Python服务器监测测试策略与工具:确保应用的高可用性!_服务器性能监控 python(1)
创始人
2025-01-17 20:03:09
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先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7

深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年最新软件测试全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上软件测试知识点,真正体系化!

由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你需要这些资料,可以添加V获取:vip1024b (备注软件测试)
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正文

当涉及到使Python监测服务器时,以下是一些使用psutil、requests和urllib库的具体实例代码:

1. 使用psutil监测CPU和内存使用情况:

import psutil

获取CPU使用率

cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)

获取内存使用情况

memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
print(“CPU使用率:{}%”.format(cpu_usage))
print(“内存使用率:{}%”.format(memory_usage))

2. 使用requests库发送HTTP请求并检查返回结果:

import requests

发送GET请求

response = requests.get(“https://www.example.com”)

检查响应状态码

if response.status_code == 200:
print(“请求成功!”)
else:
print(“请求失败!”)

3. 使用urllib库发送HTTP请求并检查返回结果:

import urllib.request

发送GET请求

response = urllib.request.urlopen(“https://www.example.com”)

检查响应状态码

if response.getcode() == 200:
print(“请求成功!”)
else:
print(“请求失败!”)

以下是使用Locust和PyTest进行负载测试的具体示例代码:

1. 使用Locust进行负载测试:

首先,安装Locust库(可以使用pip进行安装):

pip install locust

然后,创建一个名为**locustfile.py**的文件,并添加以下内容:

from locust import HttpUser, task, between
class MyUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 3) # 模拟用户之间的等待时间
@task
def my_task(self):
self.client.get(“/path/to/your/endpoint”) # 发送GET请求

在终端中,导航到存储locustfile.py文件的目录,并运行以下命令启动Locust:

locust -f locustfile.py

然后,通过访问**http://localhost:8089**可以访问Locust的Web界面,可以在该界面上设置并运行负载测试。

2. 使用PyTest进行负载测试:

首先,安装PyTest库(可以使用pip进行安装):

pip install pytest

网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友,可以添加V获取:vip1024b (备注软件测试)
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