Python Locust全过程使用代码详解

Python locust 是一个基于 Python 的开源负载测试工具，可以模拟大量用户并发访问网站、API等，以测试它们的性能和承受能力。Python locust 具有易于编写和运行的脚本、实时监控和可扩展性等特点，因此在实际的软件开发中得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用 Python locust 进行负载测试。

一、Python locust 的安装

在使用 Python locust 进行负载测试之前，首先需要安装它。你可以通过以下两种方式安装 Python locust：

1.使用 pip 安装

使用 pip 安装 Python locust 的命令如下：

pip install locust

2.使用 conda 安装

使用 conda 安装 Python locust 的命令如下：

conda install locust

二、Python locust 的使用

在安装 Python locust 后，就可以开始使用它进行负载测试了。Python locust 的使用需要编写 locustfile.py 文件。locustfile.py 文件定义了负载测试的任务和用户行为等信息。

1.编写 locustfile.py 文件

在 locustfile.py 文件中，定义了负载测试的任务和用户行为等信息。locustfile.py 文件应该包含以下内容：

from locust import HttpUser, task, between
class MyUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2)
    @task
def index(self):
self.client.get("/")
    @task(3)
def about(self):
self.client.get("/about")

在这个例子中，定义了一个 MyUser 类，它继承自 HttpUser 类。在 MyUser 类中，定义了两个任务：index 和 about。其中，index 任务是访问根网址("/")，而 about 任务是访问 "/about" 网址。这两个任务的执行顺序是随机的。wait_time 属性指定了每个用户执行任务之间的等待时间，它是一个随机数，范围在 1 到 2 秒之间。

2.启动 locust 服务

在编写 locustfile.py 文件后，就可以启动 locust 服务了。在命令行中，使用以下命令启动 locust 服务：

locust -f locustfile.py

这个命令将启动 locust 服务，并在命令行中输出相关信息，如下所示：

[2021-06-10 14:32:20,740] MacBook-Pro.local/INFO/locust.main: Starting web monitor at *:8089
[2021-06-10 14:32:20,741] MacBook-Pro.local/INFO/locust.main: Starting Locust 1.4.3

3.访问 locust 网页界面

在启动 locust 服务后，就可以访问 locust 的 web 界面了。在浏览器中，访问以下网址：http://localhost:8089/，即可访问 locust 的 web 界面。在 locust 的 web 界面中，可以设置并发用户数、每秒启动用户数等参数，并启动压力测试。

4.运行压力测试

在设置好参数后，点击 Start swarming 按钮，即可开始压力测试。在测试过程中，locust 将显示实时的统计信息，包括请求数、响应时间、失败率等。你也可以在 web 界面中查看详细的请求日志和统计数据。在测试结束后，可以停止压力测试，并查看测试结果。

三、Python locust 的高级用法

除了上述基本用法外，Python locust 还有许多高级用法和特性，可以更加灵活和高效地进行负载测试。以下是一些常用的高级用法和特性：

1.使用 TaskSet 定义任务集合

TaskSet 是一种用于定义任务集合的类。它可以将多个任务组合在一起，以便更好地组织任务和控制测试流程。下面是一个使用 TaskSet 定义任务集合的例子：

from locust import HttpUser, TaskSet, task, between
class MyTaskSet(TaskSet):
    @task
def index(self):
        self.client.get("/")
    @task(3)
def about(self):
        self.client.get("/about")
class MyUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2)
    tasks = [MyTaskSet]

在这个例子中，定义了一个 MyTaskSet 类，它继承自 TaskSet 类。在 MyTaskSet 类中，定义了两个任务：index 和 about。然后，在 MyUser 类中，将 MyTaskSet 类作为任务集合，以便更好地组织任务和控制测试流程。

2.使用 TaskSequence 定义任务序列

TaskSequence 是一种用于定义任务序列的类。它可以按照一定的顺序执行多个任务，以便更好地控制测试流程和数据流。下面是一个使用 TaskSequence 定义任务序列的例子：

from locust import HttpUser, TaskSequence, task, between
class MyTaskSequence(TaskSequence):
    @task
def step1(self):
self.client.get("/step1")
    @task
def step2(self):
self.client.get("/step2")
    @task
def step3(self):
self.client.get("/step3")
class MyUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2)
    tasks = [MyTaskSequence]

在这个例子中，定义了一个 MyTaskSequence 类，它继承自 TaskSequence 类。在 MyTaskSequence 类中，定义了三个任务：step1、step2 和 step3。这些任务将按照顺序执行，以便更好地控制测试流程和数据流。

3.使用 events 定义事件处理器

events 是一种用于定义事件处理器的模块。它可以捕获和处理 locust 运行过程中的各种事件，以便更好地监控和控制测试流程。下面是一个使用 events 定义事件处理器的例子：

from locust import HttpUser, task, between, events
@events.test_start.add_listener
def on_test_start(environment, **kwargs):
    print("Test is starting")
@events.test_stop.add_listener
def on_test_stop(environment, **kwargs):
    print("Test is stopping")
class MyUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2)
    @task
def index(self):
        self.client.get("/")

在这个例子中，使用 events 定义了两个事件处理器：on_test_start 和 on_test_stop。这些处理器将在测试开始和结束时分别执行，以便更好地监控和控制测试流程。

4.使用 locust.stats 定义统计数据

locust.stats 是一个用于定义统计数据的模块。它可以捕获和处理 locust 运行过程中的各种统计数据，以便更好地监控和分析测试结果。下面是一个使用 locust.stats 定义统计数据的例子：

from locust import HttpUser, task, between, events, stats
@events.request_success.add_listener
def on_request_success(request_type, name, response_time, response_length, **kw):
    stats.custom_stat("my_stat", response_time)
class MyUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2)
    @task
def index(self):
        self.client.get("/")

在这个例子中，使用 locust.stats 定义了一个名为 my_stat 的自定义统计数据。这个统计数据将在每次请求成功时自动收集，并在测试结束后显示在统计图表中。

四、总结

本文详细介绍了如何使用 Python locust 进行负载测试，包括安装、基本用法和高级用法等。通过使用 Python locust，可以更加灵活、高效和精确地进行负载测试，以测试软件的性能和承受能力。