Python结合Locust实现性能测试

1、安装：    

终端输入：pip install locust 安装，安装后locust –version查看当前Locust版本

终端输入： locust –help  显示帮助信息

locust官网： https://www.locust.io/

官网帮助文档： https://docs.locust.io/en/latest/installation.html

大并发量测试时，建议在linux系统下进行；

2、python编写性能测试脚本

　　locust通过client属性来使用Python requests库的所有方法，调用方式与reqeusts一样（源码中变量client赋值了HttpSession类，而HttpSession继承自requests.Session，故client可以使用requests库中的所有方法，感兴趣的可以看下源码）。

　　以访问博客园为例，编写实例脚本如下：

from locust import HttpLocust, TaskSet, task


# 定义用户行为
class UserBehavior(TaskSet):
    def on_start(self):
        print(\"start\")

    @task(1)
    def bky_index(self):
        self.client.get(\"/\")

    @task(2)
    def blogs(self):
        self.client.get(\"/Clairewang/p/8622280.html\")


class WebsiteUser(HttpLocust):
    host = \"https://www.cnblogs.com\"
    task_set = UserBehavior
    min_wait = 1500
    max_wait = 5000

　　UserBehavior类继承TaskSet类，用于描述用户行为：

• 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；

　　WebsiteUser类用于设置性能测试属性：

• host :要加载主机的URL前缀(即“https://www.cnblogs.com”)，通常是在命令行启动locust时使用–host选项指定，若命令行启动时未指定，该属性被使用；
• 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）；

class WebUserLocust(Locust):
    weight = 3
    ...

class MobileUserLocust(Locust):
    weight = 1
    ...

　　WebUserLocus用户执行的概率是MobileUserLocust用户的三倍。

　　实例中只用了get方式请求，post方式请求操刀实例如下：

class JingClue(TaskSet):

    def on_start(self):
        self.login()
        self.header = {
            \"Authorization\": self.token
        }

    def login(self):
        username = \'18200389565\'
        password = \'123456\'
        with self.client.post(\'/security/log/login\', {\'username\': username, \"password\": password}) as response:
            if response.status_code == 200:
                self.token = \"Bearer \" + response.json()[\"data\"][\"token\"]
  
    @task
    def publicoceanclues(self):
        url = \'/DataService/publicOcean/getPublicOceanClues\'
        data = {
            \"pageSize\": 20,
            \"pageIndex\": 1,
            \"sortField\": \"discardTime\",
            \"sortType\": -1
        }
        self.client.post(url, json=data, headers=self.header)

3、启动：

　　终端进入代码目录，输入 locust -f  bokeyuan.py  –host=https://www.cnblogs.com

• -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；

4、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://127.0.0.1:8089(如果您在本地运行Locust)。

• Number of 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；

　　今日先更到这里吧，断点、使用队列参数化、分布式测试等后续空了再继续更。

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