Нужно разработать тесты производительности с JMeter и Python? Поможем быстро!

Поручите это дело специалистам Workzilla: быстрый поиск, надежный результат!

Найти исполнителяБесплатно и быстро
  • 16 лет

    помогаем решать
    ваши задачи

  • 854 тыс.

    исполнителей готовы
    помочь вам

  • 4.5 млн.

    заданий уже успешно
    выполнены

  • 35 секунд

    до первого отклика на
    ваше задание

  • 16 лет

    помогаем решать ваши задачи

  • 854 000

    исполнителей готовы помочь

  • 4 500 000

    заданий уже выполнены

  • 35 секунд

    до первого отклика

Как это работает?

  • 1
    Создайте задание
    Создайте задание
    Опишите, что нужно сделать, укажите сроки и стоимость
  • 2
    Находим за 2 минуты
    Находим за 2 минуты
    Подбираем лучших исполнителей для вашего задания, вы выбираете одного
  • 3
    Платите за готовое
    Платите за готовое
    Оплачиваете, только если вы довольны результатом

Чем мы лучше остальных?

  • Искусственный интеллект

    Умный подбор исполнителей: нейросеть подберёт лучших для вашего проекта!

    ИИ подбирает лучших исполнителей

  • Защищенные платежи

    Ваш платеж будет переведен исполнителю только после подтверждения работы

    Платёж только после подтверждения

  • Гарантия возврата

    Вы всегда сможете вернуть свои деньги, если результат работы вас не устроит

    Гарантия возврата, если результат не устроит

Наши преимущества

  • Проверенные специалисты
    Все активные исполнители проходят идентификацию по паспорту
  • Готовы к работе 24/7
    Тысячи профессионалов онлайн и готовы взяться за вашу задачу немедленно
  • Решение для всех задач
    Любые запросы и бюджеты — у нас есть специалисты для каждой цели

Примеры заданий

Отчет по лабораторной работе №1

500

Выполните лабораторную работу в соответствии с указаниями, которые содержатся в лабораторном журнале. Лабораторный журнал к лабораторной работе №1 доступен по ссылке. Для выполнения лабораторной работы вам потребуются минимум три любых доступных вам измерительных прибора, которые оснащены шкалой. Примеры измерительных приборов, которые могут быть использованы в лабораторной работе: жидкостные термометры (комнатный или наружный, медицинский ртутный); линейка; измерительная рулетка; шприц; кухонный мерный стакан для измерения объёмов продуктов; мерный стакан из комплекта некоторых жидких средств для стирки; напольные весы; барометр и другие. Важно, чтобы измерительный прибор был оснащён шкалой, не отображая информацию, например, на цифровом дисплее. По результатам выполнения лабораторной работы необходимо составить отчёт. Он может быть выполнен на бланке, который представляет собой распечатанный лабораторный журнал. В таком случае на бланке нужно записать ответы на заданные вопросы и результаты измерений и вычислений. Также отчёт может быть выполнен в тетради без использования бланка, в таком случае он должен содержать ответы на заданные вопросы, результаты измерений и вычислений, а также цель и тему работы, приборы и материалы, краткое описание хода работы и выводы. На проверку нужно отправить: отчёт о выполненной работе; фотографии шкал измерительных приборов (по одной на каждый используемый прибор) согласно пункту 1 хода работы; фотографии показаний измерительных приборов (по одной на каждый используемый прибор) согласно пункту 5 хода работы. Решение задач необходимо записать полностью с обоснованием и соответствующим оформлением. Сфотографируйте Ваше решение и вышлите фотофайл с решением, воспользовавшись формой загрузки на странице данного урока.

Надежда Рязанова

Установить и запустить готовый Pyth

6000

Задача: Нужно установить и запустить готовый Python-проект (GPT-агент для планирования путешествий), показать его работу на моём компьютере или через демонстрацию экрана. Что есть: Исходный код проекта (ZIP-архив с README). Инструкции по установке зависимостей и запуску (README.md). Пример .env.example. Что нужно сделать исполнителю: Настроить виртуальное окружение Python. Установить зависимости (openai, python-dotenv, requests). Помочь создать файл .env (ключ OpenAI + режим MOCK=true). Запустить main.py и показать, как агент отвечает на запросы. Например: «Спланируй 5 дней в Португалии в ноябре из Варшавы, бюджет 1200 евро на двоих». Объяснить логику работы проекта (system prompt, tools, MOCK-данные). Ответить на базовые вопросы, как включить LIVE-режим (API авиабилетов, отелей и погоды). Формат работы: Демонстрация через Zoom/Skype/Google Meet (с экраном). В конце короткая инструкция по шагам в текстовом виде (чтобы я мог сам повторить). Что НЕ требуется: Не нужно дописывать код или подключать реальные API. Не нужно разворачивать проект на сервере. Требования к исполнителю: Базовое знание Python. Опыт работы с виртуальными окружениями и pip. Умение объяснять простым языком. Срок: 1 день. Как запустить (MOCK) Установи зависимости: python -m venv .venv && source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate pip install openai python-dotenv requests Создай .env (есть пример .env.example), укажи OPENAI_API_KEY и оставь MOCK=true. Запусти: python main.py

Михаил Петров

Создать задание
  • Почему важно правильно разрабатывать тесты производительности: типичные ошибки и их последствия

