python分析股票支撑压力_python+requests接口压力测试500次,查看响应时间的实例
接口压力测试500次,查看响应时间
import json
import requests
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
restime = []
OK=[]
class Restime():
def API(self,URL2,param):
try:
r = requests.get(URL2, params=param, timeout=10)
r.raise_for_status() # 如果响应状态码不是 200,就主动抛出异常
except requests.RequestException as e:
print(e)
else:
js = json.dumps(r.json())
return [r.json(), r.elapsed.total_seconds(),js]
def circulation(self,num,URL2,param):
for i in range(num):
restime.append(Restime.API(URL2,param)[1])
if json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["message"]=='ok':
OK.append(json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["message"])
logger.info('请求第' + str(i+1) + '次,请求'+json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["message"]+',状态码:'+json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["status"])
else:
logger.info('请求第' + str(i+1) + '次,请求' + json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["message"] + ',状态码:' +
json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["status"])
print('测试次数:',num)
print('响应次数:', len(restime))
print('正常响应次数:', len(OK))
print('总响应最大时长:', max(restime))
print('总响应最小时长:', min(restime))
print('总响应时长:', sum(restime))
print('平均响应时长:', sum(restime) / len(restime))
if __name__ == '__main__':
Restime=Restime()
#URL2 = 'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini'
#param = {'ip': '8.8.8.8', 'city': '西安'}
num=500 #压力测试次数
URL2 = 'http://www.kuaidi100.com/query' #地址
param = {'type' : 'zhongtong' , 'postid' :'73116039505988' } #参数
Restime.circulation(num,URL2,param)
input('Press Enter to exit...')
测试次数: 500
响应次数: 500
正常响应次数: 500
总响应最大时长: 0.336179
总响应最小时长: 0.062753
总响应时长: 41.892936000000034
平均响应时长: 0.08378587200000007
补充知识:python利用requests统计1个接口的响应时间
requests统计接口的响应时间有2种方式
r.elapsed.total_seconds()
r.elapsed.microseconds/(1000*1000)
但是第2种方式,当调用的接口响应时间大于1s时,得到的响应时间是不准确的。下面来看示例
首先看接口响应时间小于1s时,分别使用2种方式得到 post "https://www.baidu.com/" 的响应时间
代码示例:
import requests
url = "https://www.baidu.com/"
r = requests.post(url)
# print(r.text)
#推荐使用这种方式统计一个接口的响应时间,准确性更高
print(r.elapsed.total_seconds())
#当接口的响应时间大于1s时,下面这种统计方式就会不准确
print(r.elapsed.microseconds/(1000*1000))
运行结果:
0.039872
0.039872
再测试一个接口响应时间超过1s的接口,
然后看接口响应时间大于1s时,分别使用2种方式得到 post "http://cn.python-requests.org/zh_CN/1atest/" 的响应时间
果然发现2种方式统计的结果不一样了呢
import requests
url = "http://cn.python-requests.org/zh_CN/1atest/"
r = requests.post(url)
# print(r.text)
#结果正确
print(r.elapsed.total_seconds())
#结果不正确
print(r.elapsed.microseconds/(1000*1000))
运行结果:
1.298427
0.298427
很显然,r.elapsed.microseconds/(1000*1000)在接口的响应时间大于1s时,只截取了后面的小数部分
以上这篇python+requests接口压力测试500次,查看响应时间的实例就是小编共享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持乐购源码。
python分析股票支撑压力_python+requests接口压力测试500次,查看响应时间的实例相关推荐
- python分析股票数据 彤_Python数据分析:股票数据
最近股市比较火,我7月初上车了,现在已经下了.中间虽然吃了点肉,但下车的时候都亏进去了,最后连点汤都没喝着. 这篇文章我们就用它python 对股票数据做个简单的分析.数据集是从1999年到2016年 ...
- 如何去使用Python分析股票数据?学到就是赚到
对于炒股的同学来说,必须会看懂数据才能避免入坑.今天小千就来教大家如何去使用Python分析股票数据,学到就是赚到.(小千提醒,股市有风险,请谨慎投资) 这次的美股例子就选择了美国显卡制造商英伟达,其 ...
