1.6 万 Star！微软谷歌都在用 Python 性能测试工具

Locust是一款Python技术栈的开源的性能测试工具。Locust直译为蝗虫，寓意着它能产生蝗虫般成千上万的并发用户。

Locust并不小众，从它Github的Star数量就可见一斑：

链接：https://github.com/locustio/l...

截止文章写作时，一共15951Star。

Locust生态良好，它已在多家外企（包括世界500强）投入使用：

如此看来，Locust是非常值得学习和掌握的一款工具。

Python的魔力在于化繁为简，基于Python的Locust也能给仍然困惑于性能测试的我们带来启发。

Locust特点

• 以纯Python方式编写用户脚本，提供极大自由度。
• 用户脚本可以串行方式编写，Locust会通过轻量级进程/协程产生并发，无需自己做并发编程。
• 并发量大，借助于gevent库，Locust能产生成千上万并发请求。
• 开销小，Locust用户运行时开销很小。
• 良好的Web UI对性能结果实时监测。
• 能测任何系统任何协议，只需要写个client即可。
• 开放REST API，尽情发挥。

安装Locust

需要Python版本3.6及以上。执行pip命令：

$ pip install locust  

验证安装成功：

$ locust -V  

安装时会一并安装依赖库：Installing collected packages: Werkzeug, pywin32, zope.event, greenlet, gevent, geventhttpclient, itsdangerous, flask, Flask-BasicAuth, ConfigArgParse, pyzmq, psutil, locust能看出来flask为Locust提供了Web功能。

快速上手

使用Locust一般按照以下步骤进行：

1. 编写Python用户脚本。
2. 使用locust命令执行性能测试。
3. （可选）通过Web界面监测结果。

示例代码如下，新建locustfile.py文件：

import time  
from locust import HttpUser, task, between  
  
class QuickstartUser(HttpUser):  
    wait_time = between(1, 2.5)  
  
    @task  
    def hello_world(self):  
        self.client.get("/hello")  
        self.client.get("/world")  
  
    @task(3)  
    def view_items(self):  
        for item_id in range(10):  
            self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")  
            time.sleep(1)  
  
    def on_start(self):  
        self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})  

路径切换到locustfile.py文件所在目录，执行命令：

$ locust  

也可以通过-f指定某个目录文件：

$ locust -f locust_files/my_locust_file.py  

运行后，打开http://127.0.0.1:8089看到Web...

填写信息后，就能开始压测了。Web界面提供了结果统计数据：

和性能指标走势图：

脚本解析

示例脚本解析如下：

# Locust用户脚本就是Python模块  
import time  
from locust import HttpUser, task, between  
  
# 类继承自HttpUser  
class QuickstartUser(HttpUser):  
    # 每个模拟用户等待1~2.5秒  
    wait_time = between(1, 2.5)  
  
    # 被@task装饰的才会并发执行  
    @task  
    def hello_world(self):  
        # client属性是HttpSession实例，用来发送HTTP请求  
        self.client.get("/hello")  
        self.client.get("/world")  
  
    # 每个类只会有一个task被选中执行  
    # 3代表weight权重  
    # 权重越大越容易被选中执行  
    # view_items比hello_wolrd多3倍概率被选中执行  
    @task(3)  
    def view_items(self):  
        for item_id in range(10):  
            # name参数作用是把统计结果按同一名称进行分组  
            # 这里防止URL参数不同会产生10个不同记录不便于观察  
            # 把10个汇总成1个"/item"记录  
            self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")  
            time.sleep(1)  
  
    # 每个模拟用户开始运行时都会执行  
    def on_start(self):  
        self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})  

小结

本文先了解了Locust的背景和生态，它是值得学习的，对于Python技术栈来说更加如此。接着介绍了使用pip命令安装Locust，其中发现顺带安装了flask，Locust的Web功能是flask提供的。

然后给出了一段示例代码，按照步骤上手Locust。最后对示例代码进行了解析，浅尝辄止。locustfile实际上该怎么写呢？

参考资料：

https://locust.io/

https://docs.locust.io/en/sta...

开源前哨 日常分享热门、有趣和实用的开源项目。参与维护 10万+ Star 的开源技术资源库，包括：Python、Java、C/C++、Go、JS、CSS、Node.js、PHP、.NET 等。