在本章节,你可以学习到:
1、Locust代码实例展示及解读:
①官网代码示例
②demo模板代码
3、Loucst的高级用法:
①关联
②参数化
③检查点
4、Locust的运行模式:
①单进程运行模式
②多进程分布式运行
5、Locust界面展示及结果分析
我们来看看官网的第一个例子,
很简单:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import HttpUser, between, task
class WebsiteUser(HttpUser):
#设置等待时间间隔
wait_time = between(5, 15)
def on_start(self):
self.client.post("/login", {
"username": "test_user",
"password": ""
})
@task
def index(self):
self.client.get("/")
self.client.get("/static/assets.js")
@task
def about(self):
self.client.get("/about/")
这里有几点说一下:
1、between: 设置等待时间, 5s~15s;
2、client.get/ client.post: 用法跟request是一样的。
其他的就没有什么可以重点强调的!
这段代码,小鱼展示两点:
1、locust demo模板;
2、locust 代码执行顺序。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import HttpUser,TaskSet,task
'''
执行顺序:
Locust setup → TaskSet setup → TaskSet on_start →
TaskSet tasks → TaskSet on_stop → TaskSet teardown →
Locust teardown
'''
class UserBehavor(TaskSet):
#启动locust是运行setup方法
def setup(self):
print('task setup')
def teardown(self):
print('task teardown')
#虚拟用户启动task时运行
def on_start(self):
print('start')
#虚拟用户结束task时运行
def on_stop(self):
print('end')
@task(2)
def index(self):
self.client.get('/')
@task(1)
def profile(self):
self.client.get('/profile')
class WebsitUser(HttpUser):
def setup(self):
print('locust setup')
def teardown(self):
print('locust teardown')
host = 'http://xxx.com'
task_set = task(UserBehavor)
min_wait = 100
max_wait = 5000
if __name__ == '__main__':
pass
虽然小鱼展示了模板,可以直接使用,但是,里面的内容,需要各位大佬自己填充~~
毕竟 业务不同,填充的内容也不一样!!
小屌丝:鱼哥,感觉你在开车,但是没证据!!
小鱼:都快一点了,你还不睡觉,白富美不香吗!!!
小屌丝:…
关于locust类的详细讲解,放在了第一章节,因为
小鱼觉得:先了解基础,再去看代码,这样就不至于看代码想看天书,至少遇到一个类,能有一个印象。
这里,为了方便大家,点击下方带颜色的文字即可进入第一章节:
《深聊性能测试,从入门到放弃之:Locust性能自动化(一)初识Locust》
回归正题,老规矩,先上代码,再逐层分析
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import HttpUser,task,TaskSet
'''
在版本10.1,已经不再使用HttpLocust 和Locust,
取而代之的是HttpUser 和User
'''
# 定义ScriptTasks类,继承TaskSet类
class ScriptTasks(TaskSet):
#初始化,每个locust用户开始做的第一件事
def on_start(self):
#放置 用户名和密码
self.client.post('/login', {
"username":"carl_dj",
"password":'111111'
})
#@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,参数越大每次被虚拟用户执行的概率越高,默认为1
@task(2)
#创建index方法,
def index(self):
self.client.get('/')
@task(1)
def about(self):
#self.client 属性使用python的request库的方法,调用和使用方法和request一样
self.client.get('/about')
@task(2)
def demo(self):
payload = {
}
headers = {
}
self.client.post('/demo', data = payload,headers = headers)
#TaskSet类,该类定义用户任务信息(模拟用户信息),
class WebsitUser(HttpUser):
#指向一个定义的用户行为
task_set = task(ScriptTasks)
#被测系统的host,
host = 'http://www.xxxxxx.com'
#每个用户执行两个任务间隔时间最小值,单位是(毫秒,默认是1000ms)
min_wait = 100
# 每个用户执行两个任务间隔时间最大值,单位是(毫秒)
max_wait = 5000
这里小鱼在强调一次:
1、关于 HttpUser 和User的使用, 在版本10.1之后,就需要换成HttpUser 和 User,否则报错;
>>>因为小鱼发现,很多网站的大佬都在使用HttpLocust 和Locust,如果你的Locust 版本是 9.x或者8.x,可以使用,不做强要求。
1、TaskSet类实现了虚拟用户所执行任务的调度算法,包括:
①规划任务执行顺序:schedule_task;
②挑选下一个任务:execute_next_task;
③执行任务:execute_task;
④休眠等待:wait;
⑤中断控制:interrupt;
2、在1的基础上,就可以在TaskSet子类中进行以下操作:
①描述虚拟用户的业务测试场景;
②对虚拟用户的所有行为进行组织和描述;
③对不同任务的权重进行配置;
3、 @task
①通过@task()装饰的方法为一个事务。
>>>参数越大每次被虚拟用户执行的概率越高,默认是1。
4、TaskSet子类中采用2种方式定义任务信息:
① @task
② tasks属性
1、采用@task装饰器定义任务信息:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import task,TaskSet
class UserBehav(TaskSet):
@task(2)
def test_case1(self):
self.client.get("/testcase1")
@task(4)
def test_case2(self):
self.client.get("/testcase2")
2、采用tasks属性定义任务信息:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import TaskSet
def test_case1(self):
self.client.get("/testcase1")
def test_case2(self):
self.client.get("/testcase2")
class UserBehav(TaskSet):
tasks = {
test_case1:2,test_case2:4}
#另一种写法
# tasks = [(test_job1,1), (test_job1,3)]
上面的代码,没有什么难度,这里就不做解释。
做过接口或者爬虫的的大佬都知道,传参是必不可少的,
而常见的场景有session_id。
对于返回的html页面,可用采用lxml库来定位获取需要的参数。
我们先上代码
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import HttpUser,task,TaskSet
from lxml import etree
class WebsitTasks(TaskSet):
#获取session
def get_session(self,html):
