胡绍康andClaude Opus 4.6
0eb36f5175
- 格式化 66 个 Python 文件以符合 Black 代码风格 - 修复 GitHub Actions Code Quality 工作流失败问题 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
285 lines
9.0 KiB
Python
285 lines
9.0 KiB
Python
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性能测试用例
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测试批量操作与自动化增强功能的性能指标，包括：
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- 全选性能测试（1000 个邮箱 < 100ms）
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- 验证码提取 API 性能测试（< 2 秒）
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- 轮询性能测试（不影响页面交互）
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import unittest
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import sys
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import os
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import time
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# 添加项目根目录到 Python 路径
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sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))
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class TestPerformance(unittest.TestCase):
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"""性能测试类"""
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def setUp(self):
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"""测试前置准备"""
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pass
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# ==================== 全选性能测试 ====================
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def test_pt_001_select_all_1000_accounts_performance(self):
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"""
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测试用例 PT-001：全选 1000 个邮箱性能
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测试目的：验证全选 1000 个邮箱的性能 < 100ms
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测试方法：
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1. 准备 1000 个测试邮箱数据
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2. 渲染到页面
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3. 执行全选操作
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4. 测量耗时
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预期结果：耗时 < 100ms
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注意：此测试需要在浏览器环境中执行
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"""
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# 这是一个前端性能测试，需要在浏览器中执行
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# 测试代码示例（在浏览器控制台执行）：
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"""
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// 准备 1000 个测试邮箱
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const testAccounts = Array.from({length: 1000}, (_, i) => ({
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id: i + 1,
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email: `test${i + 1}@example.com`,
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group_id: 1
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}));
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// 渲染到页面
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renderAccountList(testAccounts);
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// 测试全选性能
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console.time('全选性能');
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selectAllAccounts();
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console.timeEnd('全选性能');
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// 预期输出：全选性能: XX.XXms (应该 < 100ms)
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self.assertTrue(True, "前端性能测试，需要在浏览器中执行")
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# ==================== API 性能测试 ====================
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def test_pt_002_extract_verification_api_performance(self):
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"""
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测试用例 PT-002：验证码提取 API 性能
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测试目的：验证验证码提取 API 响应时间 < 2 秒
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测试方法：
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1. 准备测试邮箱和邮件数据
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2. 多次调用 API（至少 10 次）
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3. 计算平均响应时间
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预期结果：平均响应时间 < 2000ms
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"""
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# TODO: 实现后取消注释
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# from outlook_web.app import create_app
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#
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# app = create_app()
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# client = app.test_client()
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#
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# # 登录
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# client.post('/login', data={'password': 'admin123'})
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#
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# # 多次测试取平均值
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# times = []
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# for i in range(10):
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# start_time = time.time()
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#
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# response = client.get('/api/emails/test@example.com/extract-verification')
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#
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# end_time = time.time()
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# elapsed_time = (end_time - start_time) * 1000 # 转换为毫秒
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# times.append(elapsed_time)
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#
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# self.assertEqual(response.status_code, 200)
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#
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# # 计算平均时间
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# avg_time = sum(times) / len(times)
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# max_time = max(times)
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# min_time = min(times)
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#
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# print(f"\n性能测试结果:")
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# print(f" 平均响应时间: {avg_time:.2f}ms")
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# print(f" 最大响应时间: {max_time:.2f}ms")
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# print(f" 最小响应时间: {min_time:.2f}ms")
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#
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# # 断言平均时间 < 2000ms
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# self.assertLess(avg_time, 2000, f"API 平均响应时间过长: {avg_time:.2f}ms")
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self.assertTrue(True, "待实现：API 性能测试")
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# ==================== 轮询性能测试 ====================
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def test_pt_003_polling_not_block_ui(self):
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"""
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测试用例 PT-003：轮询不影响页面交互
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测试目的：验证轮询过程中页面交互流畅
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测试方法：
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1. 启动轮询
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2. 在轮询过程中执行各种操作
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3. 测量操作响应时间
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预期结果：
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- 页面交互流畅，无卡顿
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- 操作响应及时
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注意：此测试需要在浏览器环境中执行
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"""
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# 这是一个前端性能测试，需要在浏览器中执行
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# 测试代码示例（在浏览器控制台执行）：
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"""
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// 启动轮询
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startPolling('test@example.com');
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// 测试各种操作的响应时间
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async function testUIResponsiveness() {
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const operations = [
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{
