网站策划的内容有那些,网站代运营合作协议,一个网站建立团队大概要多少钱,深圳建设网站推荐Pytest其实也是可以做性能测试或者基准测试的。是非常方便的。 可以考虑使用Pytest-benchmark类库进行。
安装pytest-benchmark
首先#xff0c;确保已经安装了pytest和pytest-benchmark插件。可以使用以下命令安装插件#xff1a;
pip install pytest pytest-benchmark
…Pytest其实也是可以做性能测试或者基准测试的。是非常方便的。 可以考虑使用Pytest-benchmark类库进行。
安装pytest-benchmark
首先确保已经安装了pytest和pytest-benchmark插件。可以使用以下命令安装插件
pip install pytest pytest-benchmark
创建被测函数
创建被测函数如下
import time, pytest_benchmark
def method1(duration0.000001):time.sleep(duration)return test
创建被测函数
创建性能测试函数编写需要进行性能测试或基准测试的函数并使用pytest装饰器将其标记为性能测试函数。例如
import pytest, pytest_benchmarkdef test_my_function(benchmark):result benchmark(method1, argument1, argument2)assert result expected_result
在上面的示例中test_my_function是性能测试函数benchmark是pytest-benchmark插件提供的装饰器。method1是要进行性能测试的函数argument1和argument2是该函数的参数,这些参数要根据实际需要进行调整即可。
运行测试
pytest
测试结果 当使用pytest-benchmark运行性能测试后测试结果将显示在控制台中。以下是结果中每列的含义
1. name: 测试函数的名称。每个测试函数都有自己的名称用于区分不同的测试。
2. min: 执行测试函数的最小时间。这是在所有运行中观察到的最短时间。
3. max: 执行测试函数的最大时间。这是在所有运行中观察到的最长时间。
4. mean: 执行测试函数的平均时间。这是所有运行时间的平均值。
5. stddev: 执行测试函数的标准差。标准差用于衡量运行时间的离散程度。较小的标准差表示运行时间更稳定。
6. median: 执行测试函数的中位数时间。中位数是将所有运行时间按大小排序后位于中间位置的值。
7. IQR: 四分位距InterQuartile Range。这是一种不同的测量方差的方法。
8. outliers: 执行测试函数时观察到的异常值数量。异常值是指与其他观测值相比明显偏离的值。
9. OPS: 表示在一定时间内比如1秒测试方法被调用了多少次。
10. rounds: 执行测试函数的运行次数。pytest-benchmark默认会多次运行测试函数并根据这些运行结果计算出平均时间等统计数据。
11. iterations: 每个运行中执行测试函数的迭代次数。pytest-benchmark会在每个运行中多次迭代执行测试函数并计算每次迭代的时间。
在分析结果时可以将不同函数的结果进行比较并考虑是否满足性能要求。可以根据测试结果进行优化和改进并重新运行测试以验证改进的效果。 这可能是B站最详细的pytest自动化测试框架教程整整100小时全程实战