    Порой кажется, что тесты производительности — это лишь формальность, которую можно выполнить на скорую руку. Однако многие сталкиваются с негативными последствиями из-за неправильного подхода: неверно настроенное тестирование может привести к ложным показателям, пропущенным критическим багам и в итоге — сбоям в работе приложения под нагрузкой. Например, часто можно заметить, что недостаточная нагрузочная модель либо слишком упрощённые сценарии тестирования искажают реальные данные, из-за чего на продакшене возникают неприятные сюрпризы. Или, когда нагрузочные тесты запускают без достаточного мониторинга, пропускаются проблемы с использованием памяти и CPU, из-за чего приложение падает при пиковых нагрузках. И ещё одна распространённая ошибка — отсутствие автоматической интеграции тестов с пайплайнами, что сильно замедляет выпуск обновлений и уменьшает контроль качества. Именно поэтому так важна профессиональная разработка тестов производительности с JMeter и Python, где работа ведётся по четкой методологии и с учетом всех деталей. На Workzilla вы легко найдёте экспертов, которые уже с 2009 года помогают клиентам защищать свои проекты от сбоев, а простота поиска и безопасность сделок обеспечивают надежность сотрудничества. Благодаря детальной настройке сценариев, оптимизации тестировочных скриптов и грамотной аналитике вы получите точные данные о производительности и сможете вовремя исправить проблемные места. Поиск исполнителей на Workzilla — это гарантия, что за ваш проект возьмется специалист с опытом, а вы сэкономите время и избежите рисков, доверив задачу профессионалам.

  • Технические плюсы и подводные камни разработки тестов производительности: от JMeter до Python

    Разработка тестов производительности с JMeter и Python требует не только знаний инструментов, но и понимания, как именно построить модель нагрузки, чтобы она максимально отражала реальные сценарии использования. Во-первых, важно помнить, что JMeter отлично подходит для создания сложных сценариев с распределённой нагрузкой, что позволяет эмулировать тысячи пользователей. Однако без грамотной настройки параметров, таких как таймауты, задержки между запросами и обработка ошибок, результаты могут быть недостоверными. Во-вторых, Python часто применяется для написания скриптов, которые автоматизируют запуск и сбор показателей, интеграцию с CI/CD или анализ отчетов. Главное — не увлекаться чересчур общей автоматизацией без фокуса на ключевые метрики, такие как время отклика, пропускная способность и процент ошибок. Среди технических нюансов стоит выделить: 1) необходимость корректного управления ресурсами сервера во время тестирования, чтобы не нагружать сам инструмент; 2) грамотное комбинирование тестов с нагрузочными профилями; 3) настройку передачи значений и параметров, чтобы избежать «заглушек»; 4) анализ выданных отчетов с учетом контекста бизнес-процессов; и 5) обеспечение воспроизводимости тестов на разных средах. Для примера — наш один из проектов по разработке нагрузочного теста на Workzilla принес снижение времени отклика на 30% за счет оптимизации сценариев. Надежная платформа также гарантирует, что исполнитель выполняет задачи по стандартам и вы сможете оценить рейтинг и отзывы, обеспечивая безопасную сделку. Для повышения эффективности стоит посмотреть наши FAQ и рекомендации, где подробно разбираются распространённые вопросы о тестовой автоматизации.

  • Как заказать разработку тестов производительности с JMeter и Python на Workzilla и добиться результата

    Задача разработки тестов производительности состоит из нескольких ключевых этапов, которые исполнители на Workzilla выполняют четко и последовательно. Сначала происходит техническое задание — обсуждение с вами целей тестирования, сценариев и условий нагрузки (этап 1). Затем специалисты создают базовые сценарии в JMeter, дополняя их Python-скриптами для автоматизации сбора данных и анализа (этап 2). После запуска тестов на оптимальном окружении идет сбор показателей и выявление узких мест (этап 3). На финальном этапе вы получаете подробный отчет с рекомендациями и — при необходимости — помощью в оптимизации кода или инфраструктуры (этап 4). Часто заказчики сталкиваются с такими сложностями, как недостаточная детализация требований, переоценка или недооценка нагрузочных пиков и слишком медленная обратная связь. Чтобы их избежать, важно сразу задавать правильные вопросы и формулировать задачи понятно, именно это обеспечивают наши исполнители на Workzilla. Кроме того, работать через платформу выгодно — тут гарантирован безопасный расчет, рейтинг исполнителей и защита от мошенничества. Несколько советов от опытных фрилансеров: проверяйте портфолио, уточняйте опыт работы с конкретными версиями JMeter и Python, и не забывайте о периодическом обновлении тестов вместе с развитием вашего проекта. Сейчас рынок стремительно меняется: автоматизация тестирования становится базовым стандартом, а интеграция с облачными инструментами — обязательным требованием для быстрой доставки продуктов. Не откладывайте решение на потом — каждый день без качественного тестирования может стоить вам потерянных клиентов и прибыли. Закажите разработку тестов производительности с JMeter и Python на Workzilla и получите надежных исполнителей уже сегодня!

  • Как избежать неточных результатов при нагрузочном тестировании с JMeter?

  • Чем Python дополняет работу с JMeter при разработке тестов производительности?

  • Почему выгодно заказать разработку тестов производительности с JMeter и Python на Workzilla, а не напрямую у частника?

Создать задание

Зарабатывай на любимых задачах!

Стать исполнителем

Категории заданий

Разработка и ITЛичный помощникРеклама и соцсетиДизайнАудио и видеоТексты и перевод