一、ping測試工具
ping工具是一種網路工具,可以測試主機之間的網路連接情況。它使用Internet控制消息協議(ICMP)進行測試,向目標主機發送一個ICMP回顯請求(ping)並等待回復。
下面是使用Python實現的ping測試工具示例代碼:
import subprocess
def ping(host):
res = subprocess.Popen(['ping', '-c', '3', host], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, encoding='utf-8')
out, error = res.communicate()
if res.returncode == 0:
return True
else:
return False
if __name__ == '__main__':
host = 'www.baidu.com'
result = ping(host)
if result is True:
print('Ping test passed for', host)
else:
print('Ping test failed for', host)
二、opc測試工具
OPC(Ole for Process Control)是一種面向過程式控制制的OLE(Object Linking and Embedding)控制器,是連接過程式控制制系統和計算機應用程序的標準介面。
下面是Python中使用OPC測試工具的示例代碼,它使用PyOPC庫提供的功能實現:
import PyOPC.OPCContainers
import win32com.client
def opc_test():
opc = win32com.client.Dispatch("OPCAutomation.OPCServer")
opc.Connect('Kepware.KEPServerEX.V4')
root = PyOPC.OPCContainers.OPCItemContainer()
item = PyOPC.OPCContainers.OPCItem('Channel1.Device1.Tag1', clientItemHandle=1)
root.Append(item)
test_val = opc.Read(root)
print(test_val)
if __name__ == '__main__':
opc_test()
三、iops測試工具
IOPS(Input-Output Operations Per Second)指的是存儲設備每秒鐘能夠完成的讀寫操作數。IOPS測試工具可以幫助我們測試存儲設備的性能,如硬碟、SSD等。
下面是使用Python實現的IOPS測試工具的示例代碼,它使用fio(Flexible I/O Tester)庫提供的功能實現:
import subprocess
def iops_test():
cmd = "fio --name=randwrite --ioengine=libaio --iodepth=8 --rw=randwrite --bs=4k --direct=1 --size=1G --numjobs=4 --time_based --group_reporting --output-format=json"
res = subprocess.Popen(cmd.split(), stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, encoding='utf-8')
out, error = res.communicate()
print(out)
if __name__ == '__main__':
iops_test()
四、性能測試報告分析
除了IOPS測試工具本身之外,測試報告的分析也非常重要。下面是一個使用Python實現的性能測試報告分析工具的示例代碼,它可以分析IOPS測試工具輸出的JSON格式報告:
import json
def report_analysis(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
data = json.load(f)
write_iops = data['jobs'][0]['write']['iops']
read_iops = data['jobs'][0]['read']['iops']
print('Write IOPS:', write_iops)
print('Read IOPS:', read_iops)
if __name__ == '__main__':
file_path = 'test_report.json'
report_analysis(file_path)
五、測試結果可視化
測試結果的可視化也是非常重要的,可以幫助我們更直觀地了解測試結果。下面是一個使用Python實現的測試結果可視化工具的示例代碼,它使用Matplotlib庫提供的功能實現:
import matplotlib.pyplot as plt
def result_visualization(x_values, y_values):
plt.plot(x_values, y_values, 'r-o')
plt.xlabel('Time(s)')
plt.ylabel('IOPS')
plt.title('IOPS Test Result')
plt.xlim(xmin=0)
plt.ylim(ymin=0)
plt.show()
if __name__ == '__main__':
x_values = [0, 10, 20, 30, 40]
y_values = [0, 100, 200, 300, 400]
result_visualization(x_values, y_values)
原創文章,作者:KFJFP,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-tw/n/366315.html
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