示例场景
假设有一个 send_data 函数接受数据并返回成功或失败的状态。
创建一个测试用例，通过逐步增加数据量来测试这个函数，直到返回失败为止。
步骤
-
定义压力测试函数
定义一个函数。不断发送数据，直到发现数据丢失。
-
创建
pytest测试用例使用
pytest运行这个测试函数，记录每一步的结果。
运行成功效果
import pytest
import time
# 假设这是你的发送数据函数
def send_data(att, data):
# 模拟发送数据并返回状态
# 在实际代码中，你应该调用你要测试的服务
if data > 2400000: # 设定一个阈值作为测试条件
assert False , f"Data loss detected with number_of_packets :第{att}次，长度增加到 {data} "
return True
def test_stress():
number_of_packets = 1400 # 初始数据
step_number = 10000 # 每次增加的数据量
max_attempts = 4 # 最大尝试次数，防止无限循环
attempts = 0
while attempts < max_attempts:
# assert send_data(data): 如果 send_data(data) 返回 False，断言失败，抛出异常并退出循环
assert send_data(attempts,number_of_packets), f"Data loss detected with number_of_packets :第{attempts}次，长度增加到 {number_of_packets} "
# 增加数据量
number_of_packets += step_number
attempts += 1
# 可以选择等待一段时间，模拟现实环境中的间隔
time.sleep(1) # 延时1秒
print(f"No data loss detected within the test limits. 每次增加的数据量{step_number}，最大尝试次数{max_attempts}，最大长度{number_of_packets}")运行失败效果
import pytest
import time
# 假设这是你的发送数据函数
def send_data(att, data):
# 模拟发送数据并返回状态
# 在实际代码中，你应该调用你要测试的服务
if data > 24000: # 设定一个阈值作为测试条件
assert False , f"Data loss detected with number_of_packets :第{att}次，长度增加到 {data} "
return True
def test_stress():
number_of_packets = 1400 # 初始数据
step_number = 10000 # 每次增加的数据量
max_attempts = 4 # 最大尝试次数，防止无限循环
attempts = 0
while attempts < max_attempts:
# assert send_data(data): 如果 send_data(data) 返回 False，断言失败，抛出异常并退出循环
assert send_data(attempts,number_of_packets), f"Data loss detected with number_of_packets :第{attempts}次，长度增加到 {number_of_packets} "
# 增加数据量
number_of_packets += step_number
attempts += 1
# 可以选择等待一段时间，模拟现实环境中的间隔
time.sleep(1) # 延时1秒
print(f"No data loss detected within the test limits. 每次增加的数据量{step_number}，最大尝试次数{max_attempts}，最大长度{number_of_packets}") 
