代码收藏家 【Python】Python之locust压测教程+从0到1demo：高阶轻量级压测实战+常用参数详解（2）
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上一篇章我们讲的是如何把接口测试用例，转换成locust性能测试用例，那么本篇文章我们就深入了解locust的高阶实战demo，以及相关参数的详解。
【Python】Python之locust压测教程+从0到1demo：基础轻量级压测实战（1）
【Python】Python之locust压测教程+从0到1demo：高阶轻量级压测实战+常用参数详解（2）
一、主流性能测试工具对比
| 工具 | 是否收费 | 语言 | 并发机制 | 单机并发能力 | 场景压测 | 分布式 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Locust | 免费 | Python | 协程 | 高 | 支持 | 支持 |
| Jmeter | 免费 | Java | 线程 | 低 | 支持 | 支持 |
| Loadrunner | 收费 | C | 进程/线程 | 低 | 支持 | 支持 |
二、 Locust性能测试工具介绍
简介
Locust是一款易于使用的分布式负载测试工具，一个locust节点就可以在一个进程中支持数千并发用户，基于事件，通过gevent使用轻量级执行单元。
线程和协程的区别
为什么选择Locust？
三、创建一个登陆接口
如果有接口的用户可以忽略这一步
from flask import Flask, make_response, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
# 尝试从GET请求中获取参数
username = request.args.get('username', type=str)
password = request.args.get('password', type=int)
# 如果GET请求中没有参数，则尝试从POST请求中获取参数
if username is None or password is None:
username = request.form.get('username', type=str)
password = request.form.get('password', type=int)
# 验证用户名和密码
if username == 'admin' and password == 123:
response_data = {
'code': 0,
'msg': "OK",
'data': {
'test': f"{request.method.lower()}请求测试页面"
}
}
else:
response_data = {
'code': 999,
'data': f"无效的用户名或密码: {username} {password}"
}
return make_response(response_data)
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=False, threaded=True)
当启动后我们可以看到一个url，这就我们要测试demo的接口。
通过运行，我们可以整理出一个接口文档如下：
flask接口文档
http://127.0.0.1:8080/loginGET 或 POST请求参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 描述 |
|---|---|---|---|
| username | string | 是 | 用户名 |
| password | int | 是 | 密码（整数类型） |
响应参数
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| code | int | 响应状态码，0表示成功，999表示失败 |
| msg | string | 响应消息，成功时为"OK"，失败时为错误信息 |
| data | object | 成功时包含测试页面信息，失败时为错误描述 |
响应示例
{
"code": 0,
"msg": "OK",
"data": {
"test": "get请求测试页面" # 或者"post请求测试页面"
}
}
{
"code": 999,
"data": "无效的用户名或密码: admin 123"
}
四、测试多个接口性能
4.1 导入必要模块
from locust import HttpUser, task, between
4.2 接口测试demo
from locust import HttpUser, task, between
class MyUser(HttpUser): # 1、在类中继承locust.HttpUser的子类，也就是创建这个子类
# 添加locust给我们提供的函数between，里面1和2的值代表着每个task间隔1到2秒
wait_time = between(1, 2)
@task(1) # 权重为1
def test_login_get(self):
resp = self.client.get('http://127.0.0.1:8080/login?username=admin&password=123')
print(resp.json())
assert resp.status_code == 200
@task(2) # 权重为2，执行频率更高
def test_login_post(self):
resp = self.client.post("http://127.0.0.1:8080/login", data={"username": "admin", "password": "123"})
