웹 페이지의 성능은 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치므로 중요한 요소입니다. 특히 웹 애플리케이션 개발 시에는 성능 측정이 필수적입니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 테스트 실행 중 웹 페이지의 성능을 측정하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Requests 라이브러리를 사용하여 웹 페이지 요청하기

Python에서 웹 페이지에 요청을 보내기 위해 우리는 Requests 라이브러리를 사용할 수 있습니다. Requests는 간편한 HTTP 라이브러리로, 웹 요청과 응답을 처리하는 데 유용합니다.

import requests

response = requests.get('http://www.example.com')

위의 코드는 Requests 라이브러리를 사용하여 ‘http://www.example.com’에 GET 요청을 보내고, 응답을 response 객체로 받는 예시입니다.

2. Response 시간 측정하기

Requests를 사용하여 웹 페이지 요청 후, 응답 시간을 측정할 수 있습니다. 이를 통해 웹 페이지의 성능을 확인할 수 있습니다.

import requests
import time

start_time = time.time()
response = requests.get('http://www.example.com')
end_time = time.time()

response_time = end_time - start_time
print(f"응답 시간: {response_time}초")

위의 코드는 웹 페이지 요청 전후의 시간 차이를 구하여 응답 시간을 측정하는 예시입니다. 측정된 응답 시간은 초 단위로 출력됩니다.

3. 웹 페이지 성능 데이터 수집하기

여러 번의 요청을 보내어 웹 페이지의 성능을 측정하고, 그 결과를 데이터로 수집할 수 있습니다. 이를 위해 반복문과 리스트를 사용할 수 있습니다.

import requests
import time

num_requests = 5
response_times = []

for _ in range(num_requests):
    start_time = time.time()
    response = requests.get('http://www.example.com')
    end_time = time.time()

    response_time = end_time - start_time
    response_times.append(response_time)

average_response_time = sum(response_times) / num_requests
print(f"평균 응답 시간: {average_response_time}초")

위의 코드는 5번의 요청을 보내고, 각 요청에 대한 응답 시간을 response_times 리스트에 저장한 뒤, 평균 응답 시간을 계산하여 출력하는 예시입니다.

결론

Python의 Requests 라이브러리를 사용하면 간단하게 웹 페이지의 성능을 측정할 수 있습니다. 응답 시간을 측정하여 웹 페이지의 성능을 확인하고, 필요한 경우 데이터를 수집하여 분석할 수 있습니다.

참고 자료

• Requests 라이브러리 문서
• Python 공식 문서