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python压测工具Locust
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python压测工具LocustLocust介绍
Locust作为基于Python语言的性能测试框架。
其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具。他的工作原理为协程并发，也就是gevent库。
Locust的缺点也显而易见，他没有友好的性能监控页面，没有任何关联，参数化，检查点之类的定义。当然基于python这些都不是问题，如果简单的使用，用来做压测是最合适不过了
Locust安装
1、安装了python，并加入了环境变量：pip intsall locustio
2、Pycharm内部直接import Locust，如图：
Locust实例_1（访问百度首页）代码：
from locust import HttpLocust, TaskSet, task #导入需要引用的类
class MyTasks(TaskSet):
'''
创建测试任务，需要继承TaskSet
可以添加多个测试任务
'''
#每个测试任务，往往会以实例方法的形式呈现
#同时需要使用task装饰器来装饰任务
@task
def one_task(self):
print("执行第一个测试任务")
self.client.get("/") #client封装的requests，所以requests的请求方法都能调用，括号内为子路径，与class RunTasks(HttpLocust)中的host拼接，也可以直接写成self.clint.get("http://www.baidu.com/"),在class RunTasks(HttpLocust)就不需要指host了
class RunTasks(HttpLocust):
'''
创建运行测试类，需要继承HttpLocust父类
'''
task_set = MyTasks #指定测试任务类，使用task_set覆盖父类属性
min_wait = 2000 #模拟负载的任务之间执行时的最小等待时间，单位为毫秒
max_wait = 5000 #模拟负载的任务之间执行时的最大等待时间，单位为毫秒
host = "http://www.baidu.com/" #进行压测的地
启动：
from locust import HttpLocust, TaskSet, task #导入需要引用的类
class MyTasks(TaskSet):
'''
创建测试任务，需要继承TaskSet
可以添加多个测试任务
'''
#每个测试任务，往往会以实例方法的形式呈现
#同时需要使用task装饰器来装饰任务
@task
def one_task(self):
print("执行第一个测试任务")
self.client.get("/") #client封装的requests，所以requests的请求方法都能调用，括号内为子路径，与class RunTasks(HttpLocust)中的host拼接，也可以直接写成self.clint.get("http://www.baidu.com/"),在class RunTasks(HttpLocust)就不需要指host了
class RunTasks(HttpLocust):
'''
创建运行测试类，需要继承HttpLocust父类
'''
task_set = MyTasks #指定测试任务类，使用task_set覆盖父类属性
min_wait = 2000 #模拟负载的任务之间执行时的最小等待时间，单位为毫秒
max_wait = 5000 #模拟负载的任务之间执行时的最大等待时间，单位为毫秒
host = "http://www.baidu.com/" #进行压测的地
可以在cmd中启动，也可以直接在Pycharm的控制台中启动：locust -f locusttest2.py --web-host=127.0.0.1
-f 后面跟的是需要启动的.py文件，--web-host=127.0.0.1 是我们需要的前端页面展示的地方
启动之后可以在在浏览器中输入127.0.0.1:8089访问页面
开始执行：
统计页面
图图表页面：
第一个为：RPS分别为每秒完成的请求数
第二个为：响应时间
第三个为：不同时间的虚拟数
失败请求页面
异常请求展示页面
数据下载页面
Locust实例2（某子系统系统压测）from locust import HttpLocust, TaskSet, task
class AdminLoadTest(TaskSet):
'''
创建后台管理站点压测类，需要继承TaskSet
可以添加多个任务
'''
def login(self): #登录方法
'''
登录实例方法
:return:
'''
self.client.post("http://ip：port/ssoserver/login?service=http://ip：port/portal/cas", {'username': 'Y2R6Znc=','password':'MTIzNDU2NzhBYQ==', 'scope': '','lt':'_cFC77B10F-B8C6-39DF-8177-35D753A043FC_kF557C6AB-47D5-9530-3B1F-75EA4B339131', 'eventId': 'submit'})#这里先截包，找到登录接口，由于密码都进行的js加密处理，所已我们直接正确的用户名密码加密的结果传入。post的参数可以直接使用字典的形式传入
def logout(self): #退出登录方法
'''
退出实例方法
:return:
'''
self.client.get("http://ip：port/portal/logout") #子系统的退出接口
def on_start(self):
'''
当任何一个task调度执行前，on_start实例方法会被调用
先登录
:return：
'''
self.login()
def on_stop(self):
'''
当任何一个task调度执行之后，on_stop实例方法会被调用
:return:
'''
self.logout()
@task #task装饰器来装饰任务
def admin_index(self):
'''
对后台主页进行压测
:return:
'''
self.client.get("http://ip:port/portal/")
class RunLoadTests(HttpLocust):
'''
创建运行类
'''
task_set = AdminLoadTest
min_wait = 200 #模拟负载的任务之间执行时的最小等待时间，单位为毫秒
max_wait = 500 #模拟负载的任务之间执行时的最大等待时间，单位为毫秒#启动：locust -f test_load.py --web-host=127.0.0.1 --host=172.25.16.7
from locust import HttpLocust, TaskSet, task
class AdminLoadTest(TaskSet):
'''
创建后台管理站点压测类，需要继承TaskSet
可以添加多个任务
'''
def login(self): #登录方法
'''
登录实例方法
:return:
'''
self.client.post("http://ip：port/ssoserver/login?service=http://ip：port/portal/cas", {'username': 'Y2R6Znc=','password':'MTIzNDU2NzhBYQ==', 'scope': '','lt':'_cFC77B10F-B8C6-39DF-8177-35D753A043FC_kF557C6AB-47D5-9530-3B1F-75EA4B339131', 'eventId': 'submit'})#这里先截包，找到登录接口，由于密码都进行的js加密处理，所已我们直接正确的用户名密码加密的结果传入。post的参数可以直接使用字典的形式传入
def logout(self): #退出登录方法
'''
退出实例方法
:return:
'''
self.client.get("http://ip：port/portal/logout") #子系统的退出接口
def on_start(self):
'''
当任何一个task调度执行前，on_start实例方法会被调用
先登录
:return：
'''
self.login()
def on_stop(self):
'''
当任何一个task调度执行之后，on_stop实例方法会被调用
:return:
'''
self.logout()
@task #task装饰器来装饰任务
def admin_index(self):
'''
对后台主页进行压测
:return:
'''
self.client.get("http://ip:port/portal/")
class RunLoadTests(HttpLocust):
'''
创建运行类
'''
task_set = AdminLoadTest
min_wait = 200 #模拟负载的任务之间执行时的最小等待时间，单位为毫秒
max_wait = 500 #模拟负载的任务之间执行时的最大等待时间，单位为毫秒#启动：locust -f test_load.py --web-host=127.0.0.1 --host=172.25.16.7
安装这样的参数，我们执行的动作为：一共1000个用户，每个用户在2~5秒内进行登录，访问首页，退出3个动作。用户数已没5秒一个的方式递增，我们来看看结果：
总览页面
图表页面：
针对这3个动作，子系统每秒能完成的请求数在150左右
响应时间随着用户量增加，持续上升
没有失败和异常的请求
总结：
locust用来做压测工具还是挺不错了，因为它单机能模拟并发量确实是太高了（采用的是协程的方式模拟并发），初次之外，locust还支持分布式，这样并发量就进一步提升了。由于Locust的缺点也显而易见，他没有友好的性能监控页面，没有任何关联，参数化，检查点之类的定义，所以locust单独不适合做完整的性能测试，当然如果能结合python的其他的库，也应该可以解决。有兴趣的小伙伴可以研究研究...
