测试场景：客户端内存优化之后需要进行测试，对比优化前和优化后的各场景数据

1. 安装，监控1min性能信息
2. 打开一个页面，监控1min性能信息
3. 打开多个页面，监控1min性能信息
4. 使用客户端内部功能，监控1min性能信息
5. 重启

测试系统：mac系统和window系统

监控数据：cpu时间,cpu百分比,物理内存,虚拟内存,磁盘读取字节,磁盘写入字节

测试思路：通过各测试场景，监控测试数据的变化

监控性能脚本

def get_process_information_for_mac(name, interval):
    """
    根据进程名称获取获取进程相关信息
    :param name: 进程名称
    :param interval: 信息收集间隔时间
    :return:
    """
    fonts_pid = None

    pids = psutil.process_iter()
    for pid in pids:
        try:
            if (pid.name() == name):
                fonts_pid = pid.pid
                break
        except:
            pass

    print(fonts_pid)
    p = psutil.Process(fonts_pid)

    with open("process_monitor_" + name + '_' + str(fonts_pid) + ".csv", "a+") as f:
        f.write("当前时间,cpu时间,cpu百分比,物理内存,虚拟内存,磁盘读取字节,磁盘写入字节\n")  # titles
        while True:
            current_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))

            # cpu时间、cpu百分比，物理内存、虚拟内存、磁盘写入字节，磁盘读取字节
            cpu_times = p.cpu_times()
            cpu_time = cpu_times.user + cpu_times.system
            cpu_percent = p.cpu_percent()  # better set interval second to calculate like:  p.cpu_percent(interval=0.5)
            physical_mem = p.memory_info().rss
            virtual_mem = p.memory_info().vms
            disk_read_bytes = psutil.disk_io_counters().read_bytes
            disk_write_bytes = psutil.disk_io_counters().write_bytes
            line = current_time + ',' + '{:.2f}'.format(cpu_time) + ',' + '{:.2%}'.format(cpu_percent) + ',' + '{:.2f}'.format(physical_mem / (10 ** 6)) + ',' + '{:.2f}'.format(virtual_mem / (10 ** 9)) + ',' + str(disk_read_bytes) + ',' + str(disk_write_bytes)
            print(line)
            f.write(line + "\n")
            time.sleep(interval)

性能数据分析

整理csv，建立统计图进行对比

数据对比维度

每一项性能数据，针对优化前和优化后，使用折线图进行整体对比，得出各项的结论
整体性能数据，针对优化前和优化后，使用直方图进行对比，得出结论
最后结合prd，给出是否优化达标的结论