python Locust性能测试工具详细讲解

一.脚本实现

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

#安装三方库
pip install locustio

from locust import HttpLocust, TaskSet, task
import os

# 性能测试任务类 TaskSet.
class UserBehavior(TaskSet):

    def on_start(self):
        print("start")

    # 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
    @task(1)
    def hello_word(self):
        result = self.client.get("/").text
        print(result)

    @task(2)
    def get_info(self):
        data = {
            'a':10,
            'b':20
        }
        result = self.client.get(url="/get_info",params=data).text
        print(result)

    @task(3)
    def post_info(self):
        data = {
            'a': 10,
            'b': 20
        }
        result = self.client.post(url="/post_info", json=data).text
        print(result)

# 性能测试配置
class MobileUserLocust(HttpLocust):
    u"""
    min_wait ：用户执行任务之间等待时间的下界，单位：毫秒。
    max_wait ：用户执行任务之间等待时间的上界，单位：毫秒。
    """
    # weight = 3
    task_set = UserBehavior
    host = "http://192.168.10.117:8000"
    #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；
    min_wait = 2000
    #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。）
    max_wait = 4000

if __name__ == "__main__":
    '''-f 指定py文件，--no-web 通过命令运行，-c 总用户数， -r 每秒钟启动多少个用户 ，--csv 直接保存存放路径，--logfile 指定日志存在路径'''
    os.popen("locust -f  D:\\workspace\\性能\\test.py  --no-web -c 10 -r 10 -t 1  --csv=测试结果  --logfile=LOGFILE")
    # os.popen('locust -f  D:\\workspace\\性能\\test.py')

二.运行Locust

1.可视化见面运行

locust -f  D:\\workspace\\性能\\test.py

通过 http://localhost:8089/可以直接访问web页面

Number of total users to simulate：这里填写总并发数
Hatch rate：每秒钟启动多少个用户
host：代码里写了，会自动填充的

结果如下：

图中三个接口的请求数多少是由@task()来决定的，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。

2.通过命令执行

os.popen("locust -f  D:\\workspace\\性能\\test.py  --no-web -c 10 -r 10 -t 1  --csv=测试结果  --logfile=LOGFILE")

-f：指定运行的py文件

– no-web：通过命令运行

-c：总用户数

-r ：每秒钟启动多少个用户

–csv：报告存放路径

–logfile：指定日志存在路径

三.结果分析

从上到下：

1.吞吐量/每秒响应事务数（rps） 实时统计

2.平均响应时间/平均事务数 实时统计

3.虚拟用户数运行

具体分析可参考：https://blog.csdn.net/beiniao520/article/details/80240974