python实现websocket的客户端压力测试

yipeiwu_com5年前Python基础

使用python进行websocket的客户端压力测试,这个代码是从github上 找到。然后简单修改了下。大神运用了进程池,以及线程池的内容。所以保存下来,学习学习

然后需要说明的是:本次用的python2.7,也尝试用python3.6,但是老实出现websocket-client包和python3不能兼容的情况,提示没有相关的方法。所以不得已最后又采用了python2

# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ == 'chenmingle'
 
import websocket
import time
import threading
import json
import multiprocessing
import uuid
from threadpool import ThreadPool, makeRequests
 
# 修改成自己的websocket地址
WS_URL = "xxxx"
# 定义进程数
processes = 4
# 定义线程数(每个文件可能限制1024个,可以修改fs.file等参数)
thread_num = 700
index = 1
 
 
def on_message(ws, message):
  # print(message)
  pass
 
 
def on_error(ws, error):
  print(error)
  pass
 
 
def on_close(ws):
  # print("### closed ###")
  pass
 
 
def on_open(ws):
  global index
  index = index + 1
 
  def send_thread():
    # 设置你websocket的内容
    # 每隔10秒发送一下数据使链接不中断
    while True:
      ws.send(u'hello服务器')
      time.sleep(10)
 
  t = threading.Thread(target=send_thread)
  t.start()
 
 
def on_start(num):
  time.sleep(5)
  # websocket.enableTrace(True)
  ws = websocket.WebSocketApp(WS_URL + str(num),
                on_message=on_message,
                on_error=on_error,
                on_close=on_close)
  ws.on_open = on_open
  ws.run_forever()
 
 
def thread_web_socket():
  # 线程池
  pool_list = ThreadPool(thread_num)
  num = list()
  # 设置开启线程的数量
  for ir in range(thread_num):
    num.append(ir)
  requests = makeRequests(on_start, num)
  [pool_list.putRequest(req) for req in requests]
  pool_list.wait()
 
 
if __name__ == "__main__":
  # 进程池
  pool = multiprocessing.Pool(processes=processes)
  # 设置开启进程的数量
  for i in xrange(processes):
    pool.apply_async(thread_web_socket)
  pool.close()
  pool.join()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python numpy 反转 reverse示例

python 的向量反转有一个很简单的办法 # 创建向量 impot numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6]) b=a[::-1] print(...

Collatz 序列、逗号代码、字符图网格实例

1.collatz序列 编写一个名为 collatz()的函数,它 有一个名为 number 的参数。如果参数是偶数, 那么 collatz()就打印出 number // 2,并返回该...

python求加权平均值的实例(附纯python写法)

首先是数据源: #需要求加权平均值的数据列表 elements = [] #对应的权值列表 weights = [] 使用numpy直接求: import numpy as n...

使用TensorFlow实现二分类的方法示例

使用TensorFlow实现二分类的方法示例

使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类,主要包括输入数据格式、隐藏层数的定义、损失函数的选择、优化函数的选择、输出层。下面通过numpy来随机生成一组数据,通过定义一种正负...

Python解决抛小球问题 求小球下落经历的距离之和示例

本文实例讲述了Python解决抛小球问题 求小球下落经历的距离之和。分享给大家供大家参考,具体如下: 问题: 小东和三个朋友一起在楼上抛小球,他们站在楼房的不同层,假设小东站的楼层距离地...