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⏱ 2 h 30 min📚 25 lezioni🎧 Versione audio
Costruire framework di test di carico con Locust e Python
Impara a progettare ed eseguire test delle prestazioni scalabili utilizzando Locust, convalidare i dati con Pydantic e analizzare le metriche di sistema per distribuire applicazioni ad alte prestazioni.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
Le applicazioni moderne devono gestire migliaia di utenti simultanei senza interruzioni, rendendo l'ingegneria delle prestazioni un'abilità critica per sviluppatori e professionisti del controllo qualità.Questo corso basato su testo ti guida attraverso la progettazione, l'esecuzione e l'analisi dei test di carico per garantire che i tuoi sistemi rimangano veloci e affidabili sotto pressione.
Imparerai a scrivere script di test scalabili in Python, simulare il comportamento realistico degli utenti e identificare i colli di bottiglia del sistema prima che abbiano un impatto sui tuoi utenti.
Cosa imparerai:
- Comprendere i concetti fondamentali dell'ingegneria delle prestazioni, tra cui latenza, throughput e simulazione di utenti simultanei.
- Crea un framework di test di carico personalizzato utilizzando Locust, HTTPX e Python.
- Simula diversi tipi di traffico su HTTP, gRPC e broker di messaggi come Kafka.
- Convalida dinamicamente i dati di test e i payload API utilizzando Pydantic e FastAPI.
- Analizza le metriche delle prestazioni e i colli di bottiglia del sistema utilizzando i dashboard Grafana e le query di database.
- Integra i test di carico automatizzati nelle pipeline CI / CD utilizzando GitLab CI e ambienti containerizzati con Docker.
Il corso inizia con le definizioni fondamentali delle metriche delle prestazioni e della terminologia dei test di carico, quindi si procederà attraverso guide scritte passo-passo per configurare ambienti di test, servizi esterni simulati, database di test di seme ed eseguire test di caricamento distribuiti.
Questo corso è progettato per i principianti di ingegneria delle prestazioni, sviluppatori di software e ingegneri QA che cercano di espandere le loro capacità di automazione.Non è richiesta alcuna esperienza precedente di test di carico, sebbene sia utile una conoscenza di base di Python e API web.
Inizia a leggere oggi per padroneggiare l'arte dell'ingegneria delle prestazioni e creare sistemi software resilienti.
Contenuti del corso
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
🎧Versione audio inclusa Impara ovunque, senza schermo
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 2 h 30 min di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
P
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Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Costruire framework di test di carico con Locust e Python
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
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PickAClass — Nome Cognome
Costruire framework di test di carico con Locust e Python
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato