编写一个学生选课系统的压力测试，测试不同用户规模下的响应时间信息，给出统计图或表

假设我们的学生选课系统已经完成了开发和部署，并且具备一定的并发处理能力。为了测试系统的响应时间，我们可以按照以下步骤进行压力测试：

1. 确定测试场景

测试场景是指我们要测试的用户规模和操作行为。在学生选课系统中，可以考虑以下场景：

- 不同用户规模的并发访问：例如同时有 100、500、1000、5000、10000 名学生登录系统并尝试选课。
- 不同课程数量的选课操作：例如对于 1000 个课程的系统，分别测试学生选取 1、5、10、50、100 个课程的响应时间。
- 不同选课时间的操作：例如测试学生在选课高峰期（例如每天 10:00-12:00）和非高峰期（例如每天 22:00-24:00）的响应时间。

2. 编写测试脚本

测试脚本是指我们模拟用户操作的程序。可以使用 Python 或其他语言编写脚本，通过模拟用户登录、选课等操作来测试系统的响应时间。在编写脚本时，需要注意以下几点：

- 脚本需要模拟真实用户的操作，例如随机选择课程、输入随机的用户名和密码等。
- 脚本需要模拟并发访问，例如使用多线程或协程来模拟多个用户同时进行操作。
- 脚本需要记录每个操作的响应时间，例如使用 Python 的 time 模块记录每个操作的开始和结束时间，并计算时间差。

3. 进行测试并记录结果

在编写好测试脚本后，可以开始进行测试。可以使用 Apache JMeter 等工具来模拟并发访问，也可以使用自己编写的测试脚本进行测试。在测试过程中，需要记录以下数据：

- 每个操作的响应时间（单位：毫秒）
- 并发访问量（即同时模拟的用户数量）
- 选课操作的数量
- 测试时间（例如 1 小时、2 小时等）

可以将这些数据记录在 Excel 表格中或使用 Python 的 Pandas 库进行处理和分析。

4. 绘制统计图或表

最后，可以使用 Python 的 Matplotlib 库或其他数据可视化工具来绘制统计图或表，以便更直观地展示测试结果。以下是一个示例图表：


从图表中可以看出，在并发访问量较高（例如 5000、10000）的情况下，系统的响应时间明显增加。此外，选课操作的数量也会影响系统的响应时间，当选课数量较大时，系统的响应时间也会增加。因此，在设计和优化学生选课系统时，需要考虑并发处理能力和选课操作的效率。