- python api开发用什么框架_python+requests接口自动化框架
为什么要做接口自动化框架 1.业务与配置的分离 2.数据与程序的分离:数据的变更不影响程序 3.有日志功能,实现无人值守 4.自动发送测试报告 5.不懂编程的测试人员也可以进行测试 正常接口测试的流程 ...
- python分析股票主力_python如何获取股票数据,python股票分析系统
内容导航: Q1:怎样用python处理股票 用Python处理股票需要获取股票数据,以国内股票数据为例,可以安装Python的第三方库:tushare:一个国内股票数据获取包.可以在百度中搜索&qu ...
- python 自动化框架打包_python+requests接口自动化框架
为什么要做接口自动化框架 1.业务与配置的分离 2.数据与程序的分离:数据的变更不影响程序 3.有日志功能,实现无人值守 4.自动发送测试报告 5.不懂编程的测试人员也可以进行测试 正常接口测试的流程 ...
- 分析股票大数据_Python大数据分析量学祖师爷网站数据
本文通过Python抓取股海明灯涨停预报数据进行分析,股海明灯网站涨停预报数据跟踪 功能是需要VIP权限,但这个权限分析数据的功能有限,我们抓取数据后丰富相关功能. 一. 点击涨停预报后打开以下页面. ...
- python股票分析入门_学习用Python分析股票数据(入门)
学习使用python来分析股票,主要事涉及数据获取.数据可视化,以及探究数据中各项指标的含义及和关系.使用工具 pandas.numpy.datatime pandas-datareader 在线获取 ...
- python分析股票,python分析股票,python分析股票常用的策略
内容导航: Q1:怎样用python处理股票 用Python处理股票需要获取股票数据,以国内股票数据为例,可以安装Python的第三方库:tushare:一个国内股票数据获取包.可以在百度中搜索&qu ...
- 学习用Python分析股票数据(入门)
学习使用python来分析股票,主要事涉及数据获取.数据可视化,以及探究数据中各项指标的含义及和关系. 使用工具 pandas.numpy.datatime pandas-datareader 在线获 ...
最新文章
- case when里的like功能 ////// 截取(substr)
- IIS7 设置读取、脚本和可执行文件的执行权限的步骤
- OpenCV图像分割Grabcut算法
- DataWorks搬站方案:Azkaban作业迁移至DataWorks
- QNNPACK高性能前向内核库全面剖析——引言篇
- hmac hmac.new_使用HMAC(Play 2.0)保护REST服务
- setsockopt()用法(转载)
- java执行程序默认多线程吗_Java多线程 执行程序(1)
- 如何在电脑上制作请假条表格_条码标签打印软件如何制作请假表
- mybatis 显示 sql日志
- c语言查找字符串中字母 数字的个数,请问这个用c怎么做:输入一串字符,分别统计其中数字和字母的个数...
- 在Mysql中遇到关于区间范围内的索引优化
- 从远程服务器中下载文件到本地
- latex acm-sigconf使用总结
- Classes and Objects :类和对象(2)
- 关于 activit 与 flowable 项目报错 --Cannot resolve the name ‘extension‘ to a (n) ‘element declaration‘ comp
- 拉普拉斯平滑Laplace Smoothing
- linux 查看登录记录,Linux查看用户登陆历史记录
- 网件r7000梅林系统5g不稳定 5g信号经常掉线解决方法
- 【Multisim仿真】5V-12V可调直流稳压电源
热门文章
- Struts.xml中加不加type=redirect
- 计算机组成原理13-定点数的移位、加法与减法运算
- 背景建模(一) Evaluation of Background Subtraction Techniques
- 计算机故事英语版,少儿英语故事:慢速计算机(1)The Slow Computer (1)
- 【气象】一键式发布预警信息,关键时刻GIS显身手
- 我最推荐的少儿重疾保险性价比排行榜
- 爬虫下载City Scape数据
- 软件外包项目管理7 - 项目监控
- Pandas大量Excel数据写入Mysql
- PC Building Simulator Steam版、WeGame版、游侠版、3DM版、破解版 有啥区别