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基于python locust库实现性能测试

时间:2021-02-16 10:41:48|栏目:JAVA代码|点击:

Locust(俗称 蝗虫), 一个轻量级的开源压测工具,用Python编写。

安装

pip3 install locust

Python编写性能测试脚本

import json

from locust import HttpLocust, TaskSet, task

"""
创建后台管理站点压测类,需要继承TaskSet
可以添加多个测试任务
"""


class AdminLoadTest(TaskSet):

  # 用户执行task前调用
  def on_start(self):
    pass

  # 用户执行task后调用
  def on_stop(self):
    pass

  @task(1)
  def download(self):
    header = {"Content-Type": "application/json"}
    data = {
      "staff_id": 94
    }
    data = json.dumps(data)
    self.client.post('/get_know_list', data=data, headers=header)

  @task(2)
  def body(self):
    header = {"Content-Type": "application/json"}
    data = {
      "staff_id": 94
    }
    data = json.dumps(data)
    self.client.post('/get_answer_list', data=data, headers=header)


class RunLoadTests(HttpLocust):
  """
  创建运行压测类
  """
  task_set = AdminLoadTest
  min_wait = 1000
  max_wait = 50000
  weight = 1
if __name__ == "__main__":
  import os

  os.system("locust -f test_download.py --host=http://127.0.0.1:5000")

AdminLoadTest类继承TaskSet类,用以描述用户行为:

使用@task装饰的方法为一个事务,方法的参数用于指定该行为的执行权重,参数越大每次被用户执行的概率越高,默认为1(事务blogs()被执行的概率是bky_index()的2倍);

  • on_start():每个locust用户执行测试事务之前执行一次,用于做初始化的工作,如登录;
  • on_stop(): 每次执行完测试事务之后执行一次。
  • RunLoadTests类用于设置性能测试属性:
  • task_set:指向定义的一个用户行为类;
  • min_wait:模拟用户在执行每个任务之间等待的最小时间,单位为毫秒;
  • max_wait:模拟用户在执行每个任务之间等待的最大时间,单位为毫秒(min_wait和max_wait默认值为1000,因此,如果没有声明min_wait和max_wait,则locust将在每个任务之间始终等待1秒。);
  • weight:一个文件中有多个locust用户类时,指定用户类的权重(默认新增locust用户时会随机选择一个用户类);

启动

终端进入代码目录,输入 locust -f start.py --host=http://localhost:5000

使用os.system在代码里面写入启动命令

各个参数的含义

  • -f : 指定要运行的测试脚本文件
  • --host : 要加载主机的URL前缀,不指定时,读取WebsiteUser类中定义的host;
  • --master : 单台机器不能模拟更多用户时,分布式模式,通过--master指定主进程;打开Locust的web界面

使用上面的命令行启动Locust之后,应该打开浏览器并将其指向http://localhost:8089/(如果您在本地运行Locust)。

Number of total users to simulate : 设置模拟用户数;Hatch rate(users spawned/second) : 每秒产生(启动)的虚拟用户数;

设置好模拟用户后,点击Start swarming开始测试,测试结果如下:

  • Type   :请求的类型,如GET/POST;
  • Name :请求的路径;
  • request :已发出请求数量;
  • fails :请求失败的数量;
  • Median :响应时间的中间值(单位:毫秒);
  • Average :平均响应时间(单位:毫秒);
  • Min :请求的最小响应时间(单位:毫秒);
  • Max :请求的最大响应时间(单位:毫秒);
  • Content Size:单个请求的大小(单位:字节);
  • reqs/sec:每秒钟请求的个数;

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本文标题:基于python locust库实现性能测试

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