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ab 的性能不太可能会比 jmeter 差，你的 benchmark 测试中的是否开启了 keep alive？

生产力工具都不愿意付费？

这个效率不算慢，而且就这点量级的用例几乎不用考虑并行、异步执行

如果一定要优化的话，重点关注 “连接复用”，包括不仅限于：

• HTTP
• MySQL
• Redis

写这么长，给楼主点个赞
不过我要指出一个最最基础的问题：如果你用requests不止调用一次接口，那请先 new 一个 requests.Session 对象出来

好处：

• 可以跟服务器之间保持长连接
• 自动管理 cookies

苏州有研发中心

我们公司上榜了 不过信息有点滞后，收钱吧的日交易笔数已经突破 2000 万了

可以的，方便 PM 我名字吗？ 我翻看下面试记录

我们内部也有类似工具，我看看功能上有没有可借鉴的

用了多少服务器实现了百万级连接？

当然可行，而且这样的设计更加高效

会写 go 吗？我这有个开源的分布式测试框架

没错，我们的工具也是基于这个出发点来设计的：

1. 接口层负责完整业务逻辑的验证
2. 前端（web、移动端）负责对不同 response 的展示、联动等测试

这样做的好处还可以解决前端对测试数据业务性的依赖

实现方式楼上某些人提到过，基于 mitmproxy，而不是 fiddler/charles 这种
之后再完善下，考虑会开源出来

我们实现了这样的工具，不仅仅只是修改 status_code，还包括了 response 字段的修改
能够接入自动化框架

jython 了解下 :)

https://pywinauto.github.io/

这个我大规模使用过

我目前正在开发一个引流平台，不过因为时间有限进度比较慢

不过楼主的需求只是一个日志回放工具而已，我有一个: https://github.com/jacexh/log-replay

建议你先沉下心看看 pytest 的官方文档

我的建议是：

• 测试数据没必要使用 excel 管理，臃肿，并且缺乏语义
• 用例层屏蔽 raw body，关注业务逻辑本身
• 高频业务流程适当的封装

然后谈下自动化测试框架，我目前觉得用代码编写的自动化 case 才是最高效简洁又能大规模应用的
但需要良好的设计

单比极限施压能力，基于 go 的压测工具的确比不上 wrk
不过，一个实例不行，就来多个实例

https://github.com/jacexh/ultron
这是一个基于 go 的分布式压测框架

要不要试下 https://github.com/jacexh/ultron ，如果会 golang 的话，你利用https://github.com/eclipse/paho.mqtt.golang 这个 mqtt client 实现这个 interface 即可:

type Attacker interface {
    Name() string
    Fire() error
}

垄断么

年前有一个职位急招