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Python locust工具使用詳解

一、簡介

1、優勢

locust是python語言開發的一款的開源的的性能測試框架，他比jmeter更加的輕量級，主要是通過協程（gevent）的方式去實現并發，通過協程的方式可以大幅提高單機的并發能力，同時避免系統級的資源調度。locust具有開源性、分布式、支持高并發，支持webUI的操作方式。

2、劣勢

locust的圖表功能較弱，只展示了很少的數據

locust不支持監控服務端的狀態，需要借助第三方工具，或者自己寫代碼去實現

二、安裝

locust的安裝非常簡單，直接通過pip的方式就可以安裝

	
pip install locust

三、locust的庫和方法介紹

1、from locust import task

通過task可以把某個函數指定為任務，直接@task裝飾對應的函數即可，在@tast(n)中可以有一個參數n，意思是這個任務的占比是多少

2、from locust import TaskSet

需要定義一個類，繼承TaskSet這個類，這個是是一個任務集的概念，這個類中可以包括多個task

3、from locust import HttpUser

需要定義一個類，這個類要繼承HttpUser，通過這個定義的類我們可以執行具體的任務集

看了上面的介紹，可能大家有點云里霧里的，下面我們由淺入深看代碼

四、實戰代碼V1.0（入門代碼）

1、代碼如下

from locust import HttpLocust
from locust import HttpUser
from locust import task
from locust import TaskSet
#指定一個任務集
class My_task_set(TaskSet):
 
 
    #這是某個任務,30是比例，比如這里是30/50
    @task(30)
    def getindex1(self):
        # client就是個requests對象
        # catch_response，告訴locust如何判斷請求失敗還是成功
        res  = self.client.get("/bainianminguo/p/10952586.html")
 
    @task(20)
    def getindex2(self):
        # client就是個requests對象
        res = self.client.get("/bainianminguo/p/7253930.html")
 
 
class WebSite(HttpUser):
    # 指定要執行哪個任務集
    tasks = [My_task_set,]
    # 請求和請求之間最小的間隔時間
    min_wait = 1000
    # 請求和請求之間最大的間隔時間
    max_waif = 2000

2、進入代碼的目錄，執行如下命令

3、打開瀏覽器，輸入http://localhost:8089/

4、參數講解

Number of total users to simulate 模擬的總的用戶數

Spawn rate 每秒鐘新增的用戶數

五、實戰代碼V1.1（入門代碼）

1、任務集類中的on_start方法

class My_task_set(TaskSet):
 
    #添加初始化方法
    def on_start(self):
        print("類似類中的構造方法，每個用戶在任務開始前，只執行一次,在這里可以定義一個對象的屬性，這樣其它測試集就可以使用這個屬性")

這個方法類似pytest框架中的前置條件或者說是面向對象中的構造方法

2、任務集類中的on_start方法

def on_stop(self):
    print("類似類中的后置方法，每個用戶在任務開始后，只執行一次,在這里可以定義一個對象的屬性，這樣其它測試集就可以使用這個屬性")

六、實戰代碼V1.2（入門代碼）

1、如何判斷請求是失敗還是成功

2、然后再響應的消息中指定判斷邏輯即可，success即為成功，failure即為失敗

七、實戰代碼V1.3（全量代碼）

from locust import HttpLocust
from locust import HttpUser
from locust import task
from locust import TaskSet
 
# locust中的client會自動幫我們處理cookies。類似request.session(),所以如果我們登陸的時候，只需要在on_start中登陸一次就可以了
 
# 如果在locust中，如果url是不需要統計，則我們不要用clent去訪問api，應該用request去訪問，這樣就locust就不會統計request庫發起的請請求
#指定一個任務集
class My_task_set(TaskSet):
 
    #添加初始化方法
    def on_start(self):
        print("類似類中的構造方法，每個用戶在任務開始前，只執行一次,在這里可以定義一個對象的屬性，這樣其它測試集就可以使用這個屬性")
 
    def on_stop(self):
        print("類似類中的后置方法，每個用戶在任務開始后，只執行一次,在這里可以定義一個對象的屬性，這樣其它測試集就可以使用這個屬性")
 
    #這是某個任務,30是比例，比如這里是30/50
    @task(30)
    def getindex1(self):
        # client就是個requests對象
        # catch_response，告訴locust如何判斷請求失敗還是成功
        res  = self.client.get("/bainianminguo/p/10952586.html",catch_response=True)
        if res.code == 200:
            res.success()
        else:
            res.failure("ff")
        print(res)
    @task(20)
    def getindex2(self):
        # client就是個requests對象
        res = self.client.get("/bainianminguo/p/7253930.html")
        print(res)
 
class WebSite(HttpUser):
    # 指定要執行哪個任務集
    # task_set = My_task_set
 
    tasks = [My_task_set,]
    # 請求和請求之間最小的間隔時間
    min_wait = 1000
    # 請求和請求之間最大的間隔時間
    max_waif = 2000
 
 
# Number of total users to simulate   模擬的用戶數
# Spawn rate                          每秒鐘產生的用戶數

八、常見問題

1、cookies

locust中的client會自動幫我們處理cookies。類似request.session(),所以如果我們登陸的時候，只需要在on_start中登陸一次就可以了

2、多統計api的問題

如果在locust中，如果url是不需要統計，則我們不要用clent去訪問api，應該用request去訪問，這樣就locust就不會統計request庫發起的請請求

九、分布式調用的問題

一旦單臺機器不夠模擬足夠多的用戶時，Locust支持運行在多臺機器中進行壓力測試。
 
為了實現這個，你應該在 master 模式中使用--master標記來啟用一個 Locust 實例。這個實例將會運行你啟動測試的 Locust 交互網站并查看實時統計數據。br>master 節點的機器自身不會模擬任何用戶。相反，你必須使用 --slave 標記啟動一臺到多臺 Locustslave 機器節點，與標記 --master-host 一起使用(指出master機器的IP/hostname)。
 
常用的做法是在一臺獨立的機器中運行master，在slave機器中每個處理器內核運行一個slave實例。
 
注意：master 和每一臺 slave 機器，在運行分布式測試時都必須要有 locust 的測試文件。

在 master 模式下啟動 Locust:
 
locust -f my_loucstfile.py --master
 
在每個 slave 中執行(192.168.0.14 替換為你 msater 的IP):
 
locust -f my_locustfile.py --slave --master-host=192.168.0.14