频道栏目
首页 > 程序开发 > Web开发 > Python > 正文
用python做测试--实现高性能测试工具(1)
2013-12-26 11:37:34         来源:无法落地的技术、理论就是耍流氓--赢在实践  
收藏   我要投稿

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, 做过几年测试的朋友也会有类似的想法。性能调优或者性能测试的确很考验人分析问题、解决问题的能力,知识是否全面。本人也是第一次实现高性能的测试工具, 记录下这次diameter协议测试工具的优化过程,供大家一起学习。 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。

Python用来开发高性能的测试工具的确有天然的缺陷,性能差还有GIL,无法利用多线程。 但办法总比困难多,那么多大的互联网公司都使用python与实际产品中,总比我们测试的性能要求搞多了。 本文主要讲述在系统设计和架构方面的性能优化,具体算法和一些小细节的优化,请参考 https://blog.csdn.net/powerccna/article/details/8020289

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 https://sourceforge.net/projects/pyprotosim/, 这个开源包还支持SMPP, RADIUS, DHCP, LDAP, 而且新增加的协议字段都可以在dictionary配置属性,不需要修改代码,实在是方便。 初始阶段我们为了实现功能,没有怎么考虑性能的问题,很多地方用的是单线程,初始性能只能支持到50 消息。硬件环境: SunFire 4170, 16 核,每核2.4 G

Python性能优化的几个方向:

1. 换python的解析器:常见的python解析器有pysco,pypy, cython, jython, pysco已经对python 2.7不支持了,就没有测试,据说跑的很C语言一样快。对pypy, jython做了简单测试,pypy在不同机器上可以提高到5-10倍的样子,Jython虽然可以避免python GIL的问题(因为jython是跑在java虚拟机上的),但测试看来,效率提升很少。

2. 优化代码

3. 改变系统架构,多线程,多进程或者协程

方案1: 换Python解析器

如果换Python解析器能达到性能需求是最廉价的方案了,不需要对代码做任何改动。下面代码只是为了说明pypy的效果,单独写的测试代码,在windows下运行的结果。在linux下机器上运行效果会更好些。


#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8

import  time

def check(num):
    a = list(str(num))
    b = a[::-1]
    if a == b:
        return True
    return False

def test():
    all = xrange(1,10**7)
    for i in all:
        if check(i):
            if check(i**2):
                i**2
if __name__ == '__main__':
    start=time.time()
    test()
    print time.time()-start


分别用python和pypy的运行结果

C:\Python27\python.exeD:/RCC/mp/src/test.py
14.4940001965

C:\pypy-2.1\pypy.exeD:/RCC/mp/src/test.py
4.37800002098

可以看出来pypy的运行结果效果还是明显的,虽然能提高5倍(linux机器上),50*5, 离2000还差好远。 pypy对python 多线程的支持没有明显效果,这个在后面会提到。

先告一段落,太长了大家看起来累,下一篇文章中将会介绍代码优化部分。


点击复制链接 与好友分享!回本站首页
相关TAG标签 测试工具 高性能
上一篇:用python做测试--实现高性能测试工具(3)
下一篇:使用python获取CPU和内存信息(linux系统)
相关文章
图文推荐
文章
推荐
点击排行

关于我们 | 联系我们 | 广告服务 | 投资合作 | 版权申明 | 在线帮助 | 网站地图 | 作品发布 | Vip技术培训 | 举报中心

版权所有: 红黑联盟--致力于做实用的IT技术学习网站