python+locust性能测试(二)之locust深入使用

Locust中有两个非常重要的类：Locust类和Taskset类。了解这两个类的使用对于Locust工具的使用是非常有必要的；

一、Locust类详细说明

Locust类中的属性有：
client属性：
task_set: 指向一个TaskSet类，TaskSet类定义了用户的任务信息，该属性为必填；
max_wait/min_wait: 每个用户执行两个任务间隔时间的上下限（毫秒），具体数值在上下限中随机取值，若不指定则默认间隔时间固定为1秒；
host：被测系统的host，当在终端中启动locust时没有指定--host参数时才会用到；
weight：同时运行多个Locust类时会用到，用于控制不同类型任务的执行权重。

在运行结果中发现job2是job1事件执行频率的2倍；
如果希望让某个 locust 类经常被执行，可以在这些类上设置一个 weight 属性。

二、TaskSet类详细说明

TaskSet类:实现了虚拟用户所执行任务的调度算法，包括规划任务执行顺序（schedule_task）、挑选下一个任务（execute_next_task）、执行任务（execute_task）、休眠等待（wait）、中断控制（interrupt）等等。
在此基础上，我们就可以在TaskSet子类中采用非常简洁的方式来描述虚拟用户的业务测试场景，对虚拟用户的所有行为（任务）进行组织和描述，并可以对不同任务的权重进行配置。
在TaskSet子类中定义任务信息时，可以采取两种方式，@task装饰器和tasks属性。

2.1 TaskSet类详细说明–@task装饰器

采用@task装饰器定义任务：
代码演示：

 from locust import TaskSet, task
 class UserBehavior(TaskSet):
    @task(1)
    def test_job1(self):
       self.client.get('/job1')
    @task(2)
    def test_job2(self):
       self.client.get('/job2')

    @task(1)中的数字表示任务的执行频率，数值越大表示执行的频率越高

2.2 TaskSet类详细说明–tasks属性

采用tasks属性定义任务：
代码演示：
from locust import TaskSet
def test_job1(obj):
   obj.client.get('/job1')

def test_job2(obj):
  obj.client.get('/job2')
class UserBehavior(TaskSet):
   tasks = {test_job1:1, test_job2:2}

说明：
tasks = {test_job1:1, test_job2:2}中，test_job1:1,test_job2:2表示事件执行的频率，即test_job2的执行频率是test_job1的两倍

2.3 TaskSet类详细说明–on_start函数

on_start函数是在Taskset子类中使用比较频繁的函数。在正式执行测试前执行一次，主要用于完成一些初始化的工作。
例如，当测试某个搜索功能，而该搜索功能又要求必须为登录态的时候，就可以先在on_start中进行登录操作，HttpLocust使用到了requests.Session，因此后续所有任务执行过程中就都具有登录态了

2.4 TaskSet类详细说明–控制任务的执行顺序

在TaskSequence类中，使用装饰器@seq_task()可以用来控制任务的执行顺序；里面的数值越小执行越靠前；
代码举例：

2.5 TaskSet类详细说明–休眠等待（wait）

在Taskset类中，内置WAIT_TIME功能，它用于确定模拟用户在执行任务之间将等待多长时间。Locust提供了一些内置的函数，返回一些常用的wait_time方法。
1、between(min,max)函数：用得比较多的函数
wait_time = between(3.0, 10.5)：任务之间等待的时间是3到10.5秒之间的任意时间

2、constant(number)函数：
wait_time=constant(3)：任务之间等待的时候是3秒钟，且等待的时候不能超过任务运行的总时间，也就是在执行py文件时设置的时间

3、constant_pacing(number)函数:
wait_time=constant_pacing(3)：所以任务每隔3秒执行，但是当到达运行的总时间时，任务运行结束；

2.6 TaskSet类详细说明–TaskSets 嵌套

现实中有很多任务其实也是有嵌套结构的，比如用户打开一个网页首页后，用户可能会不喜欢这个网页直接离开，或者喜欢就留下来，留下来的话，可以选择看书、听音乐、或者离开；
代码举例：

2.7 TaskSet类详细说明–中断控制(interrupt)

在有Taskset嵌套的情况下，执行子任务时, 通过 self.interrupt() 来终止子任务的执行, 来回到父任务类中执行, 否则子任务会一直执行；
在上一页的案例中，在stay这个类中，对interrupt()方法的调用是非常重要的，这可以让一个用户跳出stay这个类有机会执行leave这个任务，否则他一旦进入stay任务就会一直在看书或者听音乐而难以自拔。

三、Locust中实现参数化

在进行接口多用户并发测试时，数据的重复使用可能会造成脚本的失败，那么需要对用户数据进行参数化来使脚本运行成功。

情景一

在此我们举出百度搜索的例子，假设每个人搜索的内容是不相同的；那么我们可以假设把数据放到队列中，然后从队列中依次把数据取出来；
可以利用python中Queue队列来进行处理；


Queue的种类：
Queue.Queue(maxsize=0)：先进先出队列
Queue.LifoQueue(maxsize=0)：后进先出队列
Queue.PriorityQueue(maxsize=0)：构造一个优先队列
参数maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限，插入会导致阻塞，直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0，队列大小没有限制
Queue的基本方法：
Queue.Queue(maxsize=0)    如果maxsize小于1就表示队列长度无限
Queue.LifoQueue(maxsize=0)    如果maxsize小于1就表示队列长度无限
Queue.qsize()   返回队列的大小 
Queue.empty()   如果队列为空，返回True,反之False 
Queue.full()   如果队列满了，返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]])   读队列，timeout等待时间 
Queue.put(item, [block[, timeout]])   写队列，timeout等待时间 
Queue.queue.clear()   清空队列

情景二

个别情况下测试数据可重复使用，因此我们可以把参数化数据定义为一个列表，在列表中取出数据；

四、Locust中实现关联

在某些请求中，需要携带之前response中提取的参数，常见场景就是session_id。Python中可用通过re正则匹配，对于返回的html页面，可用采用lxml库来定位获取需要的参数；
我们以Phpwind登陆的来进行举例，在登陆的接口中需要把token参数传给服务器，token的值由页的接口返回；

方法一：使用正则表达式

方法二：采用lxml库来定位获取需要的参数

技术点：
1、导模块：lxml模块
2、etree.HTML() 从返回html页面获取html文件的dom结构
3、xpath() 获取token的xpath路径

五、Locust中实现断言

在进行性能测试时，断言是必须的。比如你在请求一个页面时，就可以通过状态来判断返回的 HTTP 状态码是不是 200。
在locust中通过with self.client.get("url地址",catch_response=True) as response的形式；
通过 client.get() 方法发送请求，将整个请求的给 response， 通过 response.status_code 得请求响应的 HTTP 状态码。如果不为 200 则通过 response.failure('Failed!') 打印失败！如果断言失败后会加到统计错误表中