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Locust基于python的协程机制，打破了线程进程的限制，可以能够在一台测试机上跑高并发 。
1.快慢：衡量系统的处理效率：响应时间 。
2.多少：衡量系统的处理能力：单位时间内能处理多少个事务（tps） 。
性能测试根据测试需求最常见的分为下面三类 。
1 负载测试load testing 。
不断向服务器加压，值得预定的指标或者部分系统资源达到瓶颈，目的是找到系统最大负载的能力 。
2 压力测试 。
通过高负载持续长时间，来验证系统是否稳定 。
3 并发测试:
同时像服务器提交请求，目的发现系统是否存在事务冲突或者锁升级的现象 。
性能负载模型 。
安装存在问题，可以通过豆瓣源下载 。
pip install locust
基本上多数的场景我们都可以基于这个模板read.py去做修改 。
from
locust
import
HttpUser, TaskSet, task, tag, events
#
启动locust时运行
@events.test_start.add_listener
def
setup(environment, **
kwargs):
#
print("task setup")
#
停止locust时运行
@events.test_stop.add_listener
def
teardown(environment, **
kwargs):
print
(
"
task teardown
"
)
class
UserBehavor(TaskSet):
#
虚拟用户启用task运行
def
on_start(self):
print
(
"
start
"
)
locusts_spawned.wait()
#
虚拟用户结束task运行
def
on_stop(self):
print
(
"
stop
"
)
@tag(
'
test1
'
)
@task(
2
)
def
index(self):
self.client.get(
'
/yetangjian/p/17320268.html
'
)
@task(
1
)
def
info(self):
self.client.get(
"
/yetangjian/p/17253215.html
"
)
class
WebsiteUser(HttpUser):
def
setup(self):
print
(
"
locust setup
"
)
def
teardown(self):
print
(
"
locust teardown
"
)
host
=
"
https://www.cnblogs.com
"
task_set
=
task(UserBehavor)
min_wait
= 3000
max_wait
= 5000
注：这里我们给了一个webhost，这样我们可以直接在浏览器中打开locust 。
当然我们可以把集合点操作放入上述模板的setup中去运行起来 。
locusts_spawned =
Semaphore()
locusts_spawned.acquire()
def
on_hatch_complete(**
kwargs):
"""
select_task类的钩子函数
:param kwargs:
:return:
"""
locusts_spawned.release()
events.spawning_complete.add_listener(on_hatch_complete)
n
=
0
class
UserBehavor(TaskSet):
def
login(self):
global
n
n
+= 1
print
(f
"
第{n}个用户登陆
"
)
def
on_start(self):
self.login()
locusts_spawned.wait()
@task
def
test1(self):
#
catch_response获取返回
with self.client.get(
"
/yetangjian/p/17253215.html
"
,catch_response=
True):
print
(
"
查询结束
"
)
class
WebsiteUser(HttpUser):
host
=
"
https://www.cnblogs.com
"
task_set
=
task(UserBehavor)
wait_time
= between(1,3
)
if
__name__
==
'
__main__
'
:
os.system(
'
locust -f read.py --web-host="127.0.0.1"
'
)
在上面两个例子中我们已经看到了一些，例如装饰器 events.test_start.add_listener ； events.test_stop.add_listener用来在负载测试前后进行一些操作，又例如on_start、 on_stop，在task执行前后运行，又例如 task ，可以用来分配任务的权重 。
等待时间 。
#
wait between 3.0 and 10.5 seconds after each task
#
wait_time = between(3.0, 10.5)
#
固定时间等待
#
wait_time = constant(3)
#
确保每秒运行多少次
constant_throughput（task_runs_per_second）
#
确保每多少秒运行一次
constant_pacing(wait_time)
同样也可以在User类下发重写wait_time来达到自定义 。
tag标记 。
@tag(
'
test1
'
)
@task(
2
)
def
index(self):
self.client.get(
'
/yetangjian/p/17320268.html
'
)
通过对任务打标记，就可以在运行时候执行运行某一些任务:
#只执行标记test1
os.system('locust -f read.py --tags test1 --web-host="127.0.0.1"')
#不执行标记过的
os.system('locust -f read.py --exclude-tags --web-host="127.0.0.1"')
#除去test1执行所有
os.system('locust -f read.py --exclude-tags test1 --web-host="127.0.0.1"')
自定义失败 。
#
定义响应时间超过0.1就为失败
with self.client.get(
"
/yetangjian/p/17253215.html
"
, catch_response=
True) as response:
if
response.elapsed.total_seconds() > 0.1
:
response.failure(
"
Request took too long
"
)
#
定义响应码是200就为失败
with self.client.get(
"
/yetangjian/p/17320268.html
"
, catch_response=
True) as response:
if
response.status_code == 200
:
response.failure(
"
响应码200，但我定义为失败
"
)
自定义负载形状 。
自定义一个shape.py通过继承 LoadTestShape 并重写tick 。
这个形状类将以100块为单位,20速率的增加用户数，然后在10分钟后停止负载测试（从运行开始的第51秒开始user_count会round到100） 。
from
locust
import
LoadTestShape
class
MyCustomShape(LoadTestShape):
time_limit
= 600
spawn_rate
= 20
def
tick(self):
run_time
=
self.get_run_time()
if
run_time <
self.time_limit:
#
User count rounded to nearest hundred.
user_count = round(run_time, -2
)
return
(user_count, self.spawn_rate)
return
None
运行图如下所示 。
通过命令行去触发 。
os.system(
'
locust -f read.py,shape.py --web-host="127.0.0.1"
'
)
不同时间阶段的例子 。
from
locust
import
LoadTestShape
class
StagesShapeWithCustomUsers(LoadTestShape):
stages
=
[
{
"
duration
"
: 10,
"
users
"
: 10,
"
spawn_rate
"
: 10
},
{
"
duration
"
: 30,
"
users
"
: 50,
"
spawn_rate
"
: 10
},
{
"
duration
"
: 60,
"
users
"
: 100,
"
spawn_rate
"
: 10
},
{
"
duration
"
: 120,
"
users
"
: 100,
"
spawn_rate
"
: 10
}]
def
tick(self):
run_time
=
self.get_run_time()
for
stage
in
self.stages:
if
run_time < stage[
"
duration
"
]:
tick_data
= (stage[
"
users
"
], stage[
"
spawn_rate
"
])
return
tick_data
return
None
。
最后此篇关于python轻量级性能工具-Locust的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python轻量级性能工具-Locust的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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