软件测试|H5性能分析实战

简介: 软件测试|H5性能分析实战


H5性能该如何测试呢?很多人不知道该如何下手。其实可以借用W3C协议完成自动化H5性能测试。

因为W3C标准是浏览器标准,一般浏览器都支持W3C标准,它规定使用者可以通过api查询性能信息。W3C官网:https://www.w3.org/TR/navigation-timing/

更多关于专项测试的文章,可以点击公众号关注哦~

前文使用chrome浏览器对webview进行手工查看,伴随着业务增多,数量加大,手工操作的速度会无法跟上业务增长,此时需要自动化方法测试webview性能。

当页面加载时,会渲染一系列内容,渲染过程可分为多个阶段,比如下图:

• Prompt for unload 访问一个新页面时,旧页面卸载完成的时间
• redirect 重定向,用户注销登陆时返回主页面和跳转到其它的网站等
• App cache 检查缓存,是否打开
• DNS 表示 DNS 查询的时间,如果是长连接或者请求文件来自缓存等本地存储则返回fetchStart时间点
• TCP 与服务器建立链接的时间
• Requests 客户端发起请求的时间
• Response 拿到服务器第一个响应字节到最后一个响应字节的时间
• Processing 各种状态的时间点,例如加载状态等等
• onLoad 触发load事件执行的时间

在chrome浏览器中,执行js代码可获取各个阶段的内容:

window.performance.timing


上面的时间只是一个时间点,如果想获取各阶段的具体时间,就需要对两个时间点进行相减运算,比如计算domContent加载事件时间:

window.performance.timing.\
domContentLoadedEventEnd -\ 
window.performance.timing.\
domContentLoadedEventStart


appium/selenium可以执行js,借用appium/selenium工具可实现自动化获取能指标,调用appium/selenium的ExecuteScriptapi,可向页面注入下面代码:

//显示所有阶段的时间点
return
JSON.stringify(window.performance.timing)

//显示指定资源的时间,比如img
return
JSON.stringify(window.performance.\
getEntriesByName (document.querySelector("img").src)[0], null, 2)

使用python+selenium进行js注入:

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://home.testing-studio.com/")
print(driver.execute_script(
    "return JSON.stringify(window.performance.timing)"))

执行后会返回一个json数据,包含了简介中的各个性能指标,可对性能指标做二次处理或可视化展示:

{"navigationStart":1585043212714,
"unloadEventStart":0,
"unloadEventEnd":0,"redirectStart":0,
"redirectEnd":0,
"fetchStart":1585043212717,
"domainLookupStart":1585043212747,
"domainLookupEnd":1585043212747,
"connectStart":1585043212747,
"connectEnd":1585043212835,
"secureConnectionStart":1585043212787,
"requestStart":1585043212836,
"responseStart":1585043212918,
"responseEnd":1585043212921,
"domLoading":1585043212929,
"domInteractive":1585043214972,"domContentLoadedEventStart":1585043214972,
"domContentLoadedEventEnd":1585043214972,
"domComplete":1585043215976,
"loadEventStart":1585043215976,
"loadEventEnd":1585043215976}

相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
目标检测实战(一):CIFAR10结合神经网络加载、训练、测试完整步骤
这篇文章介绍了如何使用PyTorch框架,结合CIFAR-10数据集,通过定义神经网络、损失函数和优化器,进行模型的训练和测试。
95 2
目标检测实战(一):CIFAR10结合神经网络加载、训练、测试完整步骤
|
1月前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
【10月更文挑战第1天】Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
131 3
|
9天前
|
JSON Java 测试技术
SpringCloud2023实战之接口服务测试工具SpringBootTest
SpringBootTest同时集成了JUnit Jupiter、AssertJ、Hamcrest测试辅助库,使得更容易编写但愿测试代码。
38 3
|
15天前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
41 3
|
14天前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
30 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 编解码 监控
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章详细介绍了如何使用YOLOv8进行目标检测任务,包括环境搭建、数据准备、模型训练、验证测试以及模型转换等完整流程。
1248 1
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
1月前
|
PyTorch 算法框架/工具 计算机视觉
目标检测实战(二):YoloV4-Tiny训练、测试、评估完整步骤
本文介绍了使用YOLOv4-Tiny进行目标检测的完整流程,包括模型介绍、代码下载、数据集处理、网络训练、预测和评估。
104 2
目标检测实战(二):YoloV4-Tiny训练、测试、评估完整步骤
|
1月前
|
Java 程序员 应用服务中间件
「测试线排查的一些经验-中篇」&& 调试日志实战
「测试线排查的一些经验-中篇」&& 调试日志实战
22 1
「测试线排查的一些经验-中篇」&& 调试日志实战
|
18天前
|
前端开发 数据管理 测试技术
前端自动化测试:Jest与Cypress的实战应用与最佳实践
【10月更文挑战第27天】本文介绍了前端自动化测试中Jest和Cypress的实战应用与最佳实践。Jest适合React应用的单元测试和快照测试,Cypress则擅长端到端测试,模拟用户交互。通过结合使用这两种工具,可以有效提升代码质量和开发效率。最佳实践包括单元测试与集成测试结合、快照测试、并行执行、代码覆盖率分析、测试环境管理和测试数据管理。
35 2
|
19天前
|
前端开发 JavaScript 数据可视化
前端自动化测试:Jest与Cypress的实战应用与最佳实践
【10月更文挑战第26天】前端自动化测试在现代软件开发中至关重要,Jest和Cypress分别是单元测试和端到端测试的流行工具。本文通过解答一系列问题,介绍Jest与Cypress的实战应用与最佳实践,帮助开发者提高测试效率和代码质量。
28 2