python性能压测平台（python压测接口）

本文目录一览：

• 1、性能测试利器-Locust框架解析

• 2、【Python】【压力测试】Locust压力测试工具

• 3、Python实现性能自动化测试竟然如此简单

性能测试利器-Locust框架解析

本文章出自【码同学软件测试】

码同学公众号：自动化软件测试

码同学抖音号：小码哥聊软件测试

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认识Locust

说起性能测试工具，大家肯定想到的都是Jmeter，是的，由于其简单易用、功能强大，已经变成主流的压测工具之一。当需要实现一些高级功能的时候，可以使用Java语言对Jmeter进行扩展。

但是很多小伙伴只会Python，不会Java，可不可使用Python语言来做性能测试呢？答案是肯定的，今我们就来介绍下基于Python的强大的性能测试框架Locust。

Locust直译是“蝗虫”的意思，意在压测时产生的压力就像是漫天蝗虫一样，铺天盖地。Locust是用Python实现的开源性能测试框架，不同于其他压测工具基于进程/线程产生压力，Locust是完全基于事件，支持分布式，一个Locust节点可以在一个进程中轻松支持上千并发用户。从这一点来看，它的设计思路要远优于Jmeter、Loadrunner之类的工具。

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Locust环境搭建

1、安装Python，建议使用Python3.6+

2、安装Locust及其依赖：pip3 install -i locust

3、验证是否安装成功，执行命令：locust -V，如果能看到版本信息，即代表安装成功

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Locust脚本编写

不同于Jmeter的界面化脚本配置，Locust的脚本需要完全写Python代码，虽然从一定程度提高了脚本编 写的门槛，但是对于熟悉Python的人来说还是比较简单的，况且自己写代码的话，脚本的灵活性更高。

Locust脚本就是一个普通的Python文件，但是在脚本中必须先定义一个类，然后继承Locust提供的一个HttpUser类。在测试类里，将压测的请求封装到一个函数里，一个简单的Locust脚本就完成了。

看个实际的例子，比如现在要测试这样一个接口

URL：

参数：userName=adminpassword=1234

在上面脚本中，login_test是自定义的测试函数，函数上添加了一个装饰器@task，标明此函数是需要

Locust并发执行。在函数内调用了父类的client对象中post方法，发起了一次HTTP post请求。

在MyTest类里，必须添加一个wait_time属性，此属性设置了循环调用login_test之间的等待时间，

between(1,1)代表等待时间为1秒

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Locust脚本运行

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脚本写好后，需要在命令行上去运行Locust脚本，在cmd下（或者Mac的终端、Linux命令行），进入到脚本目录，执行命令

然后在浏览器上访问URL： ，就可以打开Locust的压测控制页面

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Locust压测执行

在Locust的压测控制页面打开后，就可以针对脚本做一些压测的配置了，比如并发数，压测持续时间，

host等，其中：

Number of total users to simulate： 并发数，代表模拟了多少虚拟用户

Hatch rate： 每秒产生的用户数

Host： 目标服务器的ip或域名

点击"Start swarming"，即可开始压测，在web页面会上统计出实时的性能汇总数据

字段解释

TPS和响应时间曲线图

【Python】【压力测试】Locust压力测试工具

性能测试参数

熟悉 Apache ab 工具的同学都知道，它是没有界面的，通过命令行执行。 Locust 同样也提供的命令行运行，好处就是更节省客户端资源。

启动参数：

--no-web 表示不使用Web界面运行测试。

-c 设置虚拟用户数。

-r 设置每秒启动虚拟用户数。

-t 设置设置运行时间。

出现的报错及解决办法：

使用Locust进行性能测试，Locust no-web模式执行命令locust -f zkxl_verify_ locust.py --host= --no-web -c 10 -r 2 -t 1m

提示locust: error: unrecognized arguments: --no-web -c

参考locust官方文档

将命令参数--no-web 更改为 --headless，将命令中指定用户并发数的参数 -c 改为 -u，即更改命令为：locust -f zkxl_verify_ locust.py --host= --headless -u 10 -r 2 -t 1m 即可.

