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【Python】Locust持续优化：InfluxDB与Grafana实现数据持久化与可视化分析

在进行性能测试时，我们需要对测试结果进行监控和分析，以便于及时发现问题并进行优化。 Locust在内存中维护了一个时间序列数据结构，用于存储每个事件的统计信息。这个数据结构允许我们在Charts标签页中查看不同时间点的性能指标，但是正因为Locust WebUI上展示的数据实际上是存储在内存中的。所以在Locust测试结束后，这些数据将不再可用。如果我们需要长期保存以便后续分析测试数据，可以考虑将Locust的测试数据上报到外部的数据存储系统，如InfluxDB，并使用Grafana等可视化工具进行展示和分析。

2023-07-12 12:58:46

Pandas常见筛选数据的五种方法其一逻辑筛选

前言：Pandas的数据操作中，最基本的就是操作的筛选了，但是对新学员来说的这又是一个难点，因为方法比较多，不容易记。在此总结一下pandas中的一些常用的数据筛选操作。

2023-07-06 17:06:41

python接口自动化封装导出excel方法和读写excel数据

一、首先需要思考，我们在页面导出excel，用python导出如何写入文件的封装前需要确认python导出excel接口返回的是一个什么样的数据类型如下：我们先看下不对返回结果做处理，直接接收数据类型是一个对象，无法获取返回值

2023-07-05 14:48:39

Python中处理无效数据的详细教程（附案例实战）

无效数据是指不符合数据收集目的或数据收集标准的数据。这些数据可能来自于不准确的测量、缺失值、错误标注、虚假的数据源或其他问题。无效数据可能会对数据分析结果产生误导，因此需要在数据分析之前进行过滤和处理。

2023-06-27 11:20:33

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