python+requests接口压力测试500次,查看响应时间的实例

在本文中，我们将深入探讨如何使用Python的requests库进行接口压力测试，并着重关注如何测量响应时间。这个实例展示了如何在Python中实现一个简单的压力测试工具，以检查接口在连续500次请求下的性能。 我们需要导入必要的库，包括json、requests和logging。logging库用于记录测试过程中的信息，便于后续分析。requests库则是我们用来发送HTTP请求的核心工具。 在Restime类中，定义了两个主要方法：API和circulation。API方法负责发送单个GET请求并处理响应。它使用requests.get方法，通过URL2和param参数来构造请求，并设置超时时间为10秒。如果请求成功（响应状态码为200），则将响应时间（单位为秒）和JSON格式的响应内容返回；若发生异常，则捕获并打印错误信息。 circulation方法执行压力测试的核心逻辑。它接受测试次数num、URL2和param作为参数。在循环中，API方法被调用num次，每次请求的结果（即响应时间）被添加到restime列表中。同时，根据JSON响应中的"message"字段判断请求是否成功，成功则将"message"加入OK列表。在循环结束后，输出各项性能指标，如测试次数、响应次数、正常响应次数、最长和最短响应时间以及平均响应时间。 在这个示例中，我们对www.kuaidi100.com查询接口进行了500次压力测试，查询类型为'zhongtong'，postid为'73116039505988'。测试结果显示所有500次请求都成功，平均响应时间约为0.0837秒。 补充知识：在Python中，使用requests库获取接口响应时间通常有两种方法： 1. `r.elapsed.total_seconds()`：这是直接获取响应时间差对象的总秒数，适用于计算毫秒级或秒级的响应时间。 2. `r.elapsed.microseconds/(1000*1000)`：通过转换微秒为秒，但这在响应时间大于1秒时可能不准确，因为结果可能会丢失部分精度。 在实际应用中，如果需要更精确地衡量长响应时间，建议使用`r.elapsed.total_seconds()`方法。而为了确保测试的可靠性，通常还需要配合其他工具或库，如locust、grequests或APISpec等，来进行更为复杂的负载和性能测试。