使用python多線程進行簡單的性能測試

步驟：

*定義請求函數

*把請求函數添加進入多線

參考代碼：

import threading
import time
import requests

# 獲取毫秒級時間
def get_time_ms():
    ct = time.time()    # 時間戳
    local_time = time.localtime(ct) # 本地化時間
    cart_time_strftime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", local_time)  # 格式化時間
    cart_time_strftime_ms = (ct - int(ct)) * 1000
    ms = "%s.%03d" % (cart_time_strftime, cart_time_strftime_ms) # 拼接，獲取毫秒級時間
    return ms

# 定義請求函數
def trafficSearch():
    session = requests.session()
    url = "https://www.cnblogs.com/xuxiongbing/p/9475772.html"
    try:
        jmt_request = session.get(url)
        status_code = jmt_request.status_code
        return status_code
    except Exception as e:
            return str(e)

threads = []
for jk in range(1,100):
    s = threading.Thread(target=trafficSearch,args=())    # 把請求函數加入多線程中去
    threads.append(s)


if __name__ == '__main__':
    for t in threads:
        t.setDaemon(True)           # 把多線程設置為守護線程
        t.start()             # 開始執行多線程
        print (('%s 執行時間為 %s') % (t,get_time_ms()))     # 輸出執行時間
    t.join()       # 阻塞主線程執行
    print("all over %s" % get_time_ms())
    exit()

執行結果為

 

 

我這里只是請求，然后把請求加入了多線程，並沒有斷言。要斷言自己加把

這里，我有一個思考，參考請求結果，會發現大部分的線程請求響應都是在一秒內完成，但不是同毫秒內完成的。所以，我在想，性能測試是不是沒有真正意義上的並發，只能是狹義上的並發。

關於並發的定義，即同時執行，這個時應該指的是用戶能夠接受的時間或者客戶要求的時間，而不是一秒，我估計很多測試者都會有這個誤解，認為並發就是要在一秒內完成。

另外還有網絡上的延時，不可能有真正意義上的並發，只能是狹義上的並發。