ApacheJMeterの結果データをよきように表すやつ

gistfile1.txt

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='xxx')
parser.add_argument('csv', type=argparse.FileType('r'))
args = parser.parse_args()

csv = args.csv

df = pandas.read_csv(csv, header=-1, names=['timestamp', 'ms', 'label', 'code', 'status', 'params', 'text', 'bool', 'byte', 'latency'])

print(u'リクエスト数: %s' % len(df.index))
print(u'平均レスポンスタイム(ms): %s' % df['ms'].mean())
print(u'レスポンスタイムの中央値(ms): %s' % df['ms'].median())
print(u'90パーセンタイル(ms): %s' % df['ms'].quantile(.90))
print(u'最小レスポンスタイム(ms): %s' % df['ms'].min())
print(u'最大レスポンスタイム(ms): %s' % df['ms'].max())
print(u'エラー割合: %s' % float(len(filter(lambda x: x != 200, df['code'].values)) / float(len(df.index)) * 100))
print(u'スループット(リクエスト数/s): %s' % float( float(len(df.index)) / (df['timestamp'].max() - df['timestamp'].min()) * 1000. ))
print(u'転送データ量(KB/s): %s' % float( float(df['byte'].sum()) / (df['timestamp'].max() - df['timestamp'].min()) / 1024 * 1000. ))
print(u'計測時間(s): %s' % ((df['timestamp'].max() - df['timestamp'].min()) / 1000.0));