Locust实例展示
官网代码示例
我们来看看官网的第一个例子，很简单：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import HttpUser, between, task
class WebsiteUser(HttpUser):
#设置等待时间间隔
wait_time = between(5, 15)
def on_start(self):
self.client.post("/login", {
"username": "test_user",
"password": ""
})
@task
def index(self):
self.client.get("/")
self.client.get("/static/assets.js")
@task
def about(self):
self.client.get("/about/")
这里有几点说一下：
1、between：设置等待时间， 5s~15s；
2、client.get/ client.post：用法跟request是一样的。
其他的就没有什么可以重点强调的。
Locust代码模板及执行顺序
这段代码展示两点：
1、locust demo模板；
2、locust 代码执行顺序。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import HttpUser,TaskSet,task
'''
执行顺序：
Locust setup → TaskSet setup → TaskSet on_start →
TaskSet tasks → TaskSet on_stop → TaskSet teardown →
Locust teardown
'''
class UserBehavor(TaskSet):
#启动locust是运行setup方法
def setup(self):
print('task setup')
def teardown(self):
print('task teardown')
#虚拟用户启动task时运行
def on_start(self):
print('start')
#虚拟用户结束task时运行
def on_stop(self):
print('end')
@task(2)
def index(self):
self.client.get('/')
@task(1)
def profile(self):
self.client.get('/profile')
class WebsitUser(HttpUser):
def setup(self):
print('locust setup')
def teardown(self):
print('locust teardown')
host = 'http://xxx.com'
task_set = task(UserBehavor)
min_wait = 100
max_wait = 5000
if __name__ == '__main__':
pass
虽然笔者展示了模板，可以直接使用，但是，里面的内容，需要各位大佬自己填充。毕竟业务不同，填充的内容也不一样。
Locust类代码分析
实例代码展示
关于Locust类的详细讲解，放在了第一章节，因为笔者觉得先了解基础，再去看代码，就不至于看代码像看天书，至少遇到一个类，能有一个印象。
回归正题，老规矩，先上代码，再逐层分析：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import HttpUser,task,TaskSet
'''
在版本10.1，已经不再使用HttpLocust 和Locust，
取而代之的是HttpUser 和User
'''
# 定义ScriptTasks类，继承TaskSet类
class ScriptTasks(TaskSet):
#初始化，每个locust用户开始做的第一件事
def on_start(self):
#放置 用户名和密码
self.client.post('/login', {
"username":"carl_dj",
"password":'111111'
})
#@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，参数越大每次被虚拟用户执行的概率越高，默认为1
@task(2)
#创建index方法，
def index(self):
self.client.get('/')
@task(1)
def about(self):
#self.client 属性使用python的request库的方法，调用和使用方法和request一样
self.client.get('/about')
@task(2)
def demo(self):
payload = {}
headers = {}
self.client.post('/demo', data = payload,headers = headers)
#TaskSet类，该类定义用户任务信息(模拟用户信息)，
class WebsitUser(HttpUser):
#指向一个定义的用户行为
task_set = task(ScriptTasks)
#被测系统的host，
host = 'http://www.xxxxxx.com'
#每个用户执行两个任务间隔时间最小值，单位是（毫秒，默认是1000ms）
min_wait = 100
# 每个用户执行两个任务间隔时间最大值，单位是（毫秒）
max_wait = 5000
这里再强调一次：关于 HttpUser 和User的使用， 在版本10.1之后，就需要换成HttpUser 和 User，否则报错。
因为笔者发现，很多网站的大佬都在使用HttpLocust 和Locust，如果你的Locust 版本是9.x或者8.x，可以使用，不做强要求。
classTaskSet用法及展示
定义
1、TaskSet类实现了虚拟用户所执行任务的调度算法，包括：
①规划任务执行顺序：schedule_task；
②挑选下一个任务：execute_next_task；
③执行任务：execute_task；
④休眠等待：wait；
⑤中断控制：interrupt。
2、在1的基础上，就可以在TaskSet子类中进行以下操作：
①描述虚拟用户的业务测试场景；
②对虚拟用户的所有行为进行组织和描述；
③对不同任务的权重进行配置。
3、@task。通过@task()装饰的方法为一个事务，参数越大每次被虚拟用户执行的概率越高，默认是1。
4、TaskSet子类中采用2种方式定义任务信息：
① @task；
② tasks属性。
代码展示
1、采用@task装饰器定义任务信息：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import task,TaskSet
class UserBehav(TaskSet):
@task(2)
def test_case1(self):
self.client.get("/testcase1")
@task(4)
def test_case2(self):
self.client.get("/testcase2")
2、采用tasks属性定义任务信息：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import TaskSet
def test_case1(self):
self.client.get("/testcase1")
def test_case2(self):
self.client.get("/testcase2")
class UserBehav(TaskSet):
tasks = {test_case1:2,test_case2:4}
#另一种写法
# tasks = [(test_job1,1), (test_job1,3)]
上面的代码没有什么难度，这里就不做解释。
Locust高级用法
关联
做过接口或者爬虫的的大佬都知道，传参是必不可少的，而常见的场景有session_id。对于返回的html页面，可用采用lxml库来定位获取需要的参数。我们先上代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import HttpUser,task,TaskSet
from lxml import etree
class WebsitTasks(TaskSet):
#获取session
def get_session(self,html):
tags = etree.HTML(html)
return tags.xpath("输入标签需要定位的到元素")
#启动
def on_start(self):