locust的测试数据可以保存到CSV文件中，有两种方法可以进行此操作：

首先，通过Web UI运行Locust时，可以在“Download Data”选项卡下得到CSV文件。

其次，可以使用标签运行Locust，该标签将定期保存两个CSV文件。如果计划使用--no-web标签以自动化方式运行Locust

文件将被命名为example_response_times.csv 和 example_stats.csv （使用--csv=example）并记录Locust构建的信息。

如果你想要更快(慢)的写入速度，也可以自动以写入频率：

此数据将写入两个文件，并将_response_times.csv和_stats.csv添加到你提供的名称中：

和

打开命令提示符（或Linux终端），输入 locust --help 。

参考： 官方文档

一旦单台机器不够模拟足够多的用户时，Locust支持运行在多台机器中进行压力测试。

为了实现这个，你应该在 master 模式中使用 --master 标记来启用一个 Locust 实例。这个实例将会运行你启动测试的 Locust 交互网站并查看实时统计数据。master 节点的机器自身不会模拟任何用户。相反，你必须使用 --slave 标记启动一台到多台 Locustslave 机器节点，与标记 --master-host 一起使用(指出master机器的IP/hostname)。

常用的做法是在一台独立的机器中运行master，在slave机器中每个处理器内核运行一个slave实例。

在 master 模式下启动 Locust:

在每个 slave 中执行(192.168.0.14 替换为你 msater 的IP):

参数

--master

设置 Locust 为 master 模式。网页交互会在这台节点机器中运行。

--slave

设置 Locust 为 slave 模式。

--master-host=X.X.X.X

可选项，与 --slave 一起结合使用，用于设置 master 模式下的 master 机器的IP/hostname(默认设置为127.0.0.1)

--master-port=5557

可选项，与 --slave 一起结合使用，用于设置 master 模式下的 master 机器中 Locust 的端口(默认为5557)。注意，locust 将会使用这个指定的端口号，同时指定端口+1的号也会被占用。因此，5557 会被使用，Locust将会使用 5557 和 5558。

--master-bind-host=X.X.X.X`

可选项，与 --master 一起结合使用。决定在 master 模式下将会绑定什么网络接口。默认设置为*(所有可用的接口)。

--master-bind-port=5557

可选项，与 --master 一起结合使用。决定哪个网络端口 master 模式将会监听。默认设置为 5557。注意 Locust 会使用指定的端口号，同时指定端口+1的号也会被占用。因此，5557 会被使用，Locust 将会使用 5557 和 5558。

--expect-slaves=X

在 no-web 模式下启动 master 时使用。master 将等待X连接节点在测试开始之前连接。

如下图，我启动了一个 master 和两个 slave，由两个 slave 来向被测试系统发送请求。

client属性：

TaskSet类:实现了虚拟用户所执行任务的调度算法，包括规划任务执行顺序(schedule_task)、挑选下一个任务(execute_next_task)、执行任务(execute_task)、休眠等待(wait)、中断控制(interrupt)等等。

在此基础上，我们就可以在TaskSet子类中采用非常简洁的方式来描述虚拟用户的业务测试场景，对虚拟用户的所有行为(任务)进行组织和描述，并可以对不同任务的权重进行配置。

在TaskSet子类中定义任务信息时，可以采取两种方式， @task 装饰器和 tasks 属性。

@task(1)中的数字表示任务的执行频率，数值越大表示执行的频率越高

采用tasks属性定义任务：

tasks = {test_job1:1, test_job2:2}中，test_job1:1,test_job2:2表示事件执行的频率，即test_job2的执行频率是test_job1的两倍

on_start函数是在Taskset子类中使用比较频繁的函数。在正式执行测试前执行一次，主要用于完成一些初始化的工作。

例如，当测试某个搜索功能，而该搜索功能又要求必须为登录态的时候，就可以先在on_start中进行登录操作，HttpLocust使用到了requests.Session，因此后续所有任务执行过程中就都具有登录态了

