pylot壓力測試工具


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由於版本的兼容性問題,現在在windows下搭建pylot+matplotlib壓力測試環境真的會令人吃盡苦頭。這是因為,pylot從2009年后就不再更新了,而跟pylot搭配的軟件python、numpy和matplotlib還在不斷更新着,導致pylot不再兼容新版本的python、numpy和matplotlib,而老版本的跟pylot兼容的python、numpy和matplotlib又不容易找到。

      昨晚搗鼓了很久,我終於找齊了這四個極品軟件,在xp里能順利安裝使用。這里與大家分享下。

      1、下載pylot

      版本是1.26,文件名是:pylot_1.26.zip,點擊下載

      2、下載python

      版本是2.5,文件名是:python-2.5.msi,點擊下載

      注意,如果你的機器安裝有其他版本的python,那無所謂,一台機器可以同時安裝多個版本的python,你只需在環境變量那里更改下python的路徑即可。請參考這里設置:windows安裝python詳細教程 環境變量設置是關鍵

      3、下載numpy

      版本是1.4.1,文件名是:numpy-1.4.1-win32-superpack-python2.5.exe,點擊下載

      注意,如果瀏覽器阻止了彈出窗口下載,出現如下圖所示的頁面,請點擊圖中紅色的“direct link”文字進行下載,或者點擊紅色的“mirror”文字在其他鏡像地址下載。

下載numpy

下載numpy

      4、下載matplotlib

      版本是1.1.0,文件名是:matplotlib-1.1.0.win32-py2.5.exe,點擊下載

      注意,如果瀏覽器阻止了彈出窗口下載,出現如下圖所示的頁面,請點擊圖中紅色的“direct link”文字進行下載,或者點擊紅色的“mirror”文字在其他鏡像地址下載。

下載matplotlib

下載matplotlib

      注意問題

      1、要在windows里使用pylot進行壓力測試,並生成圖表文件,以上4個文件缺一不可。另外,安裝順序是先安裝python,安裝python時要非常注意環境變量的設置問題,否則可能導致后面的程序安裝不成功,請參考這里設置:windows安裝python詳細教程 環境變量設置是關鍵;然后安裝numpy和matplotlib,安裝時使用默認選項即可,numpy和matplotlib的安裝順序無要求。pylot是不用安裝的,隨便解壓到任何一個地方都可以。

      當然,不用numpy和matplotlib,單獨使用pylot+python也可以進行壓力測試,但是這樣測試生成的報表文件里是不包含曲線圖的。

      2、上述4個軟件只適用於32位的windows xp/2000/2003系統,不適用64位的系統。可能不適用vista和win7、win8,我沒有試驗過。

      3、如果在某些系統上,需要使用msvcp71.dll庫,那么可以從這里下載,點擊下載

      下載解壓后把它拖到c:\windows\system32目錄中。

      4、如果發現出現了下面的錯誤:

raise ImportError("matplotlib requires dateutil")
ImportError: matplotlib requires dateutil

      這個需要dateutil,你可以到這里下載安裝,點擊下載

      把dateutil 安裝完后,如果又出現如下錯誤:

raise ImportError("matplotlib requires pyparsing")
ImportError: matplotlib requires pyparsing

      那么需要pyparsing,到這里下載安裝,點擊下載

      5、在程序安裝過程中如果遇到需要安裝的一些依賴包,你可以到這里查找:點擊進入

      怎樣進行壓力測試?

      請看本文:詳細介紹windows下使用python pylot進行網站壓力測試

      后記

      網站壓力測試一般都需要在本機安裝一些軟件,有的還要進行復雜的配置,軟件安裝好后,還要去研究教程,學習如何使用,給很多人添加不少麻煩。現在卡卡網推出了網站壓力在線測試工具(地址是http://y.webkaka.com/),直接在網上就可以測試,如果你也嫌安裝軟件麻煩,那么可以試試卡卡網的在線測試。

轉自 : http://www.webkaka.com/blog/archives/windows-pylot-matplotlib-webstress-test.html

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