一般的软件性能测试都是使用专属的工具来进行，类似jmeter、LR等工具功能齐全且成熟。今天学习了python的一个性能测试模块locust，不用依赖UI界面进行配置，全程代码岂不是更爽。况且它不像jmeter模拟的负载是线程绑定的，最重要的一点就是，性能测试的原则就是尽可能的减少工具本身对于系统的影响，这一点locust无异于能更好的减少影响。当然创建过程对于新手而言是相对繁琐的。
安装方法不做陈述，python大部分都是使用的pycharm，安装三方库不要太简单。
直接贴代码看注释就可简单了解整个配置，想知道更多要养成command+左键看文档的习惯，毕竟有很多的函数方法会被弃用。
from locustimport HttpLocust,TaskSet,task,between
class UserBehavior(TaskSet):
def one_start(self):
#可在此处初始化前置任务，每一次任务调用一次
pass
#任务
#@task装饰该方法表示为用户行为，括号里面参数表示该行为的执行权重：数值越大，执行频率越高，不设置默认是1；
@task(1)
def getTagVals(self):
#request_params 配置请求头
#request_json 配置请求参数
request_url ='https://ratest-cp.csc108.com/advisor/ra/znjy/api/v1/graphql'
request_params = {
'User-Agent':"Mozilla/5.0 (Linux; Android 5.0; SM-G900P Build/LRX21T) AppleWebKit/537.36 (KHTML, "
"like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Mobile Safari/537.36",
'content-type':'application/json',
'Authorization':'eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.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.y2dCUd1i8HIQjNiAileI3oEehzvJvS52YPiXQFf_4tg'
}
request_json = {"query":"{weeklyList{startDate endDate}}","variables":None,"operationName":None}
response =self.client.post(url=request_url,params=request_params,json=request_json)
if response.status_code !=200:
print('异常！请求返回码:',response.status_code)
if response.status_code ==200:
print('成功！')
# 性能测试配置
class MobileUserLocust(HttpLocust):
#task_set 指向定义了用户行为的类
#wait_time 模拟负载的任务之间执行时的时间范围
task_set = UserBehavior
#host = '' #待测试的ip或者域名
wait_time = between(100,3000)
以上配置即可，自行修改
启动locust
1、如果启动的locust文件名为locustfile.py并位于当前工作目录中，可以在编译器中直接运行该文件，或者通过cmd，执行如下命令：
locust --host=‘请求url’
2、如果Locust文件位于子目录下且名称不是locustfile.py，可以使用-f命令启动上面的示例locust文件：
locust -f ‘文件名‘.py --host=‘请求url’
3、如果要运行分布在多个进程中的Locust，通过指定-master以下内容来启动主进程 ：
locust -f testscript/locusttest.py --master --host=‘请求url’
4、如果要启动任意数量的从属进程，可以通过-salve命令来启动locust文件：
locust -f testscript/locusttest.py --salve --host=‘请求url’
5、如果要运行分布式Locust，必须在启动从机时指定主机（运行分布在单台机器上的Locust时不需要这样做，因为主机默认为127.0.0.1）：
locust -f testscript/locusttest.py --slave --master-host=192.168.0.100 --host=‘请求url’
6、启动locust文件成功后，编译器控制台会显示如下信息：
[2020-04-09 01:01:44,727] IMYalost/INFO/locust.main: Starting web monitor at *:8089
[2020-04-09 01:01:44,729] IMYalost/INFO/locust.main: Starting Locust 0.8
PS：8089是该服务启动的端口号，如果是本地启动，可以直接在浏览器输入http://localhost:8089打开UI界面，如果是其他机器搭建locust服务，则输入该机器的IP+端口即可；
Number of users to simulate：设置模拟的用户总数
Hatch rate (users spawned/second)：每秒启动的虚拟用户数
Start swarming：执行locust脚本
指标就是这些个，模块如下：
Statistics：类似于jmeter中Listen的聚合报告；
Charts：测试结果变化趋势的曲线展示图，分别为每秒完成的请求数（RPS）、响应时间、不同时间的虚拟用户数；
Failures：失败请求的展示界面；
Exceptions：异常请求的展示界面；
Download Data：测试数据下载模块