPT. 大家好,今天想和大家分享的主题是基于kubernetes搭建分布式压

1 需求分析 1.1 分析压测对象 1)什么是ClickHouse 和Elasticsearch ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统(DBMS).在 ClickHouse 中,数据始终是按列存储的,包括矢量(向量或列块)执行的过程.只要有可能,操作都是基于矢量进行分派的,而不是单个的值,这被称为«矢量化查询执行»,它有利于降低实际的数据处理开销. Elasticsearch是一个开源的分布式.RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它的底层是开源库Apache Lucene.