pylot压力测试工具

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由于版本的兼容性问题,现在在windows下搭建pylot+matplotlib压力测试环境真的会令人吃尽苦头。这是因为,pylot从2009年后就不再更新了,而跟pylot搭配的软件python、numpy和matplotlib还在不断更新着,导致pylot不再兼容新版本的python、numpy和matplotlib,而老版本的跟pylot兼容的python、numpy和matplotlib又不容易找到。

      昨晚捣鼓了很久,我终于找齐了这四个极品软件,在xp里能顺利安装使用。这里与大家分享下。

      1、下载pylot

      版本是1.26,文件名是:pylot_1.26.zip,点击下载

      2、下载python

      版本是2.5,文件名是:python-2.5.msi,点击下载

      注意,如果你的机器安装有其他版本的python,那无所谓,一台机器可以同时安装多个版本的python,你只需在环境变量那里更改下python的路径即可。请参考这里设置:windows安装python详细教程 环境变量设置是关键

      3、下载numpy

      版本是1.4.1,文件名是:numpy-1.4.1-win32-superpack-python2.5.exe,点击下载

      注意,如果浏览器阻止了弹出窗口下载,出现如下图所示的页面,请点击图中红色的“direct link”文字进行下载,或者点击红色的“mirror”文字在其他镜像地址下载。

下载numpy

下载numpy

      4、下载matplotlib

      版本是1.1.0,文件名是:matplotlib-1.1.0.win32-py2.5.exe,点击下载

      注意,如果浏览器阻止了弹出窗口下载,出现如下图所示的页面,请点击图中红色的“direct link”文字进行下载,或者点击红色的“mirror”文字在其他镜像地址下载。

下载matplotlib

下载matplotlib

      注意问题

      1、要在windows里使用pylot进行压力测试,并生成图表文件,以上4个文件缺一不可。另外,安装顺序是先安装python,安装python时要非常注意环境变量的设置问题,否则可能导致后面的程序安装不成功,请参考这里设置:windows安装python详细教程 环境变量设置是关键;然后安装numpy和matplotlib,安装时使用默认选项即可,numpy和matplotlib的安装顺序无要求。pylot是不用安装的,随便解压到任何一个地方都可以。

      当然,不用numpy和matplotlib,单独使用pylot+python也可以进行压力测试,但是这样测试生成的报表文件里是不包含曲线图的。

      2、上述4个软件只适用于32位的windows xp/2000/2003系统,不适用64位的系统。可能不适用vista和win7、win8,我没有试验过。

      3、如果在某些系统上,需要使用msvcp71.dll库,那么可以从这里下载,点击下载

      下载解压后把它拖到c:\windows\system32目录中。

      4、如果发现出现了下面的错误:

raise ImportError("matplotlib requires dateutil")
ImportError: matplotlib requires dateutil

      这个需要dateutil,你可以到这里下载安装,点击下载

      把dateutil 安装完后,如果又出现如下错误:

raise ImportError("matplotlib requires pyparsing")
ImportError: matplotlib requires pyparsing

      那么需要pyparsing,到这里下载安装,点击下载

      5、在程序安装过程中如果遇到需要安装的一些依赖包,你可以到这里查找:点击进入

      怎样进行压力测试?

      请看本文:详细介绍windows下使用python pylot进行网站压力测试

      后记

      网站压力测试一般都需要在本机安装一些软件,有的还要进行复杂的配置,软件安装好后,还要去研究教程,学习如何使用,给很多人添加不少麻烦。现在卡卡网推出了网站压力在线测试工具(地址是http://y.webkaka.com/),直接在网上就可以测试,如果你也嫌安装软件麻烦,那么可以试试卡卡网的在线测试。

转自 : http://www.webkaka.com/blog/archives/windows-pylot-matplotlib-webstress-test.html

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posted @ 2017-03-08 15:25  猿客  Views(2333)  Comments(0Edit  收藏  举报