在TaskSequence类中，[email protected]_task()可以用来控制任务的执行顺序；里面的数值越小执行越靠前；

在Taskset类中，内置WAIT_TIME功能，它用于确定模拟用户在执行任务之间将等待多长时间。Locust提供了一些内置的函数，返回一些常用的wait_time方法。

1、 between(min,max)函数 ：用得比较多的函数

wait_time = between(3.0, 10.5)：任务之间等待的时间是3到10.5秒之间的任意时间

还可以用任意函数来定义等待时间， 比如平均1秒的等待时间

wait_time = lambda self: random.expovariate(1) 1000

2、 constant(number) 函数：

wait_time=constant(3)：任务之间等待的时候是3秒钟，且等待的时候不能超过任务运行的总时间，也就是在执行py文件时设置的时间

3、 constant_pacing(number) *函数:

wait_time=constant_pacing(3)：所以任务每隔3秒执行，但是当到达运行的总时间时，任务运行结束；

现实中有很多任务其实也是有嵌套结构的，比如用户打开一个网页首页后，用户可能会不喜欢这个网页直接离开，或者喜欢就留下来，留下来的话，可以选择看书、听音乐、或者离开；

在有Taskset嵌套的情况下，执行子任务时, 通过 self.interrupt() 来终止子任务的执行, 来回到父任务类中执行, 否则子任务会一直执行；

在上一页的案例中，在stay这个类中，对interrupt()方法的调用是非常重要的，这可以让一个用户跳出stay这个类有机会执行leave这个任务，否则他一旦进入stay任务就会一直在看书或者听音乐而难以自拔。

在进行接口多用户并发测试时，数据的重复使用可能会造成脚本的失败，那么需要对用户数据进行参数化来使脚本运行成功。

已登录功能为例：

创建 login_user() 方法，定义登录字典 users , 通过randint 随机获取字典中的用户数据。

在 login() 登录任务中，调用 login_user() 方法实现 随机用户的登录。

在此我们举出百度搜索的例子，假设每个人搜索的内容是不相同的；那么我们可以假设把数据放到队列中，然后从队列中依次把数据取出来；

可以利用python中Queue队列来进行处理；

Queue的种类 ：

Queue.Queue(maxsize=0)：先进先出队列

Queue.LifoQueue(maxsize=0)：后进先出队列

Queue.PriorityQueue(maxsize=0)：构造一个优先队列

参数maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限，插入会导致阻塞，直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0，队列大小没有限制

Queue的基本方法 ：

个别情况下测试数据可重复使用，因此我们可以把参数化数据定义为一个列表，在列表中取出数据；

在某些请求中，需要携带之前response中提取的参数，常见场景就是session_id。Python中可用通过re正则匹配，对于返回的html页面，可用采用lxml库来定位获取需要的参数；

我们以Phpwind登陆的来进行举例，在登陆的接口中需要把token参数传给服务器，token的值由页的接口返回；

方法一：使用正则表达式

方法二：采用lxml库来定位获取需要的参数

技术点：

1、导模块：lxml模块

2、etree.HTML() 从返回html页面获取html文件的dom结构

3、xpath() 获取token的xpath路径

catch_response = True ：布尔类型，如果设置为 True, 允许该请求被标记为失败。

通过 client.get() 方法发送请求，将整个请求的给 response， 通过 response.status_code 得请求响应的 HTTP 状态码。如果不为 200 则通过 response.failure('Failed!') 打印失败！

参考文章：

【虫师】

【官方文档的中文翻译】

Python实现性能自动化测试竟然如此简单

一、思考❓❔

1.什么是性能自动化测试?

2.Python中的性能自动化测试库？

locust库

二、基础操作

1.安装locust

安装成功之后，在cmd控制台将会新增一条命令，可输入如下命令查看：

2.基本用法

三、综合案例演练

1.编写自动化测试脚本

2.使用命令行运行

3.打开web ui界面进行配置

设置并发用户数为10，每5秒创建一个用户

压测过程截图

美轮美奂的压测报告

压测失败详情

下载压测统计数据

下载的压测统计数据csv文件