python可以向接口傳入數據嗎
接口接收返回的xml數據的話他調用你的接口的時候是不是傳過來一個參數，這個參數應該是xml格式的吧，哪你把這個參數寫進一個xml文件，再把這個文件保存進一個臨時目錄就行了python怎么獲取接口返回報文
#!/usr/bin/env?python#?-*-?coding:?utf-8?-*-
import?sys,os
import?httplib
def?(strWsdl,,
):????
???if?not
os.path.isfile()?:
???????return?-1,"Argument?Error,?SoapData:?%s?invalid."?%
???try:
???????f?=?open(,'r')
???except
IOError,e:
???????return?-1,"Fail?to?open?the?file:?%s."?%?
???lines?=
f.readlines()
???f.close()
????=?'''\n'''?+?''.join(lines)
???##
*階段：專業基礎課程
階段目標：
1. 熟練掌握IT核心技術：編程，數據庫，操作系統，版本控制
2. 能夠熟練運用所學技術搭建各類服務器環境
3. 深入理解軟件研發過程各種疑難雜癥及處理手段
4. 掌握Python編程技術并熟練運用Python進行程序設計
知識點：
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，程序設計，函數，基礎算法，正則表達式。
2、數據庫知識，范式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，建模工具深入理解數據庫管理系統通用知識及MySQL數據庫的使用與管理。為軟件測試和測試開發打下基礎。
3、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與權限，環境部署，Shell編程Linux作為一個主流的服務器操作系統，是每一個測試開發工程師必須掌握的重點技術，并且能夠熟練運用。
4、Python編程基礎，語法規則，函數，數據類型，PDBC，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象編程有熟練的運用。
5、Python面向對象，異常處理，文件IO，多線程，網絡編程，PyQT界面開發，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網絡協議知識，并熟練運用于項目中。
第二階段：專業核心課程
階段目標：
1. 熟練應用所學知識完成一個標準的軟件測試項目
2. 熟練運用Python完成GUI測試，接口測試和性能測試開發
3. 對測試開發技術體系和實現原理有深入的理解
4. 靈活運用測試開發技術解決項目中的各種問題
知識點：
1、軟件工程，軟件質量，系統測試流程，方法，專業術語，測試用例設計，禪道管理工具，測試報告，缺陷管理理解軟件工程的各類實際問題，理解系統測試的理論、方法與過程，熟練運用測試用例設計方法高效設計測試用例。
2、測試需求分析，測試方案設計，測試用例設計，測試項目實施，缺陷報告與測試報告，深入理解系統測試各個過程和關鍵環節，熟練完成系統測試項目。
3、SikuliX框架，框架，Selenium WebDriver框架，基礎框架，Android應用，Monkey測試，Appium移動端測試框架，移動端測試框架綜合運用各類應用操作平臺，完成各種自動化測試框架的學習和應用，深入理解GUI自動化測試技術及相應框架的測試開發。
4、Python單元測試框架，網絡通信協議，HTTP與HTTPS協議，與WebSocket協議，Python的接口測試庫，PostMan與SoapUI接口測試工具通過對代碼級接口測試和協議級接口測試的測試開發實戰，靈活運用Python開發接口測試腳本，熟練運用各類接口測試工具。
5、性能測試原理，指標體系，場景設計，實施過程，JMeter工具應用，BeanShell腳本開發，Python+Locust性能測試框架深入理解性能測試技術體系和方法論，熟練運用JMeter性能測試工具和Locust性能測試框架實施對任意系統的性能測試。
第三階段：綜合實戰項目
階段目標：
1. 將軟件測試和測試開發技術靈活運用于項目中
2. 具備較強的測試開發能力，獨立完成測試開發項目
3. 綜合運用軟件測試技術，滿足企業中高級人才需求
4. 對所學技術有深入的理解并具備獨立解決問題的能力
知識點：
1、測試需求分析，同行評審，測試計劃，測試方案，測試用例，配置管理，持續集成。通過對大型企業級應用系統的測試項目實戰，強化理解系統測試項目的實施過程與技術細節。
2、接口測試設計與實施，回歸測試，冒煙測試，安全性測試，框架應用，UI自動化實戰將各類自動化測試技術結合項目實戰演練，強化對自動化測試技術的運用，同時掌握更多的測試框架。
3、性能測試項目實戰，性能測試工具，總結通過綜合項目實戰，將全套測試技術融入到項目中，強化學習效果和項目經驗。
4、Python原生測試框架開發，包括Monkey，UI，圖像識別，云測試平臺，HTML測試報告，持續集成，KDT關鍵字驅動框架開發等原生技術實現通過大量的Python原生代碼開發，深入理解自動化測試開發技術的底層實現原理，完全拋棄對工具的依賴，做到真正的測試開發技術。
5、基于測試框架的設計思路和實現手段，自主實現一套測試框架能夠獨立完成一套自動化測試框架，并能夠直接用于實際項目中。
6、持續集成與Jenkins，安全性測試原理與工具，Python爬蟲開發與Scrapy框架，提升軟件測試其它類技術，增強知識面，提升競爭力，助力職業發展。
補充知識
1、?算法進階，圖像處理，視頻處理，加密解密，壓縮算法。
2、?UML統一建模語言、五種圖、類圖、類圖詳解、用例圖、時序圖。
