👾 💝 🏞️ क्वेरी काउंटिंग: बेसिक Django प्रदर्शन परीक्षण 🚦 🈷️ 🎡

सभी को नमस्कार। हमने "पायथन में वेब-डेवलपर" पाठ्यक्रम के छात्रों के लिए एक और उपयोगी सामग्री का एक अनुवाद तैयार किया है , जो कल शुरू हुआ था।

आप अक्सर परीक्षण विधियों जैसे कि टीडीडी, और किसी एप्लिकेशन के व्यावसायिक तर्क का परीक्षण करने के तरीके के बारे में सुन सकते हैं। हालाँकि, अनुप्रयोग प्रदर्शन का परीक्षण करना पूरी तरह से अलग कार्य है। कई अलग-अलग तरीके हैं, लेकिन सबसे आम दृष्टिकोण एक ऐसा वातावरण बनाना है जिसमें आप अपने आवेदन पर DDoS हमला कर सकते हैं और अपने व्यवहार का निरीक्षण कर सकते हैं। यह एक बहुत ही दिलचस्प विषय है, लेकिन यह वह नहीं है जो मैं आज के बारे में बात करना चाहता हूं। आज हम एक सरल परीक्षण को देखेंगे, एक जिसे आप डिफ़ॉल्ट Django इकाई परीक्षणों का उपयोग करके कर सकते हैं: वह यह है कि आपके एप्लिकेशन द्वारा डेटाबेस तक पहुंचने की संख्या का परीक्षण करना।

इसका परीक्षण करना बहुत सरल है, और यह बिल्कुल ऐसा पहलू है जो शुरुआती चरणों में आवेदन के प्रदर्शन को नुकसान पहुंचा सकता है। यह पहलू बहुत पहले परीक्षण किया जाना है जब कुछ धीरे-धीरे काम करना शुरू करता है। अच्छी खबर यह है कि इस तरह के परीक्षण लिखने के लिए केवल एक चीज है जो आपको जानना आवश्यक है: एस्कॉर्टनम्यूरीज विधि , और इसका उपयोग करना बहुत आसान है। यहाँ एक उदाहरण है:

from django.test import TestCase, Client
from django.urls import reverse
from trucks.models import Truck

class TrucksTestCase(TestCase):
    def test_list_trucks_view_performance(self):
        client = Client()

        Truck.objects.create(...)

        with self.assertNumQueries(6):
            response = client.get(reverse("trucks:list_trucks"))

        self.assertEqual(response.context["trucks_list"], 1)

उपरोक्त कोड का दावा है कि देखने के दौरान, "trucks:list_trucks"एप्लिकेशन केवल 6 बार डेटाबेस तक पहुंच जाएगा। लेकिन कुछ और है, ध्यान दें कि शुरू करने से पहले, हम पहले एक नई वस्तु बनाते हैं Truck, और उसके बाद हम कहते हैं कि दृश्य के संदर्भ डेटा में trucks_listकम से कम एक वस्तु है । इस तरह के परीक्षणों में, यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि आपको एक गारंटी की आवश्यकता है कि आप खाली डेटा सेट पर परीक्षण नहीं कर रहे हैं। यह समझना महत्वपूर्ण है कि केवल एक वर्ग को तत्काल बनाना Truckपर्याप्त नहीं है। आपको यह जाँचने की आवश्यकता है कि क्या इसे संदर्भ में शामिल किया गया है। शायद आप ट्रक सूची को फ़िल्टर कर रहे हैं, इसलिए यह संभावना है कि आपका उदाहरण Truckपरिणाम में शामिल नहीं होगा।

उपरोक्त सभी करने के बाद, हमने पहले ही महत्वपूर्ण प्रगति कर ली है, लेकिन एक और महत्वपूर्ण कदम है जिसके बारे में भूलना आसान है। यदि हम अपने विचारों को पैमाने पर लाना चाहते हैं, तो हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि प्रदर्शन में कमी न आए क्योंकि लौटी हुई वस्तुओं की संख्या बढ़ती है। अंत में, हमारे पास अभी भी एक प्रदर्शन समस्या है यदि हम एक आइटम प्राप्त करने के लिए 6 बार नहीं डेटाबेस पर जाते हैं, लेकिन 106 अगर हमारे पास 100 आइटम हैं। हमें लगातार डेटाबेस कॉल की आवश्यकता होती है, जो लौटे आइटम की संख्या पर निर्भर नहीं करेगा। सौभाग्य से, यह समस्या भी बहुत सरल रूप से हल हो गई है, हमें डेटाबेस में एक और (या कई) तत्वों को जोड़ने और फिर से हिट की संख्या की आवश्यकता है। इस प्रकार परीक्षण अंतिम संस्करण में दिखेगा:

from django.test import TestCase, Client
from django.urls import reverse
from trucks.models import Truck

class TrucksTestCase(TestCase):
    def test_list_trucks_view_performance(self):
        client = Client()

        Truck.objects.create(...)

        with self.assertNumQueries(6):
            response = client.get(reverse("trucks:list_trucks"))

        self.assertEqual(response.context["trucks_list"], 1)

        Truck.objects.create(...)

        with self.assertNumQueries(6):
            response = client.get(reverse("trucks:list_trucks"))

        self.assertEqual(response.context["trucks_list"], 2)

ध्यान दें कि हम फिर से संदर्भ में दिए गए आइटमों की संख्या की जांच करते हैं, लेकिन दूसरे भाग में हम 2 ट्रकों ( Truck) की अपेक्षा करते हैं । इस व्यवहार का कारण पहले मामले के समान है।

सामान्य रूप से छोटी संख्या में कॉल सुनिश्चित करने की तुलना में नए डेटा को जोड़ने पर डेटाबेस में लगातार कॉल को सुनिश्चित करना अधिक प्राथमिकता है।

आखिरी बात यह सुनिश्चित करना है कि आपका डेटा यथासंभव हाइड्रेटेड है। इसका मतलब है कि आपको संबंधित डेटा बनाने की आवश्यकता है जो आपके दृश्य के प्रसंस्करण के दौरान उपयोग किया जाएगा। यदि आप नहीं करते हैं, तो एक जोखिम है कि आपका आवेदन डेटाबेस में परीक्षण की तुलना में अधिक बार उत्पादन में पहुंच जाएगा (हालांकि यह सफल हो सकता है)। हमारे उदाहरण में, हमें अपने लिए TruckDriverएक कंपनी बनाने की आवश्यकता थीTruck।

from trucks.models import Truck, TruckDriver
...
        truck = Truck.objects.create(...)
        TruckDriver.objects.create(name="Alex", truck=truck)

यदि ऊपर वर्णित चरणों को करने के बाद डेटाबेस कॉल की संख्या लगातार नहीं रहती है, तो select_related और prefetch_related विधियों के बारे में अधिक जानकारी देखें ।

आज के लिए बस इतना ही, मुझे उम्मीद है कि इस क्षण से आप प्रोजेक्ट के आरंभ में ही डेटाबेस पर अपने एप्लिकेशन के प्रश्नों की संख्या जांचना शुरू कर देंगे। इसमें अधिक समय नहीं लगेगा, लेकिन उन समस्याओं को रोक देगा जो आपके एप्लिकेशन के उपयोगकर्ताओं की संख्या में वृद्धि के साथ उत्पन्न हो सकती हैं।

वैसे, आप अभी भी पाठ्यक्रम को पकड़ सकते हैं । फिर मिलते हैं।

क्वेरी काउंटिंग: बेसिक Django प्रदर्शन परीक्षण

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