tags = etree.HTML(html)
return tags.xpath("输入标签需要定位的到元素")
#启动
def on_start(self):
html = self.client.get('/index')
session = self.get_session(html.text)
#设置payload参数
payload = {
'username': 'carl_dj',
'password':'111111',
'session':session
}
#设置header参数
header = {
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.61 Safari/537.36"}
self.client.post('/login',data = payload,headers = header)
@task(5)
def index(self):
self.client.get('/')
@task(1)
def about(self):
self.client.about('/about/')
class WebsiteUser(HttpUser):
# 被测系统的host,在终端中启动locust时没有指定--host参数时才会用到
host = "http://www.xxx.com/user/login"
# TaskSet类,该类定义用户任务信息,必填。这里就是:WebsiteTasks类名,因为该类继承TaskSet;
task_set = task(WebsiteTasks)
# 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,若不指定默认间隔时间固定为1秒
min_wait = 5000
max_wait = 15000
嗯,详细的内容都在代码中标注,这里就不再重新唠叨。
老话说的好:代码写死一时爽,框架重构火葬场
虽然大部分大佬还没有涉及到 设计框架的阶段,但是,只要稍微努努力…
火葬场 迟早都是要去滴~ ~
所以,就有了另一句老话:动态代码一时爽,一直动态一时爽
可见,参数化的作用,真的,很Nice!
话说回来,参数化的作用是啥呢:循环取数据,数据可重复使用。
场景1:
>> 模拟3个用户并发请求网页,共有100个URL地址,每个虚拟用户都会依次循环加载100个URL地址
代码展示:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import TaskSet, task, HttpUser
class UserBehav(TaskSet):
def on_start(self):
self.index = 0
@task
def test_visit(self):
url = self.locust.share_data[self.index]
print('visit url: %s' % url)
self.index = (self.index + 1) % len(self.locust.share_data)
self.client.get(url)
class WebsiteUser( HttpUser):
host = 'http://www.xxx.com'
task_set = task(UserBehav)
share_data = ['url1', 'url2', 'url3', 'url4', 'url5']
min_wait = 1000
max_wait = 15000
场景2
>>>模拟3用户并发注册账号,共有9个账号,要求注册账号不重复,注册完毕后结束测试
概括:
保证并发测试数据唯一性,不循环取数据
>>>所有并发虚拟用户共享同一份测试数据,并且保证虚拟用户使用的数据不重复;
代码
采用队列
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import TaskSet, task, HttpUser
import queue
class UserBehav(TaskSet):
@task
def test_register(self):
try:
data = self.locust.user_data_queue.get()
except queue.Empty:
print('account data run out, test ended.')
exit(0)
print('register with user: {}, pwd: {}'\
.format(data['username'], data['password']))
payload = {
'username': data['username'],
'password': data['password']
}
self.client.post('/register', data=payload)
class WebsiteUser(HttpUser):
host = 'http://www.xxx.com'
task_set = task(UserBehav)
user_data_queue = queue.Queue()
for index in range(100):
data = {
"username": "test%04d" % index,
"password": "pwd%04d" % index,
"email": "test%[email protected]" % index,
"phone": "186%08d" % index,
}
user_data_queue.put_nowait(data)
min_wait = 1000
max_wait = 15000
场景3
>>>模拟3个用户并发登录账号,总共有9个账号,要求并发登录账号不相同,但数据可循环使用;
概括:
保证并发测试数据唯一性,循环取数据;
>>>所有并发虚拟用户共享同一份测试数据,保证并发虚拟用户使用的数据不重复,并且数据可循环重复使用。
代码展示
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import TaskSet, task, HttpUser
import queue
class UserBehav(TaskSet):
@task
def test_register(self):
try:
data = self.locust.user_data_queue.get()
except queue.Empty:
print('account data run out, test ended')
exit(0)
print('register with user: {0}, pwd: {1}' .format(data['username'], data['password']))
payload = {
'username': data['username'],
'password': data['password']
}
self.client.post('/register', data=payload)
self.locust.user_data_queue.put_nowait(data)
class WebsiteUser(HttpUser):
host = 'http://www.xxx.com'
task_set = task(UserBehav)
user_data_queue = queue.Queue()
for index in range(100):
data = {
"username": "test%04d" % index,
"password": "pwd%04d" % index,
"email": "test%[email protected]" % index,
"phone": "186%08d" % index,
}
user_data_queue.put_nowait(data)
min_wait = 1000
max_wait = 15000
我们直接使用assert来进行断言操作。
上代码:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import task
@task
def test_interface(self):
#直接使用csdn的某一个api
with self.client.get("https://editor.csdn.net/md?articleId=108596407",name = 'fileconfig',catch_response=True) as response:
#python断言对接口返回值中的max字段进行断言
assert response.json()['rating']['max']==100
#对http响应码是否200进行判断
if response.status_code ==200:
response.success()
else:
response.failure("Failed!")