print(resp.json())
assert resp.status_code == 200
HttpUser：Locust的核心类，用于模拟用户行为。
task：装饰器，用于标记测试任务。
between：用于定义任务之间的等待时间。
@task(1)：定义了一个权重为1的任务，权重决定了任务的执行频率。
test_login_get：任务名称，这里模拟了一个GET请求，进行登录操作。
self.client.get(…)：发送HTTP GET请求。
assert resp.status_code == 200：断言响应状态码为200，确保请求成功。
同样，test_login_post任务的权重为2，意味着它的执行频率是test_login_get的两倍。这种权重设置可以准确模拟不同用户行为的真实分布。
4.3 启动测试用例
我们在控制台输入命令
locust -f 测试文件.py --host=http://127.0.0.1:8080/
这样我们就得到了一个GUI的性能测试地址，我们打开链接
我们选择100个用户并发，每秒递增10个然后进行启动。
这样我们就能看到在一个性能测试的页面里面，有多个接口在进行测试。并且我们设置的@task(2) 的接口数量是远超与@task(1) 的。
这就是我们要讲的，如何进行多接口压测。
五、深入解析Locust核心参数
为了充分发挥Locust的性能，我们需要深入理解其核心参数及其作用。以下是Locust中常用的一些关键参数及其详细解释。
5.1 用户类参数
5.1.1 HttpUser与User
self.client用于发送请求。self.client，适用于非HTTP协议的测试。根据具体需求选择合适的用户类，可以提高测试的灵活性和效率。
5.1.2 tasks
tasks = {task1: weight1, task2: weight2, ...}
tasks属性定义了用户在测试过程中可以执行的多个任务及其权重。权重决定了任务被执行的概率和频率。例如：
tasks = {test_login_get: 1, test_login_post: 2}
表示test_login_post的执行频率是test_login_get的两倍。
5.1.3 wait_time
wait_time = between(min_wait, max_wait)
wait_time设置了用户在执行两个任务之间的等待时间。Locust提供了多种等待时间函数：
min和max秒之间随机等待。我们合理设置等待时间，可以更真实地模拟用户行为，避免过度负载。
5.2 命令行参数
Locust提供了丰富的命令行参数，用于灵活配置测试。
5.2.1 -f / --locustfile
指定Locust的测试脚本文件。默认情况下，Locust会寻找locustfile.py。
locust -f 测试代码.py
5.2.2 -u / --users
定义模拟的总用户数。例如，-u 100表示有100个并发用户。
locust -f 测试代码.py -u 100
5.2.3 -r / --spawn-rate
定义用户生成的速率，即每秒生成多少用户。例如，-r 10表示每秒生成10个用户。
locust -f 测试代码.py -r 10
5.2.4 --headless
以无头模式运行，不启动Web界面，适合自动化脚本和持续集成。
locust -f 测试代码.py --headless -u 100 -r 10
5.2.5 --run-time
定义测试的持续时间。例如，--run-time 1h表示测试持续1小时。
locust -f 测试代码.py --headless -u 100 -r 10 --run-time 1h
5.2.6 --csv
将测试结果保存为CSV文件，便于后续分析。
locust -f 测试代码.py -u 100 -r 10 --csv=performance_test
生成的文件将包括performance_test_stats.csv、performance_test_failures.csv等，详细记录了请求的响应时间、失败率等关键指标。
5.3 SLAs（服务水平协议）
服务水平协议（SLAs）是定义预期性能标准的重要工具。Locust支持特定指标设定SLAs和自动监控和警报。
from locust import constant, HttpUser, task, between, events
class MyUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 2)
@task
def test_login_post(self):
resp = self.client.post("http://127.0.0.1:8080/login", data={"username": "admin", "password": "123"})
assert resp.status_code == 200
# 设定响应时间不超过500ms
if resp.elapsed.total_seconds() > 0.5:
events.request_failure.fire(
request_type="POST",
name="test_login_post",
response_time=resp.elapsed.total_seconds(),
exception="Response time exceeded SLA"
)
通过设定SLAs，就可以确保代码在规定的性能范围内运行，一旦超出，系统会自动记录失败事件，帮助你及时发现和解决问题。
我们通过两章完整的讲述了locust的全部demo，这些知识已经足以满足我们的测试需求。喜欢的可以点赞关注，分享更多测试文章！
作者：ChatGPT-千鑫
