(七)Locust 的类和方法
虫师 创建于 about 7 years 之前
最后更新: less than a minute 之前
阅读数: 178
针对你的业务,你如何进行测试测试,需要通过编写性能测试脚本实现。所以,我们要熟悉 Locust 提供了哪些类和方法,它们分别实现什么操作。
HttpLocust 类
from locust import HttpLocust, TaskSet, task
class UserTask(TaskSet):
@task
def tc_index(self):
self.client.get("/")
class UserOne(HttpLocust):
task_set = UserTask
weight = 1
min_wait = 1000
max_wait = 3000
stop_timeout = 5
host = "https://www.baidu.com"
class UserTwo(HttpLocust):
weight = 2
task_set = UserTask
host = "https://www.baidu.com"
每一个模拟的用户可以看做一个 HttpLocust 类的实例,HttpLocust 类有如下属性:
- task_set
指向一个 TaskSet 类,TaskSet 类定义了每个用户的行为。
- min_wait
用户执行任务之间等待时间的下界,单位:毫秒。如果TaskSet类中有覆盖,以TaskSet 中的定义为准。
- max_wait
用户执行任务之间等待时间的上界,单位:毫秒。如果TaskSet类中有覆盖,以TaskSet中的定义为准。
- host
如果是 Web 服务的测试,host 相当于是提供 URL 前缀的默认值,但是如果在命令行中指定了 --host
选项,则以命令行中指定的为准。如果不是 Web 服务测试,使用默认的 None 就好。
- stop_timeout
设置 Locust 多少秒后超时,如果为 None ,则不会超时。
- weight
一个Locust实例被挑选执行的权重,数值越大,执行频率越高。在一个 locustfile.py 文件中可以同时定义多个 HttpLocust 子类,然后分配他们的执行权重,例如:
然后在终端启动测试:
> locust -f load_test.py UserOne UserTwo
TaskSet 类
TaskSet类定义了每个用户的任务集合,测试任务开始后,每个 Locust 用户会从 TaskSet 中随机挑选一个任务执行,然后随机等待 HttpLocust 类中定义的 min_wait和 max_wait 之间的一段时间,执行下一个任务。
from locust import HttpLocust, TaskSet, task
class stay(TaskSet):
def on_start(self):
""" on_start is called when a Locust start before any task is scheduled """
print("start test")
@task(3)
def readBook(self):
print('I am reading a book.')
@task(7)
def listenMusic(self):
print('I am listening to music.')
@task(1)
def logOut(self):
self.interrupt()
class UserTask(TaskSet):
tasks = {stay:2}
@task(1)
def leave(self):
print('I don not like this page.')
class User(HttpLocust):
task_set = UserTask
host = "https://www.baidu.com"
- on_start():
定义每个 Locust 用户开始做的第一件事。
- @task
通过@task()装饰的方法为一个事务。方法的参数用于指定该行为的执行权重。参数越大每次被虚拟用户执行的概率越高。如果不设置默认为1。
- interrupt(reschedule=True)
顶层的TaskSet(即被绑定到某个Locust类的task_set的第一层TaskSet)不能调用这个方法。reschedule置为True时,从被嵌套任务出来马上选择新任务执行,如果置为False,从被嵌套任务出来后,随机等待min_wait和max_wait之间的一段时间,再选择新任务执行。
- tasks 属性
tasks = {stay:2} 表示每个用户执行 stay 的频率是2,也就的 UserTask 的两倍。
然后在终端启动测试:
> locust -f tc_load_test2.py --no-web -c 10 -r 10 -t 10s
[2017-10-31 16:41:45,920] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/locust.main: Run time limit set to 10 seconds
[2017-10-31 16:41:45,923] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/locust.main: Starting Locust 0.8
[2017-10-31 16:41:45,923] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/locust.runners: Hatching and swarming 10 clients at the rate 10 clients/s...
Name # reqs # fails Avg Min Max | Median req/s
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Total 0 0(0.00%) 0.00
[2017-10-31 16:41:45,924] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout: I don not like this page.
[2017-10-31 16:41:45,924] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout:
[2017-10-31 16:41:46,023] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout: start test
[2017-10-31 16:41:46,023] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout:
[2017-10-31 16:41:46,025] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout: I am listening to music.
[2017-10-31 16:41:46,025] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout:
[2017-10-31 16:41:46,124] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout: start test
[2017-10-31 16:41:46,125] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout:
[2017-10-31 16:41:46,125] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout: I am reading a book.
[2017-10-31 16:41:46,127] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout:
[2017-10-31 16:41:46,226] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout: start test
[2017-10-31 16:41:46,229] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout:
[2017-10-31 16:41:46,230] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout: I am reading a book.
[2017-10-31 16:41:46,232] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout:
[2017-10-31 16:41:46,325] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout: I don not like this page.
[2017-10-31 16:41:46,328] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout:
[2017-10-31 16:41:46,424] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout: I don not like this page.
[2017-10-31 16:41:46,424] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout:
[2017-10-31 16:41:46,525] DESKTOP-SMGQBBM/INFO/stdout: I don not like this page.
...
在这个例子中虽然指定的 host ,但我们并没有调用 client() 方法发送http 请求。只是在 TaskSet 类方法中简单做了简单的打印,通过后台的输出,你可以看到每个方法被调用的频率。