在CentOS系统上进行Python性能测试，可以采用以下几种方法和工具：
性能测试工具
- RunnerGo：一款开源的测试工具，支持从API调试工具导入项目，配置压测模式，实时查看服务器资源，生成测试报告。
- PyMonitor：专注于系统监控和性能分析的Python库，提供全面的系统资源监控和性能诊断功能。
- Psutil：简单易用的库，用于获取系统信息和监控系统性能。
- Prometheus和Grafana：开源的监控与告警系统，能够收集时序数据并提供查询、告警等功能，Grafana用于数据的可视化。
- py-spy：采样探查器，用于快速找出运行缓慢的原因，支持多线程程序的性能监控。
- dstat：多功能系统资源统计工具，用Python实现，能够取代vmstat、iostat、netstat和ifstat等命令。
- pytest-benchmark：用于Pytest的性能测试插件，可以测量代码的执行时间和性能。
- Locust：一个开源的负载测试工具，用于对Web应用进行性能测试。
性能测试方法
- 使用 timeit 模块：测量小段代码的执行时间，帮助了解代码效率并进行优化。
- 使用 cProfile 模块：Python内置的性能分析器，显示代码的执行时间以及每个函数的调用次数和耗时。
- 使用 memory_profiler 模块：监控Python代码的内存使用情况，显示每个函数的内存占用情况。
- 使用 line_profiler 模块：逐行分析代码性能，适合需要深入代码细节分析的情况。
- 使用 sysbench 进行基准测试，如CPU性能测试和IO性能测试。
- 使用 iperf 进行网络性能测试，评估TCP和UDP的带宽能力。
- 使用 stress 进行压力测试，对CPU、内存等进行压力测试。
性能测试案例
- 数据读取测试：使用Pandas、ConnectorX、Dask和Modin等工具比较不同数据量情况下的读取性能。
- 实际应用测试：根据具体的应用场景，选择合适的工具和参数进行性能测试，如使用Locust进行负载测试，使用sysbench进行基准测试等。
通过上述工具和方法，可以有效地对CentOS系统上的Python项目进行性能测试和分析，从而找出性能瓶颈并进行优化。