Python网络测速方法与speedtest-cli使用教程

欢迎各位小伙伴来到golang学习网，相聚于此都是缘哈哈哈！今天我给大家带来《Python网络测速方法及speedtest-cli教程》，这篇文章主要讲到等等知识，如果你对文章相关的知识非常感兴趣或者正在自学，都可以关注我，我会持续更新相关文章！当然，有什么建议也欢迎在评论留言提出！一起学习！

要使用Python进行网络测速，最直接的方法是通过speedtest-cli库。1. 首先安装speedtest-cli：使用pip install speedtest-cli命令进行安装；2. 在Python脚本中导入speedtest模块并创建Speedtest对象；3. 调用get_best_server()方法自动选择最佳服务器；4. 分别调用download()和upload()方法测试下载和上传速度，并将结果从bps转换为Mbps；5. 通过s.results.ping获取延迟（Ping）值；6. 可以灵活指定特定服务器、仅测试下载或上传、获取原始JSON格式结果等；7. 测速结果的准确性受服务器负载、本地网络环境、设备性能、ISP策略等因素影响；8. 提高可靠性可通过有线连接、关闭其他网络活动、多服务器多时段测试等方式实现。整个过程模拟真实网络活动，提供直观且具有参考价值的网络性能指标。

Python进行网络测速，最直接且广泛使用的方法就是通过speedtest-cli这个命令行工具，它虽然是命令行应用，但可以很方便地在Python脚本中被调用和集成，从而获取到下载速度、上传速度以及网络延迟（ping值）等关键性能指标。

解决方案

要使用Python进行网络测速，我们通常会利用speedtest-cli库。这个库实际上是speedtest.net服务的一个非官方命令行客户端，但它提供了Python API，让我们可以轻松地在代码中调用其功能。

首先，你需要确保你的系统上安装了speedtest-cli。如果没有，可以通过pip进行安装：

pip install speedtest-cli

安装完成后，你就可以在Python脚本中引入并使用它了。以下是一个基本的测速示例：

import speedtest
import time

def run_speed_test():
    print("正在初始化测速客户端...")
    s = speedtest.Speedtest()

    print("正在寻找最佳服务器...")
    # 这一步可能会耗时，因为它会根据ping值和距离选择最优服务器
    s.get_best_server()
    print(f"已选择服务器: {s.results.server['sponsor']} ({s.results.server['name']}, {s.results.server['country']})")

    print("正在进行下载速度测试...")
    # 默认会使用多个线程进行测试，以模拟真实下载情况
    download_speed_bps = s.download()
    download_speed_mbps = download_speed_bps / 1_000_000 # 转换为Mbps

    print("正在进行上传速度测试...")
    # 同样，上传也会使用多线程
    upload_speed_bps = s.upload()
    upload_speed_mbps = upload_speed_bps / 1_000_000 # 转换为Mbps

    ping_ms = s.results.ping

    print("\n--- 测速结果 ---")
    print(f"延迟 (Ping): {ping_ms:.2f} ms")
    print(f"下载速度: {download_speed_mbps:.2f} Mbps")
    print(f"上传速度: {upload_speed_mbps:.2f} Mbps")

    # 你也可以获取更详细的结果，例如：
    # results_dict = s.results.dict()
    # print(results_dict)

if __name__ == "__main__":
    try:
        run_speed_test()
    except speedtest.SpeedtestException as e:
        print(f"测速过程中发生错误: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"发生未知错误: {e}")

这段代码首先创建了一个Speedtest对象，然后调用get_best_server()来自动选择一个最佳服务器。接着，它分别执行下载和上传测试，并将结果从比特每秒（bps）转换为兆比特每秒（Mbps），这是我们日常更习惯的单位。最后，它会打印出延迟、下载和上传速度。我个人在使用时，总会把单位转换这块加上，因为原始的bps值看起来实在太大了，不直观。

