牛逼了！教你如何使用Pytest测试框架开展性能基准测试！

1、前言

在软件开发中，性能测试和基准测试是确保软件质量不可或缺的一部分。今天，将给大家推荐一款强大的工具——pytest-benchmark，它能够帮助我们轻松地集成基准测试到我们的pytest测试套件中。

pytest-benchmark是一款基于pytest框架的插件，专门用于编写和执行性能测试或基准测试，并收集结果。它能与pytest无缝整合，让测试人员能够在熟悉的环境下轻松进行性能分析，无需切换到其他专门的性能测试工具。

通过使用pytest.mark.benchmark装饰器，测试人员可以方便地在pytest测试框架中添加性能测试用例。这个插件能够测试代码的性能指标，比如执行时间、内存使用率和CPU使用率等，并生成详细的性能报告。

2、pytest-benchmark插件特性

pytest-benchmark具备了很多好的功能特性，包括：

• 易集成：pytest-benchmark作为pytest的插件，可以轻松集成到现有的pytest测试框架中，无需对原有代码进行大的改动。
• 结果存储与分析：插件可以将测试结果存储起来，方便后续的分析和比较。同时，它也提供了命令行工具和Python API来分析和可视化测试结果。
• 自定义配置：用户可以根据需要自定义性能测试的参数，如测试次数、并发数等。
• 灵活性：pytest-benchmark支持对单个函数或一组函数进行性能测试，并可以方便地与其他pytest插件和特性结合使用。
• 统计信息：提供如最小执行时间、最大执行时间、平均执行时间等统计信息，帮助分析性能稳定性和查找潜在的性能瓶颈。
• 结果对比：便于对不同函数或不同版本的代码进行性能对比，以评估改进的效果。
• 异常值监测：记录运行中的异常值数量，这有助于识别在测试过程中出现的不稳定因素。
• 迭代次数和运行次数：展示每个测试函数的迭代次数和运行次数，确保测试的准确性和可靠性。

3、使用pytest-benchmark进行性能测试

要使用pytest-benchmark进行性能测试，您需要按照以下步骤操作：

1. 安装pytest-benchmark

确保您的环境中已经安装了pytest，然后通过pip命令安装pytest-benchmark插件。

pip install pytest-benchmark

1. 编写性能测试用例

创建一个测试函数，并使用pytest.mark.benchmark装饰器将其标记为性能测试用例。在测试函数内部，调用benchmark函数并传入需要进行性能测试或基准测试的目标函数及其参数。例如：

import pytest
import pytest_benchmark

@pytest.mark.benchmark
def test_my_function(benchmark):
    result = benchmark(method1, argument1, argument2)
    assert result == expected_result

在上面的示例中，test_my_function是性能测试函数，benchmark是pytest-benchmark插件提供的装饰器。

1. 运行性能测试

在命令行中使用pytest命令运行测试。切换到包含测试文件的目录，然后运行pytest命令。您可以添加不同的参数来控制测试的输出和行为，例如：

• -v 或 --verbose：显示更详细的测试结果信息。
• -s 或 --capture=no：显示测试中的print输出。
• -n NUM：使用NUM个线程并行执行测试。
• --benchmark-autosave：将基准测试结果自动保存到文件中。

其中，您可以通过--benchmark-autosave选项将测试结果保存到指定文件中以便后续分析。

例如，输入命令：

pytest --benchmark-autosave=results.json

将会执行性能测试并将结果保存到results.json文件中。

1. 分析测试结果

根据控制台输出的各项性能统计数据进行分析，比如，你可以查看每个测试函数的执行时间、吞吐量等关键指标，以及这些指标的变化趋势。

其中，几个关键的性能指标：

• 最小执行时间(min)：在所有测试运行中观察到的最短时间。这可以指示在最佳情况下的性能表现。
• 最大执行时间(max)：所有测试运行中最长时间。这有助于识别潜在的性能瓶颈。
• 平均执行时间(mean)：所有测试运行时间的平均值，是衡量性能稳定性的重要指标。
• 标准差(stddev)：反映测试运行时间的变异程度，标准差越小，说明测试运行时间越一致。
• 中位数(median)：所有测试运行时间排序后中间的值，对极端值不敏感，可以更好地反映典型的性能水平。
• 四分位距(IQR)：描述数据的分布范围，计算方法是上四分位数与下四分位数的差值。
• 异常值(outliers)：与其他观察值相比显著偏离的值的数量，这些可能表明某些非典型的行为或问题。
• 每秒操作次数(OPS)：表示在一定时间内（如1秒）测试方法被调用了多少次，反映了系统的处理能力。
• 运行次数(rounds)：默认情况下，pytest-benchmark会多次运行测试函数以获得准确的性能数据。
• 迭代次数(iterations)：每次运行中执行测试函数的次数。

通过综合分析这些统计数据，您能够对代码的性能有一个全面的了解，并针对测试结果进行优化和改进。如果需要进一步深入分析，您可以使用pytest-benchmark提供的命令行工具或Python API来详细查看各项数据。

此外，您还可以考虑生成JUnitXML格式的测试报告，以便与持续集成工具如Jenkins集成，实现自动化的性能监控。

4、小结

通过上述这些步骤，您可以利用pytest-benchmark对代码的性能进行测试和比较。

总之，pytest-benchmark是一个功能强大且易于使用的pytest插件，它可以帮助你轻松地在pytest测试框架中执行性能测试，并收集和分析结果。无论你是进行代码优化、寻找性能瓶颈还是进行基准测试，pytest-benchmark都是一个值得考虑的工具。