2025 Python 计算生态三月推荐榜 第85期

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性能测试是一种软件测试类型，旨在评估和验证软件应用程序的速度、响应时间、稳定性和可扩展性等性能特征。性能测试通常包括：负载测试，检查应用程序在正常和超负荷条件下的表现，以确定其响应时间和吞吐量。压力测试，通过超出应用程序的正常操作条件，测试其稳定性和错误处理能力。容量测试，评估应用程序处理最大用户数量或数据量的能力，以确定其扩展性。基准测试，将应用程序的性能与行业标准或历史数据进行比较，以确定其性能等级。耐久性测试，检查应用程序在长时间运行下的稳定性和性能。峰值测试，测试应用程序在短时间内出现的峰值负载下的表现。

在2025年3月，技术的不断进步，性能测试工具已逐步演变为更加智能和自动化的解决方案。为此，我们特别推荐了10款优秀的Python计算生态工具和框架，帮助开发者更好地利用性能测试工具和框架。

locust

Locust是一款易于使用的分布式负载测试工具，完全基于事件，使用gevent提供的非阻塞IO和coroutine来实现网络层的并发请求，避免了系统级资源调度，大幅提高了性能。 它采用纯Python实现，是一个分布式用户负载测试的工具。 只要我们能采用Python编写对应的请求客户端，就能方便地采用Locust实现压力测试。

https://github.com/locustio/locust

JMeter 

虽然Apache JMeter本身不是用Python编写的，但可以使用Jython脚本将其功能扩展到Python中。JMeter用于负载测试，对多种应用程序和协议均支持良好。

https://jmeter.apache.org/

Gatling

Gatling是一款负载测试工具，特别支持HTTP协议，因此非常适合用于负载测试任何HTTP服务器。 它是基于Scala开发的，用于测量基于HTTP的服务器，比如Web应用程序，RESTful服务等。

https://gatling.io

K6

虽然k6 本身是Go语言编写的工具，主用来进行负载测试，但其不久后也将提供Python API支持，可以更好地融入Python项目中。

https://k6.io

pyperf

pyperf 模块是一个用于编写、运行和分析基准测试的工具包。

https://github.com/psf/pyperf

Apache Bench

这是一个非常基础的工具，但它可以通过简单的Python脚本进行封装，从而在Python项目中使用。它是一个命令行工具，用于HTTP服务器的简单负载测试。

https://httpd.apache.org/docs/2.4/programs/ab.html

Loader.io

虽然它是一个在线服务，而不是本地工具，但通过它提供的API接口，可以使用Python与其交互。它擅长于大规模的Web应用程序负载测试。

https://loader.io

line_profiler

line_profiler 是一个 Python 性能分析工具，它能帮助开发者检测单个函数或代码块中的每一行的执行时间。与 cProfile 等全局性能分析工具不同，line_profiler 提供了更细粒度的分析，通过逐行测量代码的执行时间，能够帮助开发者更精确地定位性能瓶颈。

https://github.com/pyutils/line_profiler

memory-profiler

memory_profiler是一个Python模块，用于监控代码的内存使用情况。它可以详细报告每行代码的内存占用情况，帮助开发者识别和优化内存瓶颈。

https://pypi.org/project/memory-profiler

objgraph

Objgraph 是一个强大的Python模块，专为视觉上探索复杂的Python对象图而设计。 借助这个工具，你可以深入了解程序中的内存结构，追踪潜在的内存泄漏问题，并进行深度调试。 

https://pypi.org/project/objgraph/