在Python中使用curl对网站进行压力测试

我有一个在端口5000上运行的Flask应用程序，它支持7个支持GET请求的不同端点。所以我可以做一个

curl http://localhost:5000/get_species_interactions?q=tiger

经过计算后返回一个页面。还有6个这样的端点，每个端点的后端计算程度不同。它可以很好地与一个用户配合使用，但我想了解它在负载下的性能。我试图通过模拟大量的请求来强调测试，我正在考虑使用python脚本。我想到的粗略算法如下：

 while (num_tests < 1000):
   e = get_random_end_point_to_test() # pick one out of 7 end points
   d = get_random_data_for_get(e) # pick relevant random data to send in curl command
   resp = curl(e/q?d)
   num_tests++

while（num_测试<1000）：
e=获取随机端点测试（）#从7个端点中选择一个
d=获取随机数据，用于获取（e）#选择相关随机数据以发送到curl命令
resp=旋度（e/q？d）
num_检验++

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我的问题是——这一总体方针是否正确？它是否模拟大量同时使用的用户？我计划存储执行每个请求和计算统计数据所花费的时间。否则，有没有一个免费的实用程序可以用来在Mac OS上进行这种压力测试？我看到了一个名为Seave的工具，但它在mac上不容易使用。

我建议使用ApacheJMeter。该工具拥有压力测试所需的一切，并且在线记录良好

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您需要安装Java，不过我建议您安装ApacheJMeter。该工具拥有压力测试所需的一切，并且在线记录良好

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您需要安装Java，但不，您需要并行化您的请求。

libcurl

可以使用

multi

界面执行此操作

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看看这个

不，您需要并行化您的请求。

libcurl

可以使用

multi

界面执行此操作

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看看这个

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