speedtest-cli的原理是什么？它如何工作的？

speedtest-cli的工作原理其实挺有意思的，它并不是简单地下载一个文件然后计时。它的核心在于模拟真实世界的网络流量模式，以尽可能准确地评估你的网络性能。

当你运行speedtest-cli（或者在Python中调用它）时，它会做几件事：

1. 服务器列表获取与选择： 它首先会连接到Speedtest.net的API，获取一个全球范围内的测速服务器列表。然后，它会向列表中的多个服务器发送小的UDP包（ping），通过测量往返时间（RTT）来判断哪些服务器距离你最近、延迟最低。它会选择一个延迟最低且响应稳定的服务器作为“最佳服务器”。我发现这个选择过程有时候挺智能的，但偶尔也会选到一些地理上不近但网络路径更优的服务器。
2. 延迟（Ping）测试： 在选择服务器的过程中，它实际上就已经完成了ping测试。这个ping值代表了你的设备与测速服务器之间数据往返所需的时间，是衡量网络响应速度的重要指标。
3. 下载速度测试： 为了测量下载速度，speedtest-cli会向选定的服务器发起多个HTTP连接。每个连接都会下载一个预设大小的、随机生成的数据块。它会同时下载多个这样的数据块，并持续增加连接数和数据块大小，直到达到带宽上限或者预设时间结束。通过计算在特定时间内下载的总数据量，它就能估算出你的下载速度。这种多线程、多连接的方式，是为了充分利用你的带宽，避免单线程下载的瓶颈。
4. 上传速度测试： 类似地，上传速度测试也是通过多个HTTP连接完成的。这次，你的设备会向服务器上传随机生成的数据块。同样，它会尝试增加连接数和数据量，直到达到上传带宽的极限。通过上传的总数据量和时间，计算出上传速度。

整个过程的设计，就是为了模拟浏览器下载文件、上传视频等日常网络活动，从而提供一个相对准确的带宽评估。它不是一个完美的测量，但对于日常使用来说，已经足够有参考价值了。

在Python脚本中如何更灵活地控制测速参数？

speedtest-cli在Python中提供了相当的灵活性，让你不仅仅是运行一次默认测试。有时候，你可能想针对特定的服务器进行测试，或者只测下载不测上传，甚至获取更原始的数据。

这里有一些常用的灵活控制方式：

1. 指定特定服务器进行测试： 如果你知道某个服务器的ID，或者想测试你公司内部的某个speedtest服务器，你可以手动指定。 首先，你可以获取所有可用的服务器列表，然后根据需要进行筛选。

   import speedtest
   
   s = speedtest.Speedtest()
   s.get_servers() # 获取所有服务器列表，存储在s.servers字典中
   
   # 假设你想选择一个特定的服务器，比如其ID是12345
   # 你可以遍历s.servers找到它，或者直接指定
   # 示例：假设我们想找一个名字包含"Shanghai"的服务器
   target_server_id = None
   for server_type, servers_list in s.servers.items():
       for server in servers_list:
           if "Shanghai" in server['name']:
               target_server_id = server['id']
               print(f"找到上海服务器: {server['sponsor']} ({server['name']})")
               break
       if target_server_id:
           break
   
   if target_server_id:
       print(f"正在指定服务器 {target_server_id} 进行测速...")
       # 清空之前的最佳服务器选择，并添加我们指定的服务器
       s.closest = []
       s.closest.append(s.servers['default'][str(target_server_id)]) # 注意这里需要是字典形式
       s.get_best_server() # 再次调用get_best_server会从s.closest中选择
       print(f"已指定服务器: {s.results.server['sponsor']} ({s.results.server['name']})")
       # 接下来就可以正常进行下载和上传测试了
       download_speed_bps = s.download()
       upload_speed_bps = s.upload()
       print(f"指定服务器下载: {download_speed_bps / 1_000_000:.2f} Mbps")
       print(f"指定服务器上传: {upload_speed_bps / 1_000_000:.2f} Mbps")
   else:
       print("未找到指定服务器。")

   这个过程有点绕，因为speedtest-cli的API设计倾向于自动选择。但通过操作s.closest列表，我们可以“诱导”它选择我们想要的服务器。

2. 只测下载或只测上传： 有时候，你可能只关心某个方向的带宽。

   import speedtest
   
   s = speedtest.Speedtest()
   s.get_best_server()
   print(f"已选择服务器: {s.results.server['sponsor']}")
   
   # 只进行下载测试
   print("只进行下载测试...")
   download_speed_bps = s.download()
   print(f"下载速度: {download_speed_bps / 1_000_000:.2f} Mbps")
   
   # 如果需要，再进行上传测试
   # print("只进行上传测试...")
   # upload_speed_bps = s.upload()
   # print(f"上传速度: {upload_speed_bps / 1_000_000:.2f} Mbps")

   你只需要调用你需要的s.download()或s.upload()方法即可。

3. 获取原始结果（JSON格式）： 当你想把测速结果集成到其他系统或者进行数据分析时，获取原始的字典格式数据会非常有用。

   import speedtest
   import json
   
   s = speedtest.Speedtest()
   s.get_best_server()
   s.download()
   s.upload()
   
   results_dict = s.results.dict()
   print("\n--- 原始测速结果 (字典格式) ---")
   print(json.dumps(results_dict, indent=4))

   s.results.dict()会返回一个包含所有测速结果的字典，包括服务器信息、客户端IP、下载/上传速度（原始bps）、ping值、抖动等。这对于自动化报告或数据存储非常方便。