html = self.client.get('/index')
session = self.get_session(html.text)
#设置payload参数
payload = {
'username': 'carl_dj',
'password':'111111',
'session':session
}
#设置header参数
header = {"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.61 Safari/537.36"}
self.client.post('/login',data = payload,headers = header)
@task(5)
def index(self):
self.client.get('/')
@task(1)
def about(self):
self.client.about('/about/')
class WebsiteUser(HttpUser):
# 被测系统的host，在终端中启动locust时没有指定--host参数时才会用到
host = "http://www.xxx.com/user/login"
# TaskSet类，该类定义用户任务信息，必填。这里就是:WebsiteTasks类名,因为该类继承TaskSet；
task_set = task(WebsiteTasks)
# 每个用户执行两个任务间隔时间的上下限（毫秒）,具体数值在上下限中随机取值，若不指定默认间隔时间固定为1秒
min_wait = 5000
max_wait = 15000
详细的内容都在代码中标注，这里就不再重新唠叨。
参数化
聊一聊参数化
老话说的好：代码写死一时爽，框架重构火葬场。虽然大部分大佬还没有涉及到 设计框架的阶段，但是，只要稍微努努力，迟早都是要遇到的的。
所以，就有了另一句老话：动态代码一时爽，一直动态一时爽。可见，参数化的作用真的很Nice！
话说回来，参数化的作用是啥呢？循环取数据，数据可重复使用。
三个场景认识参数化
场景1：模拟3个用户并发请求网页，共有100个URL地址，每个虚拟用户都会依次循环加载100个URL地址。
代码展示：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import TaskSet, task, HttpUser
class UserBehav(TaskSet):
def on_start(self):
self.index = 0
@task
def test_visit(self):
url = self.locust.share_data[self.index]
print('visit url: %s' % url)
self.index = (self.index + 1) % len(self.locust.share_data)
self.client.get(url)
class WebsiteUser( HttpUser):
host = 'http://www.xxx.com'
task_set = task(UserBehav)
share_data = ['url1', 'url2', 'url3', 'url4', 'url5']
min_wait = 1000
max_wait = 15000
场景2：模拟3用户并发注册账号，共有9个账号，要求注册账号不重复，注册完毕后结束测试。
概括：保证并发测试数据唯一性，不循环取数据。所有并发虚拟用户共享同一份测试数据，并且保证虚拟用户使用的数据不重复。
代码采用队列：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import TaskSet, task, HttpUser
import queue
class UserBehav(TaskSet):
@task
def test_register(self):
try:
data = self.locust.user_data_queue.get()
except queue.Empty:
print('account data run out, test ended.')
exit(0)
print('register with user: {}, pwd: {}'\
.format(data['username'], data['password']))
payload = {
'username': data['username'],
'password': data['password']
}
self.client.post('/register', data=payload)
class WebsiteUser(HttpUser):
host = 'http://www.xxx.com'
task_set = task(UserBehav)
user_data_queue = queue.Queue()
for index in range(100):
data = {
"username": "test%04d" % index,
"password": "pwd%04d" % index,
"email": "test%04d@debugtalk.test" % index,
"phone": "186%08d" % index,
}
user_data_queue.put_nowait(data)
min_wait = 1000
max_wait = 15000
场景3：模拟3个用户并发登录账号，总共有9个账号，要求并发登录账号不相同，但数据可循环使用。
概括：保证并发测试数据唯一性，循环取数据。所有并发虚拟用户共享同一份测试数据，保证并发虚拟用户使用的数据不重复，并且数据可循环重复使用。
代码展示：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import TaskSet, task, HttpUser
import queue
class UserBehav(TaskSet):
@task
def test_register(self):
try:
data = self.locust.user_data_queue.get()
except queue.Empty:
print('account data run out, test ended')
exit(0)
print('register with user: {0}, pwd: {1}' .format(data['username'], data['password']))
payload = {
'username': data['username'],
'password': data['password']
}
self.client.post('/register', data=payload)
self.locust.user_data_queue.put_nowait(data)
class WebsiteUser(HttpUser):
host = 'http://www.xxx.com'
task_set = task(UserBehav)
user_data_queue = queue.Queue()
for index in range(100):
data = {
"username": "test%04d" % index,
"password": "pwd%04d" % index,
"email": "test%04d@debugtalk.test" % index,
"phone": "186%08d" % index,
}
user_data_queue.put_nowait(data)
min_wait = 1000
max_wait = 15000
检查点
我们直接使用assert来进行断言操作。上代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-9-23
"""
from locust import task
@task
def test_interface(self):
#直接使用csdn的某一个api
with self.client.get("https://editor.csdn.net/md?articleId=108596407",name = 'fileconfig',catch_response=True) as response:
#python断言对接口返回值中的max字段进行断言
assert response.json()['rating']['max']==100
#对http响应码是否200进行判断
if response.status_code ==200:
response.success()
else:
response.failure("Failed!")
