Python批量压测接口并生成性能报告的核心是串联请求调度、数据收集、统计分析和报告生成四步；使用requests发请求、threading控制并发、matplotlib绘图、jinja2渲染HTML，辅以命令行参数、错误分类、高精度计时等实用细节。
用Python批量压测接口并自动生成性能报告，核心是把请求调度、数据收集、统计分析和报告生成四步串起来。不需要复杂框架，requests + threading + matplotlib + jinja2 就能搞定，重点在逻辑清晰、结果可读。
别用for循环硬扛，用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor更稳。可以按目标QPS动态计算休眠间隔，也能限制最大并发数防打崩服务。
光看“平均响应时间”没用，得攒够维度：成功数/失败数、P90/P95/P99、各状态码分布、错误类型（超时、连接拒绝、JSON解析失败等）。
图形比表格直观。画个响应时间分布直方图 + Pxx随时间变化折线图（按每100次请求分段），再加个状态码饼图。HTML报告里嵌入base64图片，离线也能打开。
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生产级压测不是跑通就行，要能复现、能对比、能归档。
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是错误分类和时间精度——比如把ConnectionError和ReadTimeout分开统计，用time.perf_counter()而非time.time()测延迟。脚本写完，下次压测只要改几个参数，报告自动出来。
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