这些灵活的控制方式，让speedtest-cli不仅仅是一个简单的命令行工具，更是一个可以深度集成到你的Python应用中，用于网络监控、性能分析的强大模块。我个人就经常用最后这种方式，把测速结果存入数据库，然后绘制趋势图。

测速结果的准确性受哪些因素影响？如何提高其可靠性？

网络测速结果的“准确性”其实是一个相对概念，它受多种复杂因素的影响，有时候你甚至会发现两次测速结果大相径庭。理解这些影响因素，对于我们正确解读测速结果，并尽可能提高其可靠性至关重要。

影响测速结果准确性的主要因素：

1. 测速服务器的选择和负载： 这是最关键的因素之一。
   • 服务器距离： 离你越近的服务器，理论上延迟越低，但带宽可能不一定最高。
   • 服务器负载： 如果你选择的测速服务器同时有很多人在使用，它的性能可能会下降，从而影响你的测速结果。
   • 服务器带宽： 测速服务器本身的带宽上限会限制你的测试结果。如果服务器的带宽只有1Gbps，而你的网络是2Gbps，那测出来的结果永远不会超过1Gbps。
2. 本地网络环境：
   • Wi-Fi信号质量： 如果你通过Wi-Fi连接，信号弱、干扰多（比如周围有其他Wi-Fi、微波炉等）都会显著影响实际速度。
   • 局域网拥堵： 如果你的家庭网络中其他设备正在大量下载、观看高清视频，或者有其他设备在进行大量数据传输，会占用你的带宽。
   • 路由器/交换机性能： 老旧或性能不足的路由器可能会成为瓶颈。
   • 网线质量： 劣质或过长的网线可能导致信号衰减。
3. 设备性能：
   • CPU和内存： 测速过程本身需要一定的计算资源。如果你的电脑CPU占用率过高或内存不足，可能会影响测速的准确性，尤其是在高带宽测试时。
   • 网卡性能： 你的电脑网卡支持的最大速度（例如千兆网卡、万兆网卡）会限制你的实际速度。
4. ISP（互联网服务提供商）策略：
   • 流量整形/限速： 某些ISP可能会在特定时间或达到一定流量后进行限速。
   • 路由路径： ISP的网络路由路径优化程度也会影响你到测速服务器的连接质量。
   • 高峰时段拥堵： 在用户大量上网的高峰时段（例如晚上），ISP的骨干网可能会出现拥堵，导致整体速度下降。
5. 防火墙和安全软件： 本地防火墙、杀毒软件或网络安全设备可能会拦截或减慢测速流量。

如何提高测速结果的可靠性：

1. 使用有线连接： 如果可能，尽量使用网线将电脑直接连接到路由器或光猫，排除Wi-Fi信号不佳带来的影响。
2. 关闭其他网络活动： 在测速前，确保关闭电脑上所有不必要的网络应用（下载、视频流、在线游戏、云同步等），并断开其他设备的网络连接，确保测速时能独享带宽。
3. 选择多个测速服务器进行测试： 不要只依赖一个服务器的结果。可以尝试选择几个不同地理位置或不同运营商的服务器进行测试，取平均值或比较差异。
4. 在不同时间段进行多次测试： 网络的拥堵程度会随时间变化。在白天、晚上、周末等不同时间段进行测试，可以更全面地了解你的网络性能。
5. 重启网络设备： 在测速前，可以尝试重启光猫和路由器，清除其缓存和临时状态，有时能解决一些偶发性的网络问题。
6. 检查设备性能： 在测速过程中，打开任务管理器（Windows）或活动监视器（macOS），观察CPU和内存占用率，确保它们不是瓶颈。
7. 直接连接光猫： 如果怀疑路由器有问题，可以尝试将电脑直接连接到光猫（需要拨号或设置静态IP，具体操作咨询ISP），排除路由器性能不佳的可能性。

通过这些方法，你可以最大程度地减少外部干扰，让测速结果更接近你网络连接的真实能力。记住，测速结果是一个瞬时快照，它反映的是你当前网络在特定条件下与特定服务器的连接质量，而不是一个绝对不变的数值。我个人就遇到过很多次，只是换了个测速服务器，结果就大相径庭的情况，所以多测几次，多选几个点，总是没错的。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《Python网络测速方法与speedtest-cli使用教程》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！