这里说明一下：
1、断言形式：with self.client.get(“url地址”,catch_response=True) as response；
2、response.status_code获取http响应码进行判断，失败后会加到统计错误表中；如果直接使用python自带assert，则不会进入到locust报表；
3、默认不写参数catch_response=False断言无效，将catch_response=True才生效。
Locust运行模式
运行Locust时，通常会使用到两种运行模式：单进程运行和多进程分布式运行。
单进程运行模式
定义及解析
1、Locust所有的虚拟并发用户均运行在单个Python进程中，由于单进程的原因，并不能完全发挥压力机所有处理器的能力，因此主要用于调试脚本和小并发压测的情况。
2、当并发压力要求较高时，就需要用到Locust的多进程分布式运行模式。一旦单台计算机不足以模拟所需的用户数量，Locust就会支持运行分布在多台计算机上的负载测试。
3、多进程分布运行情况：
①多台压力机同时运行，每台压力机分担负载一部分的压力生成；
②同一台压力机上开启多个slave的情况。
如果一台压力机有N个处理器内核，那么就在这台压力机上启动一个master，N个slave；
也可以启动N的倍数个slave。
有Web UI模式
Locust默认采用8089端口启动web，如果要使用其它端口，就可以使用如下参数进行指定。
参数说明：
① -P, --port：指定web端口，默认为8089.
终端中—>进入到代码目录：locust -f locustfile.py --host = xxxxx.com。
② -f：指定性能测试脚本文件。
③ -host：被测试应用的URL地址（如果不填写，读取继承（HttpLocust）类中定义的host）。
注意：
1、如果Locust运行在本机，在浏览器中访问http://localhost:8089即可进入Locust的Web管理页面；
2、如果Locust运行在其它机器上，那么在浏览器中访问http://locust_machine_ip:8089即可。
无Web UI模式
如果采用no_web形式，则需使用–no-web参数，并会用到如下几个参数。
参数说明：
① -c, --clients：指定并发用户数；
② -n, --num-request：指定总执行测试次数；
③ -r, --hatch-rate：指定并发加压速率，默认值位1。
示例展示：
$ locust -f locustfile.py --host = xxxxx --no-web -c 1 -n 2
启动Locust
在Pycharm的 的Terminal 中启动Locust，输入内容：
locust --host =http://localhost -f test_load.py
也可以在 VScode、WindowsPowserShell中启动，这里我就是用Pycharm演示一下。
多进程分布式运行
不管是单机多进程，还是多机负载模式，运行方式都是一样的，都是先运行一个master，再启动多个slave。
master启动
1、启动master时，需要使用–master参数；
2、如果要使用8089以外的端口，还需要使用-P、 --port参数。
示例展示：
locust -f prof_load.py --master --port=8089
slave 启动
1、启动slave时需要使用–slave参数；
2、在slave中，就不需要再指定端口；
3、master启动后，还需要启动slave才能执行测试任务。
示例展示：
locust -f monitorAgent.py --slave
locust -f monitorAgent.py --slave --master-host=<locust_machine_ip>
master和slave都启动完成，就可以进入到Locust 的Web界面，剩下的操作就是界面操作了。
Locust结果分析
Number of users to simulate：设置虚拟用户数，对应中no_web模式的-c, --clients参数；
Hatch rate（users spawned/second）：每秒产生(启动）的虚拟用户数 ， 对应着no_web模式的-r, --hatch-rate参数，默认为1。
上图启动了一个 master 和两个 slave，由两个 slave 来向被测试系统发送请求。
性能测试参数：
Type：请求的类型，例如GET/POST；
Name：请求的路径，这里为百度首页，即：https://www.baidu.com/；
request：当前请求的数量；
fails：当前请求失败的数量；
Median：中间值，单位毫秒，一半的服务器响应时间低于该值，而另一半高于该值；
Average：平均值，单位毫秒，所有请求的平均响应时间；
Min：请求的最小服务器响应时间，单位毫秒；
Max：请求的最大服务器响应时间，单位毫秒；
Content Size：单个请求的大小，单位字节；
reqs/sec：是每秒钟请求的个数。
相比于LoadRunner，Locust的结果展示十分简单，主要就四个指标：并发数、RPS、响应时间、异常率。但对于大多数场景来说，这几个指标已经足够了。
曲线分析图
关于Locust的代码实战及结果分析，就先到这里。
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