3、Dubbo分布式開發框架，Oracle關系型數據庫管理系統，MongoDB非關系型數據庫管理系統。
4、?大數據開發框架Hadoop/MapReduce/Spark。
5、?Android與iOS的原生應用開發與WebApp開發。
6、?OpenCV圖像處理框架、深度學習框架，Lucene全文搜索引擎與中文分詞框架Ik-Analyzer，視頻處理算法與框架等。
python二級相當于什么水平
python二級相當于編程開發師。
Python是一種跨平臺、開源、免費的解釋型高級動態編程語言，是一種通用編程語言。Python支持命令式編程和函數式編程兩種方式，并且完全支持面向對象程序設計。Python語法簡捷、清晰，易學易用且功能強大，擁有大量的幾乎支持所有領域應用開發的成熟擴展庫，大幅提高了開發速度。
有人喜歡把Python稱為“膠水語言”，因為它可以把多種不同語言編寫的程序融合到一起并實現無縫拼接，更好地發揮不同語言和工具的優勢，滿足不同應用領域的需求。除了Python官方標配的IDLE，還有大量的開發環境可以用來編寫Python代碼。
編程開發師簡介：
軟件開發工程師是從事軟件開發相關工作的人員的統稱。它是一個廣義的概念，包括軟件設計人員、軟件架構人員、軟件工程管理人員、程序員等一系列崗位。這些崗位的分工不同，職位和/或級別不同，但工作內容都是與軟件開發生產相關的。軟件開發工程師是IT行業需求量*的職位。
軟件開發工程師的技術要求是比較全面的，除了最基礎的編程語言（C語言/C++/JAVA等）、數據庫技術（SQL/ORACLE/DB2等）、.NET平臺技術、C#、C/SB/S程序開發，還有諸多如、AJAX、HIBERNATE、SPRING、J2EE、、STRUTS等前沿技術。
Java崗位要求那些技術
java崗位要求有下面幾點：1、 至少2年以上相關工作經驗
2、 精通java，熟悉Spring、Mybatis等常用框架；
3、 優秀的數據庫設計優化能力；
4、 熟練掌握多線程及并發技術，熟悉分布式緩存、消息隊列、RPC原理；
5、 扎實的計算機基礎，熟悉常用數據結構和算法；
6、 精通linux，能熟練應用shell/python等腳本語言；
7、 學習能力強，有較好的溝通能力，能迅速融入團隊；
8、 理解產品需求，有一定的系統抽象設計能力加分項目；
9、 熱愛技術，追求卓越；富有技術前瞻性和產品嗅覺；富有創新精神，有事業心；
10、 有互聯網、高并發、分布式項目經驗。
1、計算機或相關專業本科以上學歷優先，5年以上互聯網行業研發經驗優先，具有設計和開發分布式高容量系統經驗優先考慮；
2、 精通Java語言和JavaEE相關技術，熟練運用Spring Cloud/Dubbo等技術框架和分布式、多線程、緩存、網絡編程等高性能架構相關開發技術，熟悉、SpringMVC、Mybatis、等主流開發技術，熟悉MVC設計模式，對框架本身的體系有較為深厚的理解和應用經驗；
3、 熟練使用Tomcat、docker、Apache，Nginx等應用和服務器配置；
4、 熟練掌握SQL Server/Mysql/Oracle等主流數據庫中的一種，熟悉SQL編寫和優化，能進行數據結構設計；
5、 有很強的分析問題和解決問題的能力，有強烈的責任心；
6、 規范化的編程風格，較強的獨立工作能力和團隊協作精神及管理能力，有較好的溝通表達能力。
1. 有spring boot開發經驗
2. 有常見關系數據開發經驗（mysql、等）
3. 熟悉rest api的設計方法
4. 掌握git，了解基本的基于git的代碼提交與沖突解決，了解git的分支與分支的合并
5. 熟悉java及其生態，有java11或更高版本開發經驗更佳
6 掌握maven或gradle等構建管理工具，熟悉其常用命令
7.有gradle使用經驗者更佳
8.熟悉cas認證框架
熟悉或掌握下面一或多項技能：
- 熟悉或了解vert.x及其生態
- 熟悉或了解spting webflux
- 熟悉或了解時序數據庫（influxdb、、tdengine等）
- 有spring data jpa開發經驗，了解querydsl更佳
- 熟悉或了解mqtt協議或其它物聯網常用協議，或精通websocket的
- 熟悉或了解docker、docker-compose及其生態
- 獲悉或掌握linux的基本操作
- 了解常用的消息隊列（activemq、kafka等）
熟悉或掌握以下技能加分：
- 有高可用系統設計或開發經驗的
- 熟悉或了解及其生態的
- 了解devops或有開發流程自動化設計經驗的
- 能夠進行流程圖繪制或uml時序圖繪制
- 了解nginx或其它的反向代理
- 有c、c++或python開發經驗的
4. 語言能力
中文
5. 個性特征
樂觀開朗，團隊合作，創新精神，樂于助人
6. 工作能力
擁有較強的抗壓性及適應性，可較好的應對工作上出現的突發狀況。
希望能幫助你。
要如何導入
要如何導入起初我發現python的flask模塊結合excel函數，ENCODEURL可以實現在excel中調用python實現一些功能，比如md5,sha1加密，后來發現python可以直接用xlrd/xlwt這類模塊操作excel，但xlrd/xlwt連xlsx都不支持，便轉到了openpyxl，openpyxl的缺點是不能在文件打開狀態寫入，不好調試，文件被寫壞了都不知道。于是選擇了xlwings這個可以“代替VB成為Excel后臺”的插件,個人認為差強人意，*的缺點是官方文檔很多說的并不清楚
xlwings中文文檔
插件安裝：
xlwings安裝使用
安裝python
cmd:pip install xlwings
cmd:xlwings addin install
重啟excel可以在功能區看到xlwings一欄如圖
在這里插入圖片描述
建議是用cmd安裝，用戶文件夾名必須是英文不然xlwings addin install會報錯
