locust案例demo實踐

**自：

提到效能測試，大部分小夥伴想到的就是lr和jmeter這種工具，小編一直不太喜歡寫這種工具類的東西，我的原則是能用**解決的問題，盡量不去用工具。

python裡面也有乙個效能測試框架locust，本篇簡單的介紹locust的基本使用，希望越來越多的小夥伴能一起愛上它！

環境準備：

python3.6

windows電腦

locust

locust是一款易於使用的分布式使用者負載測試工具。它用於對**（或其他系統）進行負載測試，並確定系統可以處理多少併發使用者。

這個想法是，在測試期間，一群蝗蟲（locust）會攻擊你的**。您定義了每個蝗蟲locust（或測試使用者）的行為，並且實時地從web ui監視群集過程。這將有助於您在讓真正的使用者進入之前進行測試並識別**中的瓶頸。

locust完全基於事件，因此可以在一台計算機上支援數千個併發使用者。與許多其他基於事件的應用程式相比，它不使用**。相反，它通過協程（gevent）機制使用輕量級過程。每個蝗蟲蜂擁到你的**實際上是在自己的程序內執行（或者是greenlet，這是正確的）。這允許您在python中編寫非常富有表現力的場景，而不會使**複雜化。

** gevent是第三方庫，通過greenlet實現協程。greenlet是python的並行處理的乙個庫。 python 有乙個非常有名的庫叫做 stackless ，用來做併發處理，主要是弄了個叫做tasklet的微執行緒的東西，而greenlet 跟stackless的最大區別是greenlet需要你自己來處理執行緒切換，就是說，你需要自己指定現在執行哪個greenlet再執行哪個greenlet。**

locust支援python 2.7, 3.4, 3.5, and 3.6的版本，小編的環境是python3.6直接用pip安裝就行

$ pip install locustio

安裝完成後，使用pip檢視版本號0.9.0

$ pip show locustio

使用--help檢視幫助資訊

$ locust --help

locust裡面請求是基於requests的，每個方法請求和requests差不多，請求引數、方法、響應物件和requests一樣的使用，之前學過requests庫的，這裡就非常簡單了

'''使用者行為：開啟我的部落格首頁demo'''

@task(1)

def open_blog(self):

# 定義requests的請求頭

min_wait = 3000 # 單位毫秒

max_wait = 6000 # 單位毫秒

if __name__ == "__main__":

import os

os.system("locust -f demo.py --host=")

**註解：

新建乙個類blogdemo(taskset)，繼承taskset，該類下面寫一些準備請求的行為（訪問的介面）

裡面的self.client呼叫get和post方法，跟requests是一樣的

@task裝飾該方法表示為使用者行為。括號裡面引數表示該行為挑選執行的權重，數值越大，執行頻率越高，不設定預設是1

websiteuser()類用於設定效能測試。

task_set ：指向乙個定義了的使用者行為類。

min_wait ：使用者執行任務之間等待時間的下界，單位：毫秒。

max_wait ：使用者執行任務之間等待時間的上界，單位：毫秒。

啟動locust可以直接在pycharm裡面執行上面的**，執行後編輯器出現兩行

[2018-09-12 23:23:57,500] desktop-hj487c8/info/locust.main: starting web monitor at *:8089

[2018-09-12 23:23:57,500] desktop-hj487c8/info/locust.main: starting locust 0.9.0

也可以通過cmd執行

$ locust -f demo.py --host=

8089是該服務啟動的埠號。由於是在本機上搭建的locust，所以可以直接在瀏覽器輸入http://localhost:8089/開啟，

如果是在其它機器上搭建的locust服務，那就通過http://其它機器ip:8089/開啟

設定虛擬使用者數30，每秒啟動5個使用者，點選start swarming 開始執行

點stop可以停止測試

new test可以重新設定使用者數

charts圖示展示

三個圖示分別是

locust案例demo實踐

vue 元件化綜合案例demo

Oracle PL SQL入門案例實踐

demo41 案例練習

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