python locust库如何实现性能测试

这篇文章主要为大家展示了python locust库如何实现性能测试，内容简而易懂，希望大家可以学习一下，学习完之后肯定会有收获的，下面让小编带大家一起来看看吧。

Locust（俗称 蝗虫）, 一个轻量级的开源压测工具，用Python编写。

安装

pip3 install locust

Python编写性能测试脚本

import json

from locust import HttpLocust, TaskSet, task

"""
创建后台管理站点压测类，需要继承TaskSet
可以添加多个测试任务
"""


class AdminLoadTest(TaskSet):

  # 用户执行task前调用
  def on_start(self):
    pass

  # 用户执行task后调用
  def on_stop(self):
    pass

  @task(1)
  def download(self):
    header = {"Content-Type": "application/json"}
    data = {
      "staff_id": 94
    }
    data = json.dumps(data)
    self.client.post('/get_know_list', data=data, headers=header)

  @task(2)
  def body(self):
    header = {"Content-Type": "application/json"}
    data = {
      "staff_id": 94
    }
    data = json.dumps(data)
    self.client.post('/get_answer_list', data=data, headers=header)


class RunLoadTests(HttpLocust):
  """
  创建运行压测类
  """
  task_set = AdminLoadTest
  min_wait = 1000
  max_wait = 50000
  weight = 1
if __name__ == "__main__":
  import os

  os.system("locust -f test_download.py --host=http://127.0.0.1:5000")

AdminLoadTest类继承TaskSet类，用以描述用户行为：

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，默认为1（事务blogs()被执行的概率是bky_index()的2倍）；

• on_start()：每个locust用户执行测试事务之前执行一次，用于做初始化的工作，如登录；
• on_stop(): 每次执行完测试事务之后执行一次。
• RunLoadTests类用于设置性能测试属性：
• task_set：指向定义的一个用户行为类；
• min_wait：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；
• max_wait：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。）；
• weight：一个文件中有多个locust用户类时，指定用户类的权重（默认新增locust用户时会随机选择一个用户类）；

启动

终端进入代码目录，输入 locust -f start.py --host=http://localhost:5000

使用os.system在代码里面写入启动命令

各个参数的含义

• -f : 指定要运行的测试脚本文件
• --host : 要加载主机的URL前缀,不指定时，读取WebsiteUser类中定义的host；
• --master : 单台机器不能模拟更多用户时，分布式模式，通过--master指定主进程；打开Locust的web界面

使用上面的命令行启动Locust之后，应该打开浏览器并将其指向http://localhost:8089/(如果您在本地运行Locust)。

Number of total users to simulate : 设置模拟用户数；Hatch rate（users spawned/second） : 每秒产生（启动）的虚拟用户数；

设置好模拟用户后，点击Start swarming开始测试，测试结果如下：

• Type　　 ：请求的类型，如GET/POST；
• Name ：请求的路径；
• request ：已发出请求数量；
• fails ：请求失败的数量；
• Median ：响应时间的中间值（单位：毫秒）；
• Average ：平均响应时间（单位：毫秒）；
• Min ：请求的最小响应时间（单位：毫秒）；
• Max ：请求的最大响应时间（单位：毫秒）；
• Content Size：单个请求的大小（单位：字节）；
• reqs/sec：每秒钟请求的个数；

以上就是关于python locust库如何实现性能测试的内容，如果你们有学习到知识或者技能，可以把它分享出去让更多的人看到。