ps:我安裝插件就花了一天，就因為上面這個。xlwings addin install一直失敗，百度搜索無果，(中途直接在github里下載插件，雖然插件導入成功，但導入函數會有關于pywin32報錯，這是我推薦cmd命令安裝的原因)查看報錯文件里代碼才定位問題，尋法修改為英文，不成，*還是創建了一個英文賬戶(無奈~）
如果一切順利(希望如此) 基本上按照xlwings：操作Excel，通過宏調用Pyhton（VBA調Python）[@author qcyfred]一文所述就可以調用python來操作excel啦，
記錄我所遇到的坑：
RunPython ("from xw import say_hi; say_hi()")
1
1
！！！這我是在其評論區發現的(感謝@)：vba中這段代碼里的xw是python文件名，要多加注意
解析json的python代碼
主要用到遞歸思想：
# -*- coding: utf-8 -*-
import copy
import itertools
import json
import urllib.request
import xlwings as xw
import json
from openpyxl.utils import get_column_letter
def pyFunc():
resp = urllib.request.urlopen(
" pending_data = json.loads(resp.read())["data"]["replies"]
def getkey(data):
def get_tree_list(data, lst,tr_lsts):
for idx, item in enumerate(data) if (data, list) else data.items():
_lst = copy.deepcopy(lst)
_lst.append(idx)
if ((item, dict) and item.keys()) or ((item, list) and len(item) > 0):
get_tree_list(item, _lst, tr_lsts)
else:
tr_lsts.append(_lst)
lst = []
tr_lsts = []
get_tree_list(data, lst, tr_lsts)
return tr_lsts
tl = []
for i in pending_data:
keys = getkey(i)
for j in keys:
jlen = len(j)
if len(list(filter(lambda x: len(x) >= jlen and x[:jlen] == j, tl))) == 0:
for m in range(jlen):
if j[0:m] in tl:
tl.remove(j[0:m])
tl.append(j)
tl.sort()
wb = xw.Book.caller()
sht = wb.sheets[0]
def get_tree_dict(ptl, ptree, pdlen,pcol, prow):
dst =[list(g) for k,g in itertools.groupby(ptl,lambda x:x[pdlen])]
ctree = ptree["child"] = {}
mlen = max(list(map(lambda x: len(x), ptl)))
st=pcol
cdlen = pdlen+1
for ctl in dst:
title = ctl[0][pdlen]
ctd = ctree[title] = {}
cmlen = max(list(map(lambda x: len(x), ctl)))
ccol=st
nst=st+len(ctl)
crow =prow+mlen-cmlen+1
ctd["start"] = get_column_letter(ccol)
ctd["end"] = get_column_letter(nst-1)
rg = sht.range(ctd["start"]+str(prow) +
":"+ctd["end"]+str(crow-1))
rg.merge()
rg.value = title
if cmlen >cdlen:
get_tree_dict(ctl, ctd, cdlen,ccol, crow)
st +=len(ctl)
ptree = {}
get_tree_dict(tl, ptree, 0, 1, 1)
def (cdata, _ptree, xs):
for idx, item in enumerate(cdata) if (cdata, list) else cdata.items():
_ctree=_ptree["child"][idx]
if ((item, dict) and item.keys()) or ((item, list) and len(item) > 0):
(item, _ctree,xs)
else:
ys=_ctree["start"]
ye=_ctree["end"]
rg = sht.range(ys+str(xs) +
':'+ye+str(xs))
rg.merge()
rg.value = str(item)
# if (item, str):
# rg.api.Font.Color = 0x0000FF #b/g/r
# elif (item, int):
# rg.api.Font.Color = 0xFF0000
# else:
# rg.api.Font.Color = 0x00FF00
tlmlen=max(list(map(lambda x: len(x),tl)))
for i,v in enumerate(pending_data):
(v, ptree,
其中pending_data即為待處理的json，是一個dict列表[{},{},....]
