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【Python】Locust持續(xù)優(yōu)化：InfluxDB與Grafana實現(xiàn)數(shù)據持久化與可視化分析

在進行性能測試時，我們需要對測試結果進行監(jiān)控和分析，以便于及時發(fā)現(xiàn)問題并進行優(yōu)化。 Locust在內存中維護了一個時間序列數(shù)據結構，用于存儲每個事件的統(tǒng)計信息。 這個數(shù)據結構允許我們在Charts標簽頁中查看不同時間點的性能指標，但是正因為Locust WebUI上展示的數(shù)據實際上是存儲在內存中的。所以在Locust測試結束后，這些數(shù)據將不再可用。 如果我們需要長期保存以便后續(xù)分析測試數(shù)據，可以考慮將Locust的測試數(shù)據上報到外部的數(shù)據存儲系統(tǒng)，如InfluxDB，并使用Grafana等可視化工具進行展示和分析。

2023-07-12 12:58:46
Python 引用問題 - ImportError: attempted relative import with no known parent package

近日在嘗試引用其他文件的代碼時，遇到了錯誤: ImportError: attempted relative import with no known parent package.

2023-07-10 13:12:51
Python 錯誤：UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\xa0' in position 3: illegal multibyte sequence

當python要做編碼轉換的時候，會借助于內部的編碼

2023-07-09 11:00:44