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name: '切换分组',
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action: () => loadAccountsByGroup(2)
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},
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{
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name: '搜索邮箱',
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action: () => {
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const searchInput = document.getElementById('accountSearch');
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searchInput.value = 'test';
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searchInput.dispatchEvent(new Event('input'));
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}
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},
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{
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name: '点击按钮',
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tion: () => {
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const btn = document.querySelector('.refresh-btn');
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btn.click();
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}
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}
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];
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for (const op of operations) {
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console.time(op.name);
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await op.action();
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console.timeEnd(op.name);
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await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));
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}
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}
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testUIResponsiveness();
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// 预期：所有操作响应时间都应该 < 100ms
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"""
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self.assertTrue(True, "前端性能测试，需要在浏览器中执行")
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# ==================== 压力测试（可选）====================
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def test_pt_004_concurrent_api_requests(self):
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"""
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测试用例 PT-004：并发 API 请求测试（可选）
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测试目的：验证 API 能处理并发请求
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测试方法：
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1. 同时发送多个 API 请求
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2. 测量响应时间
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3. 验证所有请求都成功
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预期结果：
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- 所有请求都成功返回
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- 平均响应时间仍然 < 2 秒
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"""
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# TODO: 实现后取消注释
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# import concurrent.futures
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# from outlook_web.app import create_app
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#
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# app = create_app()
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# client = app.test_client()
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||
#
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||
# # 登录
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# client.post('/login', data={'password': 'admin123'})
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||
#
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# def make_request():
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# start_time = time.time()
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# response = client.get('/api/emails/test@example.com/extract-verification')
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||
# end_time = time.time()
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# return {
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# 'status_code': response.status_code,
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||
# 'elapsed_time': (end_time - start_time) * 1000
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# }
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#
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# # 并发 10 个请求
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# with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
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# futures = [executor.submit(make_request) for _ in range(10)]
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# results = [f.result() for f in concurrent.futures.as_completed(futures)]
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#
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# # 验证结果
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# success_count = sum(1 for r in results if r['status_code'] == 200)
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# avg_time = sum(r['elapsed_time'] for r in results) / len(results)
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#
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# print(f"\n并发测试结果:")
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# print(f" 成功请求数: {success_count}/10")
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# print(f" 平均响应时间: {avg_time:.2f}ms")
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||
#
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# self.assertEqual(success_count, 10, "部分请求失败")
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||
# self.assertLess(avg_time, 2000, f"并发情况下响应时间过长: {avg_time:.2f}ms")
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self.assertTrue(True, "待实现：并发 API 请求测试")
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class TestMemoryUsage(unittest.TestCase):
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"""内存使用测试类（可选）"""
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def test_memory_leak_detection(self):
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"""
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测试用例：内存泄漏检测
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测试目的：验证轮询功能不会导致内存泄漏
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测试方法：
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1. 记录初始内存使用
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2. 执行多次轮询操作
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3. 记录最终内存使用
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4. 对比内存增长
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预期结果：内存增长在合理范围内
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注意：此测试需要在浏览器环境中执行
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"""
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# 这是一个前端内存测试，需要在浏览器中执行
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# 测试代码示例（在浏览器控制台执行）：
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"""
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// 使用 Chrome DevTools Memory Profiler
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// 1. 打开 Chrome DevTools -> Memory
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// 2. 记录初始堆快照
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// 3. 执行以下代码
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async function testMemoryLeak() {
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for (let i = 0; i < 100; i++) {
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startPolling('test@example.com');
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||
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
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||
stopPolling();
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||
}
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||
}
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||
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||
testMemoryLeak();
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// 4. 记录最终堆快照
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// 5. 对比两个快照，检查是否有内存泄漏
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"""
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self.assertTrue(True, "前端内存测试，需要在浏览器中执行")
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if __name__ == "__main__":
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# 运行性能测试
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unittest.main(verbosity=2)
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