wb = xw.Book.caller() sht = wb.sheets[0] 按照個人需要修改sht 如sht=wb.active等等
修改for idx, item in enumerate(cdata) if (cdata, list) else cdata.items()以及((item, dict) and item.keys()) or ((item, list) and len(item) > 0)可以只對dict類型解析，list則直接轉str
調用range api,必須用字符串表示區間:range(“A1:D5”)有效，相對本與之等價的range((1,1),(5,4))無效,openpy.utils中的get_column_letter可以實現列數字轉列字符串
# if (item, str):
# rg.api.Font.Color = 0x0000FF #b/g/r
# elif (item, int):
# rg.api.Font.Color = 0xFF0000
# else:
# rg.api.Font.Color = 0x00FF00
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尾述
低代碼開發平臺有什么特點？
2021年，Gartner更新并發布了針對企業級低代碼開發平臺的關鍵能力報告《企業低代碼應用平臺的關鍵功能》，與同期的上一份報告相比，該報告首次出現了“ API和集成”和“平臺生態系統” 。
一、低代碼開發是什么意思？低代碼開發基于可視化和模型驅動的概念，結合了云原生和多終端體驗技術，它可以在大多數業務場景中，幫助企業顯著的提升效率，還能進一步降低企業開發成本，也就是我們所說的“降本增效”。為專業開發者提供了一種全新的高生產力開發范式。
另一方面，低代碼能讓不懂代碼的人通過“拖拉拽”開發組件來完成應用程序的構建。從某種意義上說，低代碼可以彌補日益擴大的專業技術人才缺口，同時也可以促進企業與技術之間深度協作的最終敏捷形式。
1、來自Wikipedia的低代碼定義
從Wiki的定義中，我們可以提煉出幾個關鍵信息：
低代碼開發平臺（LCDP）本身也是一種軟件，它為開發者提供了一個創建應用軟件的開發環境。對于程序員而言，低代碼開發平臺的性質與IDEA、VS等代碼IDE（集成開發環境）幾乎一樣，都是服務于開發者的生產力工具。
與傳統代碼IDE不同的是，低代碼開發平臺提供的是更高維和易用的可視化IDE。大多數情況下，開發者并不需要使用傳統的手寫代碼方式進行編程，而是可以通過圖形化拖拽、參數配置等更高效的方式完成開發工作。
2、來自Forrester的低代碼定義
相比Wiki的版本，Forrester定義更偏向于闡明低代碼所帶來的核心價值：
低代碼開發平臺能夠實現業務應用的快速交付。也就是說，不只是像傳統開發平臺一樣“能”開發應用而已，低代碼開發平臺的重點是開發應用更“快”。更重要的是，這個快的程度是顛覆性的：根據Forrester在2016年的調研，大部分公司反饋低代碼平臺幫助他們把開發效率提升了5-10倍。而且我們有理由相信，隨著低代碼技術、產品和行業的不斷成熟，這個提升倍數還能繼續上漲。
低代碼開發平臺能夠降低業務應用的開發成本。一方面，低代碼開發在軟件全生命周期流程上的投入都要更低（代碼編寫更少、環境設置和部署成本也更簡單）；另一方面，低代碼開發還顯著降低了開發人員的使用門檻，非專業開發者經過簡單的IT基礎培訓就能快速上崗，既能充分調動和利用企業現有的各方面人力資源，也能大幅降低對昂貴專業開發者資源的依賴。
1、提效降本
對研發人員的提效：相比于傳統開發模式，低代碼開發搭建的抽象程度更高，通過犧牲部分定制性換來更高效的開發方式。
對企業客戶的提效：研發一個低代碼開發平臺，專業性要求很高，而且用戶群會很窄，因此需要針對不同用戶的訴求開發定制方案，本質上是通過降低通用性換取更低的上手成本，或者針對某個領域降低上手成本，比如數據圖表搭建、CRM客戶管理、生產管理、OA協同辦公系統搭建等。
2、質量保障
項目延期交付已成為行業常態，而瓶頸幾乎總是開發人員（對機器能解決的問題都不是問題）；優秀的開發人才永遠是稀缺資源，還賊貴；軟件質量缺陷始終無法收斂，線上故障頻發資損不斷。有了低代碼開發平臺，簡單培訓一下，不懂代碼的業務人員也能立刻搭建系統，而且有問題可以隨時找低代碼廠商處理。
3、擴大應用開發勞動力
通過讓大部分開發工作可以僅通過簡單的拖拽與配置完成，低代碼開發平臺（包括零代碼）顯著降低了使用者門檻，讓企業能夠充分利用前面所提到的平民開發者資源。部分純零代碼需求場景下，低代碼還能讓業務人員實現自助式（self-service）應用交付，既解決了傳統IT交付模式下的任務堆積（backlog）問題，避免稀缺的專業開發資源被大量簡單、重復性的應用開發需求所侵占，也能讓業務人員真正按自己的想法去實現應用，擺脫交由他人開發時不可避免的桎梏。
