基于python locust库实现性能测试
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2020-08-19
05:22:25
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基于基于python locust库实现性能测试库实现性能测试
主要介绍了基于python locust库实现性能测试,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
Locust（俗称 蝗虫）, 一个轻量级的开源压测工具，用Python编写。
安装安装
pip3 install locust
Python编写性能测试脚本编写性能测试脚本
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；
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