这里说明一下:
1、断言形式:with self.client.get(“url地址”,catch_response=True) as response;
2、response.status_code获取http响应码进行判断,失败后会加到统计错误表中;
>>>如果直接使用python自带assert,则不会进入到locust报表,
3、默认不写参数catch_response=False断言无效,将catch_response=True才生效。
运行Locust时,通常会使用到两种运行模式:单进程运行和多进程分布式运行。
1、Locust所有的虚拟并发用户均运行在单个Python进程中,
由于单进程的原因,并不能完全发挥压力机所有处理器的能力,因此主要用于调试脚本和小并发压测的情况。
2、当并发压力要求较高时,就需要用到Locust的多进程分布式运行模式。
>>> 一旦单台计算机不足以模拟所需的用户数量,Locust就会支持运行分布在多台计算机上的负载测试。
3、多进程分布运行情况:
①多台压力机同时运行,每台压力机分担负载一部分的压力生成;
②同一台压力机上开启多个slave的情况。
>>>如果一台压力机有N个处理器内核,那么就在这台压力机上启动一个master,N个slave。
>>>也可以启动N的倍数个slave。
Locust默认采用8089端口启动web;如果要使用其它端口,就可以使用如下参数进行指定。
参数说明:
① -P, --port:指定web端口,默认为8089.
终端中—>进入到代码目录: locust -f locustfile.py --host = xxxxx.com
② -f: 指定性能测试脚本文件
③ -host: 被测试应用的URL地址【如果不填写,读取继承(HttpLocust)类中定义的host】
注意
1、如果Locust运行在本机,在浏览器中访问http://localhost:8089即可进入Locust的Web管理页面;
2、如果Locust运行在其它机器上,那么在浏览器中访问http://locust_machine_ip:8089即可。
如果采用no_web形式,则需使用–no-web参数,并会用到如下几个参数。
参数说明:
① -c, --clients:指定并发用户数;
② -n, --num-request:指定总执行测试次数;
③ -r, --hatch-rate:指定并发加压速率,默认值位1。
示例展示:
$ locust -f locustfile.py --host = xxxxx --no-web -c 1 -n 2
在Pycharm的 的Terminal 中启动 locust,
输入内容:
locust --host =http://localhost -f test_load.py
也可以在 VScode、WindowsPowserShell中启动,这里我就是用 Pycharm演示一下
不管是单机多进程,还是多机负载模式,运行方式都是一样的,都是先运行一个master,再启动多个slave。
1、启动master时,需要使用–master参数
2、如果要使用8089以外的端口,还需要使用-P, --port参数
示例展示:
locust -f prof_load.py --master --port=8089
1、启动slave时需要使用–slave参数
2、在slave中,就不需要再指定端口
3、master启动后,还需要启动slave才能执行测试任务
示例展示
locust -f monitorAgent.py --slave
ocust -f monitorAgent.py --slave --master-host=
master和slave都启动完成,就可以进入到Locust 的web界面。剩下的操作,就是界面操作了~
Number of users to simulate: 设置虚拟用户数,对应中no_web模式的-c, --clients参数;
Hatch rate(users spawned/second): 每秒产生(启动)的虚拟用户数 , 对应着no_web模式的-r, --hatch-rate参数,默认为1。
上图:启动了一个 master 和两个 slave,由两个 slave 来向被测试系统发送请求
性能测试参数
Type: 请求的类型,例如GET/POST。
Name:请求的路径。这里为百度首页,即:https://www.baidu.com/
request:当前请求的数量。
fails:当前请求失败的数量。
Median:中间值,单位毫秒,一半的服务器响应时间低于该值,而另一半高于该值。
Average:平均值,单位毫秒,所有请求的平均响应时间。
Min:请求的最小服务器响应时间,单位毫秒。
Max:请求的最大服务器响应时间,单位毫秒。
Content Size:单个请求的大小,单位字节。
reqs/sec:是每秒钟请求的个数。
相比于LoadRunner,Locust的结果展示十分简单,主要就四个指标:并发数、RPS、响应时间、异常率。但对于大多数场景来说,这几个指标已经足够了。
上图是 曲线分析图。
关于locust的代码实战及结果分析,就先到这里。
在这里,小鱼再多说一句:
万行代码从头写,先看基础挺要紧
所以,要弄懂代码,还是先看基础。
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