1、易用性-無代碼應用開發
易用性，在不寫代碼的情況下能夠完成的功能多寡。該指標標識低代碼開發平臺生產力的關鍵指標。
2、應用用戶體驗
使用低代碼開發平臺所構建的應用程序的用戶體驗。該指標能夠決定最終用戶對開發者的好評程度。一般的說，獨立的軟件開發團隊為企業客戶做項目交付時，對該能力的要求會顯著高于企業客戶自主開發；開放給企業的客戶或供應商的項目，對該能力的要求會高于企業內部用戶使用的項目。
3、數據建模和管理
數據建模和管理的便利性。該指標就是通常所講的“模型驅動”，相比于表單驅動，模型驅動能夠提供滿足數據庫設計范式的數據模型設計和管理能力。開發的應用復雜度越高，系統集成的要求越高，這個能力就越關鍵。
4、流程和業務邏輯
流程應用與業務邏輯開發能力和效率。這個能力有兩層，*層是指使用該低代碼開發平臺是否可以開發出復雜的工作流和業務處理邏輯；第二層是開發這些功能時的便利性和易用性程度有多高。一般的說，*層決定了項目是否可以成功交付，而第二層則決定項目的開發成本。不論如何，使用者都應關注*層。在此基礎上，如果項目以工作流為主時，第二層也應該作為重要的評估指標。
5、平臺生態
開發平臺的生態系統。低代碼開發平臺的本質是開發工具，內置的開箱即用的功能無法覆蓋更多應用場景。此時，就需要基于該平臺的完整生態系統，來提供更深程度、更全面的開發賦能。很多開發平臺都在建立自己的插件機制，這就是平臺生態的一個典型體現。
6、接口和集成
編程接口與系統集成能力。為了避免“數據孤島”現象，企業級應用通常需要與其他系統進行集成，協同增效。此時，內置的集成能力和編程接口就變得至關重要。除非確認可預期的未來中，項目不涉及系統集成和擴展開發，開發者都應該關注這個能力。
值得一提的是，在另一家權威行業機構，Forrester的《2021 Q1 Forrester Wave:面向應用程序開發和交付專業人員的低代碼開發平臺》報告中，編程接口被認定為企業級低代碼開發平臺的重要標志，不具備編程接口的“低代碼”被劃歸為“無代碼”，轉移到那些只適用有限用例的平臺報告中。
7、架構
系統是否支持更先進的架構、清晰的分層，以對接物聯網IoT、RPA機器人、ML機器學習等新的技術？如果開發者希望自己開發的應用有更長的生命周期，深入了解低代碼開發平臺產品的架構就變得尤為重要。
8、服務質量
服務質量。與上一點類似，服務質量也是衡量運行于公有云模式下低代碼開發平臺的指標。這里的服務質量，除了通常所說的“無故障使用時間”外，還要考慮資源是否支持獨占模式，避免某一個應用的高負荷，導致其他應用不可用或出現性能劣化。
9、用戶模型與軟件開發周期
用戶模型與軟件開發周期支持。軟件開發的生命周期中，除了開發和交付，還需要包含設計、反饋、測試、運維等多個環節，如系統開發早期的用戶模型建立和驗證過程通常需要快速的Mockup和迭代，投入的開發力量甚至不少于正式開發。如果一套低代碼開發工具具備全生命周期所需的各項功能，將會大大簡化開發者的技術棧，進一步提高開發效率。開發者所開發的系統規模越大，這一能力就越重要。
10、治理
治理（開發管理）。企業級軟件的項目規模通常比較大，而且業務更關鍵，這就對開發團隊管理提出了更高的要求。現代軟件開發中主推的敏捷開發是否能在低代碼中落地，是衡量開發管理能力的重要指標。這通常包含了代碼庫權限管理，版本權限管理，發布權限管理等一系列功能，幫助開發團隊負責人降低軟件開發管理過程中帶來的各種人為風險。開發團隊規模越大，越推薦開發者關注這一指標。
11、安全與合規
低代碼開發平臺需要在部署方式、系統安全機制和權限管理和控制功能等層面發力，全方位賦能開發者構建安全的，符合企業規則的企業級應用。支持本地部署、全SSL數據傳輸、密碼強度策略、跨域訪問控制、高粒度的用戶權限控制等都是該能力的具體體現。大型企業、特定行業企業（如軍工、金融等）通常對該指標的關注程度會更高一些。
合理并且有效地運用低代碼，不僅可以讓我們工作高效地運行，還能*程度保證團隊目標的達成。我推薦使用織信，它內置100+標準應用模板，覆蓋：數字化校園、OA協同辦公、ERP進銷存、CRM客戶管理、人事績效財務、企業服務、個人及組織等多個應用場景。點擊一鍵安裝，即可免費試用。并且擁有在線搭建功能，可根據企業需求實現自主配置。是幫助企業開啟數字化轉型的重要引擎。現在注冊還可享終身免費使用權益。
怎么進行性能測試
問題一：性能測試應該做哪些準備 環境搭建：這個根據實際規劃，我在企業內做過的性能測試搭建的環境都是和用戶上線使用的實際環境一樣的。數據準備：個人感覺是整個工作里第二耗時的，需要真實模擬用戶數據，這個不是單單的創建幾個帳號就完事的，每個用戶基本都會有不太一樣的配置，實際操作的時候部署數據的腳本都寫到手軟。
