网络脚本编写性能测试的实用技巧
很多人写完一个网络脚本，第一反应是“能跑就行”。但真正上线后才发现，一到高并发就卡顿，响应时间从几百毫秒飙到几秒，用户直接流失。这时候才意识到，性能测试不是可有可无的一环，而是决定脚本能走多远的关键。
比如你写了个自动抓取商品价格的Python脚本，本地测试时查10个链接很快，但真要查1000个呢？是不是内存暴涨、连接超时、IP被封？这些问题，只有在性能测试中才能暴露出来。
明确测试目标：别只盯着“能不能跑”
性能测试不是看脚本能不能执行成功，而是看它在压力下的表现。你需要关注几个核心指标：响应时间、吞吐量（单位时间处理请求数）、错误率、资源占用（CPU、内存）。
比如你用Node.js写了个HTTP请求聚合脚本，测试时可以用10个并发循环调用100次，观察平均响应时间是否稳定在200ms以内，错误率是否低于1%。这些才是真实场景中的硬指标。
常用工具推荐：别手动点来点去
手动刷新网页或运行脚本十几次看不出问题。得用工具模拟真实负载。推荐几个接地气的工具：
Apache Bench（ab）适合快速测试HTTP接口性能。比如你想测试某个API端点的承载能力，可以直接命令行运行：
ab -n 1000 -c 50 http://localhost:3000/api/price这表示发起1000次请求，最大并发50。结果会告诉你平均延迟、每秒处理数、失败请求数。
如果是更复杂的场景，比如需要登录态、多步骤流程，JMeter更合适。它可以图形化设置请求顺序、参数化变量、添加延迟，甚至模拟不同地区用户的网络延迟。
代码层面优化：减少不必要的开销
很多性能瓶颈其实在代码里。比如Python中用requests库做大量请求时，如果每次循环都新建session，连接无法复用，速度会慢很多。应该把session提出来：
import requests
session = requests.Session()
for url in url_list:
response = session.get(url)
# 处理结果这样底层TCP连接可以复用，效率提升明显。
再比如JavaScript中频繁操作DOM却没做节流，页面直接卡死。哪怕是个小脚本，也要注意避免重复计算、及时释放变量、合理使用缓存。
监控与日志：让问题无处藏身
跑完测试不能只看结果数字。加上简单的日志输出，记录每个阶段的耗时，能帮你快速定位瓶颈。
start_time = time.time()
# 执行关键操作
print(f'请求耗时: {time.time() - start_time:.2f}s')结合系统监控工具（如Windows任务管理器、Linux top），观察脚本运行时的资源占用情况。如果内存持续上涨不释放，很可能有内存泄漏。
实际测试中，建议从小规模开始，逐步加压。比如先测10并发，再试50、100，观察各项指标变化趋势。一旦发现响应时间翻倍或错误率上升，立即停下来分析。
网络脚本不是写完就结束，性能测试是让它从“能用”变成“好用”的必经之路。花一小时做测试，可能避免上线后三小时的紧急修复。