ApiBench
Esegui stress test, benchmark e ottimizza i tuoi endpoint con spietata precisione. Rileva all'istante i colli di bottiglia della latenza, riduci drasticamente i costi cloud e garantisci un'affidabilità incrollabile grazie ad analisi in tempo reale e subito operative. Creato per i team di engineering pronti a scalare senza sforzo. Non tirare a indovinare il tuo throughput: dimostralo con ApiBench.
Leggi l'approfondimento tecnicoEliminare i colli di bottiglia delle API con ApiBench: Guida sul campo#!/usr/bin/env python3
"""
ApiBench - High-Performance Endpoint Stress-Testing & Optimization Engine
A lightweight micro-SaaS framework for benchmarking API endpoints,
detecting latency anomalies, and analyzing throughput under heavy loads.
Features:
- Asynchronous load generation with precise concurrency controls
- Real-time latency percentile tracking (p50, p90, p99)
- Automated bottleneck detection and cost-efficiency scoring
- Zero-dependency standard library implementation for rapid deployment
Usage:
$ python main.py --target https://api.v1.internal/search --concurrency 50
"""
from __future__ import annotations
import asyncio
import enum
import logging
import time
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
logger = logging.getLogger("apibench")
class BenchmarkStrategy(enum.Enum):
"""Load distribution patterns for stress testing."""
CONSTANT = "constant"
RAMP_UP = "ramp_up"
BURST = "burst"
WAVE = "wave"
@dataclass(frozen=True)
class MetricSample:
"""Single HTTP request performance observation."""
status_code: int
latency_ms: float
timestamp: float
bytes_received: int
error: Optional[str] = None
class ApiBenchEngine:
"""Core orchestration engine for executing API benchmark scenarios."""
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Questo tool gira con puro Python 3.8+ usando solo la Standard Library. Nessuna dipendenza esterna, nessun pip install.
1 — Esecuzione Diretta e Integrazione Agentica
Lancialo come utility standalone o chiamalo direttamente dai tuoi agenti AI e script:
python main.py2 — Importalo nel Tuo Codice / Progetto
Trascina il singolo file nella cartella del tuo progetto e importalo nativamente:
from main import AssetClassCome lo usano agenti e programmi: Siccome si basa solo sulla Standard Library di Python, i tuoi agenti LLM (LangChain, AutoGen o runtime custom) possono eseguirlo come subprocess isolato o importarlo direttamente — nessun conflitto di dipendenze, nessun virtual environment.