腳本編譯：選擇性能工具編譯性能腳本，你需要跑什么業務流程就編譯什么樣的腳本。
腳本執行：用規劃好的用戶數執行腳本，這個一般持續很長時間，時間太短不足以暴露服務器等的性能瓶頸，性能測試中最耗時的就是這個步驟。
收集日志：在執行腳本完成后收集到的能客觀反應系統性能的日志、報表文件，比如LR的報告、數據庫的AWR日志等等。
分析結果：分析收集到的日志、報表，找出性能瓶頸或是得出性能指標結果。這個一般需要對數據庫或者底層非常了解的專業人士來分析，一般測試人員只需要提供收集到的報告就差不多了。
生成報告：將上面所有的性能測試活動整理總結，輸出測試報告。
問題二：如何做好性能測試？ 你好，首先很欣賞你的這種態度。我在TestBird 招聘新人的時候，也有很多小朋友覺得自己有多了解工具運用，有多熟練步驟過程，自我感覺很不錯。
其實，我卻想說，性能測試的重點不在性能測試工具的學習上。
當然，你也通過分析系統的壓力點、LR錄制腳本，設置用戶，做壓力，分析結果，整理測試報告。完成了性能測試的整個過程。那么我說這個性能測試報告是有效的，但它不一定是有用的。
為什么呢？因為在性能測試報告中，在你所在的環境中，你是測出了這樣的效果。并未摻假，全部真實的記錄。
為什么說它不一定是有用的，你了解系統架構么？知道數據庫、中間件、前端程序的運行方式和處理機制么？了解網絡協議么？了解操作系統么？熟悉開發系統的語言么，如java JVM的內在機理知道么？這些都是系統運行的一部分，都在影響著系統的性能。如果不了解這些，你如何做出有價值的有參考意義的性能測試。
所以，學會這些性能測試工具很好，但是這僅僅是*步。性能結果只是一些數據而已，知道你在做什么，為什么要做這些，做完后能給出有價值的東西，才是后面要慢慢修煉的。
問題三：移動客戶端的性能測試如何做？ 。就當練習了。。大家看了不要噴我。。現在很多測試人員做移動端測試，可能主要還是關注功能和自動化測試。性能測試可能大多是按照每個人的體驗來做報告，是不是比較快，或者比較慢。當然也不乏有很多的測試人員會回復我說，性能測試都是服務器的，移動端根本就不需要性能測試。我實在覺得可笑。 不過我畢竟一直在創業公司，而且就我一個人，所以了解可能有限，我這里就說下我之前碰見的，所知道的，目的只是拋磚引玉。 另外，我這里也不去說什么MAT，了，這種固有查找內存的工具大家自己google吧。 客戶端的性能從系統層面，電量消耗，網絡流量，內存泄漏等都是被關注，或者說用戶最最關注的點。 實例一，3rd 應用的性能測試。應用本身的響應時間可以通過call 應用intent來查看，設備純環境，設備低內存等各種情況下進行同樣此數的call，進行對比。或者與同行業同性質的應用進行對比測試。我相信很快就能夠有結論了。除了應用本身，還需要對于應用本身某些特別的功能進行響應測試。比如測試一個list，測試的方法為onkeydown之后查看這個list.index（0）是否高亮，是否正常的界面跳轉了，那么分別進行計時（精確ms）。同樣的，我們在空list以及有幾百條list的情況進行這樣的case test，那么就會有一個性能的結果出來。 實例二，假設你測試微薄客戶端，那么你肯定是需要進行一個list上下滑動的性能測試。我們需要使用腳本語言shell或者python去call server api來仿造數據反饋到移動設備上，否則你不可能自己手動去發幾百條weibo然后再測試。測試的時候需要關注兩個問題，一個是list在各種情況下是否滑動流暢，一個是當list中有很多的圖片的時候圖片load的速度也是一個很大的測試點。這個load可以直接檢查imageview什么時候load出來pic，什么時候顯示在界面上，計算時間。這里其實很多應用是webview，或者數據是存在服務器端的，這個時候無論是平時的測試還是壓力，還是性能，數據的修改，其實還是多使用腳本ping api比較好，能夠很好的去輔助達到性能測試的效果。 實例三，比如要測試一個優酷的視頻軟件，那么視頻的播放的時候，首先保證網絡的情況下，各種分辨率各種碼率的視頻接入時間是需要關注。然后在播放，也就是和網絡不停的通信的同時，那么需要通過tcp dump和wireshark工具來檢查網絡訪問是否正確，視頻的卡頓，視頻的花屏等除了硬件兼容之外，可以通過抓包來判斷其性能。如果丟包率高那么自然視頻卡，體驗不好，性能也就不會好。 其實以上只是一些很基礎，現在很多公司也已經在這個基礎上改良測試了。不過也是一些思路，讓更多的企業和測試關注移動客戶端的性能。不要一提到性能腦中只有LR等這些Server測試。
問題四：為什么要進行性能測試? 原因有三：
川. 開發者的水平各有不同，有的寫出來的東西性能高，有的低，所以需要統一測試一下。
