01. Locust框架
01. Locust框架
https://zhuanlan.zhihu.com/p/530985154
https://www.cnblogs.com/xiaolangjianke/p/12836956.html
1. Locust介绍和安装
- Locust特点
- 基于Python的开源负载测试工具
- 支持多种操作系统
- 支持二次开发
- 能够模拟更多用户
- 基于协程（微线程）的并发
- Locust 与 JMeter对比
| JMeter | Locust | |
|---|---|---|
| 授权方式 | 开源免费 | 开源免费 |
| 语言 | Java | Python |
| 测试脚本形式 | GUI | Python |
| 并发机制 | 线程 | 协程（微线程） |
| 单机并发能力 | 低 | 高 |
| 是否支持分布式 | 支持 | 支持 |
| 实时资源监控 | 不支持（借助PerFMon插件） | 不支持 |
| 分析报表 | 简单图标 | 简单图标 |
| 二次开发 | 支持 | 支持 |
Locust安装
前提：已安装pycharm、python3.5 以上的版本 在线安装: pip install locustio==0.12.2 离线安装 Pycharm安装 locust与python版本问题 pip uninstall gevent pip install gevent==1.3.0
2. 案例演示环境说明
登录
- URL： http://bms-test.ithiema.net/bms/login - 请求方式：POST - 请求参数：{"username": "admin", "password": "123456"}首页
- URL：http://bms-test.ithiema.net/bms/index - 请求方式：GET获取用户信息
- URL：http://bms-test.ithiema.net/bms/profile - 请求方式：GET退出
- URL：http://bms-test.ithiema.net/bms/logout - 请求方式：POST
3. 编写Locust测试脚本
1. Locust测试脚本实现步骤
定义任务 - 发送HTTP接口请求(类似JMeter中的HTTP取样器)
from locust import TaskSet, HttpLocust """ pip install locustio==0.12.2 locust 与 python版本问题 pip uninstall gevent pip install gevent==1.3.0 """ # 定义任务locust里发送请求是基于requests实现的，请求方法、参数、响应对象和requests使用方式一样 def login(l): l.client.post("/login", data={"username": "admin", "password": "123456"}) def index(l): l.client.get("/index") def profile(l): l.client.get("/profile") def logout(l): l.client.post("/logout")定义任务集 - 定义一个用户行为，包含多个HTTP请求（即具体的任务，类似于JMeter中的事物管理器）。
class UserBehavier(TaskSet): """ 定义一个用户行为（任务集），包含多个具体的任务。 定义一个用户行为类，要继承TaskSet类，表示一个任务集 tasks：用来添加任务，它是一个dict类型，key表示任务的方法名，value表示挑选执行的权重，数值越大执行频率越高 on_start：前置方法(前置任务)，在所有任务之前调用 on_stop：后置方法(后置任务)，当任务集停止时调用 """ tasks = { index: 3, profile: 1 }
def on_start(self):
login(self)
def on_stop(self):
logout(self)
```
定义Locust类 - Locust类代表用户，用户会对应具体的用户行为（即任务集，类似与JMeter中的线程组）。
class WebsitUser(HttpLocust): """ 定义一个Locust类，这个类代表用户 task_set：该属性指向`TaskSet`类，定义用户的行为 min_wait：用户执行任务之间等待时间的下界，默认值：1000ms max_wait：用户执行任务之间等待时间的上界，默认值：1000ms host：被测应用的网址，例如：http://bms-test.ithiema.net weight：用户被选中的概率，权重越大，被选中的机会就越大。默认 值：10 """ task_set = UserBehavier min_wait = 500 max_wait = 1000 host = "https://www.baidu.com/s?wd=" weight = 10
4. 运行Locust脚本
if __name__ == "__main__":
import os
os.system("locust -f 01-locust_demo.py --host=https://www.cnblogs.com")or
运行命令：
locust -f locust_files/my_locust_file.py --host=http://example.com
参数介绍：
-f：用来指定locust文件所在路径
--host：用来指定测试应用的网址打开Locust的web界面
运行Locust脚本后，打开浏览器并访问：http://localhost:8089。可以看到如下界面：
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参数介绍
- Number of users to simulate：要模拟的用户数量
- Hatch rate (users spawned/second)：孵化率(用户生成/秒)，即每秒启动虚拟用户数
- 点击Start swarming 开始运行性能测试
Statistics界面
类似于JMeter中的聚合报告
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Charts界面
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
image-20230330160721393
Failures界面
失败请求的展示界面，即服务器原因导致无法处理请求
image-20230324160103617
Exceptions界面
异常请求的展示界面
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Download Data界面
测试数据下载模块， 提供三种类型的CSV格式的下载，分别是：Statistics CSV、responsetime CSV、failures CSV、exceptions CSV
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