使用python多线程进行简单的性能测试

步骤：

*定义请求函数

*把请求函数添加进入多线

参考代码：

import threading
import time
import requests

# 获取毫秒级时间
def get_time_ms():
    ct = time.time()    # 时间戳
    local_time = time.localtime(ct) # 本地化时间
    cart_time_strftime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", local_time)  # 格式化时间
    cart_time_strftime_ms = (ct - int(ct)) * 1000
    ms = "%s.%03d" % (cart_time_strftime, cart_time_strftime_ms) # 拼接，获取毫秒级时间
    return ms

# 定义请求函数
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=())    # 把请求函数加入多线程中去
    threads.append(s)


if __name__ == '__main__':
    for t in threads:
        t.setDaemon(True)           # 把多线程设置为守护线程
        t.start()             # 开始执行多线程
        print (('%s 执行时间为 %s') % (t,get_time_ms()))     # 输出执行时间
    t.join()       # 阻塞主线程执行
    print("all over %s" % get_time_ms())
    exit()

执行结果为

 

 

我这里只是请求，然后把请求加入了多线程，并没有断言。要断言自己加把

这里，我有一个思考，参考请求结果，会发现大部分的线程请求响应都是在一秒内完成，但不是同毫秒内完成的。所以，我在想，性能测试是不是没有真正意义上的并发，只能是狭义上的并发。

关于并发的定义，即同时执行，这个时应该指的是用户能够接受的时间或者客户要求的时间，而不是一秒，我估计很多测试者都会有这个误解，认为并发就是要在一秒内完成。

另外还有网络上的延时，不可能有真正意义上的并发，只能是狭义上的并发。