2. 編程工具本身也有性能問題，用這樣的工具開發出來的軟件也要確認一下是否達到了需求所要求的性能指標，比如響應時間應該控制在多少秒以內。
3. 性能測試，強度測試都是為了測試系統的穩定性，穩定性好，軟件的質量就好，買的錢就多。
問題五：如何進行Web服務的性能測試 貼一篇我們內部的文章：
隨著瀏覽器功能的不斷完善，用戶量不斷的攀升，涉及到web服務的功能在不斷的增加，對于我們測試來說，我們不僅要保證服務端功能的正確性，也要驗證服務端程序的性能是否符合要求。那么性能測試都要做些什么呢？我們該怎樣進行性能測試呢？
性能測試一般會圍繞以下這些問題而進行：
1. 什么情況下需要做性能測試？
2. 什么時候做性能測試？
3. 做性能測試需要準備哪些內容？
4. 什么樣的性能指標是符合要求的？
5. 性能測試需要收集的數據有哪些？
6. 怎樣收集這些數據？
7. 如何分析收集到的數據？
8. 如何給出性能測試報告？
性能測試的執行過程及要做的事兒主要包含以下內容：
1. 測試評估階段
在這個階段，我們要評估被測的產品是否要進行性能測試，并且對目前的服務器環境進行粗估，服務的性能是否滿足條件。
首先要明確只要涉及到準備上線的服務端產品，就需要進行性能測試。其次如果產品需求中明確提到了性能指標，那也必須要做性能測試。
測試人員在進行性能測試前，需要根據當前的收集到的各種信息，預先做性能的評估，收集的內容主要包括帶寬、請求包大小、并發用戶數和當前web服務的帶寬等
2. 測試準備階段
在這個階段，我們要了解以下內容：
a. 服務器的架構是什么樣的，例如：web服務器是什么？是如何配置的？數據庫用的是什么？服務用的是什么語言編寫的？；
b. 服務端功能的內部邏輯實現；
c. 服務端與數據庫是如何交互的，例如：數據庫的表結構是什么樣的？服務端功能是怎樣操作數據庫的？
d. 服務端與客戶端之間是如何進行交互的，即接口定義；
通過收集以上信息，測試人員整理出服務器端各模塊之間的交互圖，客戶端與服務端之間的交互圖以及服務端內部功能邏輯實現的流程圖。
e. 該服務上線后的用戶量預估是多少，如果無法評估出用戶量，那么可以通過設計測試執行的場景得出這個值；
f. 上線要部署到多少臺機器上，每臺機器的負載均衡是如何設計的，每臺機器的配置什么樣的，網絡環境是什么樣的。
g. 了解測試環境與線上環境的不同，例如網絡環境、硬件配置等
h. 制定測試執行的策略，是需要驗證需求中的指標能否達到，還是評估系統的*處理能力。
i. 溝通上線的指標
通過收集以上信息，確定性能測試用例該如何設計，如何設計性能測試用例執行的場景，以及上線指標的評估。
3. 測試設計階段
根據測試人員通過之前整理的交互圖和流程圖，設計相應的性能測試用例。性能測試用例主要分為預期目標用戶測試，用戶并發測試，疲勞強度與大數量測試，網絡性能測試，服務器性能測試，具體編寫的測試用例要更具實際情況進行裁減。
用例編寫的步驟大致分為：
a. 通過腳本模擬單一用戶是如何使用這個web服務的。這里模擬的可以是用戶使用web服務的某一個動作或某幾個動作，某一個功能或幾個功能，也可以是使用web服務的整個過程。
b. 根據客戶端的實際情況和服務器端的策略，通過將腳本中可變的數據進行參數化，來模擬多個用戶的操作。
c. 驗證參數化后腳本功能的正確性。
d. 添加檢查點
e. 設計腳本執行的策略，如每個功能的執行次數，各個功能的執行順序等
4. 測試執行階段
根據客戶端的產品行為設計web服務的測試執行場景及測試執行的過程，即測試執行期間發生的事兒。通過監控程序收集web服務的性能數據和web服務所在系統的性能數據。
在測試執行過程中，還要不斷的關注以下內容：
a. web服務的連接速度如何？
b. 每秒的點擊數如何？
c. Web服務能允許多少個用戶同時在線？
d. 如果超過了這......>>
問題六：網站性能測試主要有哪幾種方法? 我知道的性能測試主要有：壓力測試，負載測試，容量測試，發性能測試，兼容性測試（不同的操作系統和不同的瀏覽器）。測的時候應用在客戶端的性能、應用在網絡上的性能和應用在服務器端的性能都要進行測試的。
希望能幫到你。
問題七：怎么才能做性能測試工程師？ 性能測試實際上確實需要些功底兒，但是也并不是非得一兩年之后才去做。
我給你列幾條性能測試工作中的建議，你可以自己溫習一下，然后去面試，具體的經驗需要實際的工作才能得到，然而你扎實的基礎知識才識支撐你走下去的動力。
1，最直接也是最表面的建議，適用于面試：, HttpWatch, Dynatrace, TeamQuest, JMeter(可選), Wily(可選), HTML/HTTP, , Mainframe, DB. 這些東西足夠學很久很久的了，所以說需要幾年的工夫，但是沒必要每一樣都學太深，了解即可，經驗日后會積累到的。
2，相對比較深層的建議：性能測試最關鍵之處不是工具的選擇，而是對整個性能參數的理解，所以比較貼近于概念，比如說什么是TPS, Response Time, 浮 per Second....還有就是什么是CPU , FreeMem, Disk IO, Paging.... 工具也無非都是通過日積月累形成的客戶端，所以抓到本質才是關鍵。
不在這里長篇大論了，呵呵，加油！
問題八：性能測試應該怎么做 需求分析 － 測試設計 － 測試執行 － 結果分析
問題九：APP如何做性能測試 目前市面上有很多家做安全加密的平臺都有做安全檢測，但是大部分需要付費，如果說只是個小項目的話花錢去做的話成本太高，也不建議去做
你可以了解下愛內測這個平臺，專門做測試的，有安全檢測、兼容測試、插件評估等，雖然這個平臺也是付費的，但是他有免費的版本提供，個人覺得安全檢測免費版本已經足夠強大了，自動化生成測試報告，提供精準的檢測數據
希望可以幫助到你
問題十：服務端怎么做性能測試 使用LR對數據庫進行性能測試，實際上有多種辦法，包括通過現有的數據庫協議進行CS模式的先錄制后執行的模式，以及通過socket方式向服務器發包方式的測試方式。這些是常規書籍上介紹的比較簡單上手的測試方法，但是不具備通用性，受已有協議或socket編程方式的限制，所以需要更為通用的測試方法。
用Java user的協議進行所有數據庫性能的測試工作：
Java user 不需要錄制，把所有的操作通過java語言進行實現，通過lr調用java的class進行加壓批量操作，這樣可以不關心被測系統是哪個數據庫，只要能夠通過jdbc進行訪問，就能實現性能測試。
一、測試環境準備
1. 被測服務器準備，根據測試目的，搭建需要的數據庫服務器，確保數據庫能夠正常訪問，正常操作；
2. Java代碼的準備，無論使用哪種IDE，只要能夠編寫訪問數據庫的class就可以，形式可以是j2se，也可以是j2ee，因為在操作時只使用class的部分方法，所以j2ee就可以了；
3. LR的腳本調試，把java的class導入到腳本調試模式，根據需要添加事務以及其他操作。
二、編寫數據庫訪問
1. 使用myeclipse，創建web project，創建如下圖的包目錄：
Java文件中包含各種訪問數據庫的方法。
需要注意的是，class中的方法必須是public static，否則LR中無法調用。由于創建的是j2ee程序，所以不用main函數，在web中就可以進行功能驗證。
確認class中的方法編寫完成，創建一個web.jsp文件，如下：
導入class
聲明類，并實例化，直接調用剛才編寫的3個方法，因為這3個方法是直接對數據庫進行操作，不需要實參，也沒有返回值，所以直接實現即可。
此時啟動web服務，在瀏覽器中輸入jsp的地址，直接刷新頁面，就可以調用這3個方法，如果正確，就會對相應的表進行操作，如果不正確，則需要修改相應的代碼。
2. LR腳本準備：
LR腳本實際上就是對訪問代碼的調用，關鍵在于需要根據測試場景劃分不同的腳本布局。
例如：在myEclipse里，我們只編寫了一個class，其中包含三個方法，如果在執行性能測試時，這三個方法相互獨立，互不干涉，則最簡單的劃分方法是，創建三個java user，每個java user中包含一個方法，做三份腳本，場景執行時分別進行調用。如果三個方法之間有相互關系，則需要根據實際情況，把有關聯的方法放在一起，具體情況可按實際靈活分配。
因為已經將class文件進行編譯發布了，所以可以在“\WebRoot\WEB-INF\classes\\lr\test”目錄中找到對應的class文件，
復制這個文件，找到LR的目錄：HP\\classes\\lr\test\ 如果沒有文件夾，按相同的內容創建。
在LR腳本中進行引包操作：
將需要執行的java類以及方法，放在action中，可根據實際測試情況和所需要驗證的內容，具體調試代碼。
在這里可以像編寫普通LR腳本一樣，添加事務或 *** 點等內容。
由于是通過JDBC對數據庫進行訪問，因此要在java user中加載jdbc驅動。
運行時設置中，增加jdbc驅動，需要注意的是java user使用的本地jdk，需要至多1.6版......>>
樓主，用java發布的和python發布的有什么區別
沒有任何區別，僅僅是一個接口，或者你認為 他是一個方法，一個函數。這只是說明.net更貼心一些，可以兼容更多請求情況。
舉個例子吧，比如說一個剛工作的收銀員，如果客人沒帶錢來，它就自己徹底瘋掉了；而一個有經驗的收銀員，如果客戶人沒帶錢來，它就會很從容地讓導購吧商品先拿回貨架上去，甚至會更客人說聲“歡迎下次再來購買”，這就是.net。