Python 性能测试工具 Locust 极简入门-Python 实用宝典

Python 性能测试工具 Locust 极简入门

作者:dongfanger
来源:dongfanger
Locust是一款Python技术栈的开源的性能测试工具。Locust直译为蝗虫,寓意着它能产生蝗虫般成千上万的并发用户:
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Locust并不小众,从它Github的Star数量就可见一斑:
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截止文章写作时,一共15951Star。
Locust生态良好,它已在多家外企(包括世界500强)投入使用:
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如此看来,Locust是非常值得学习和掌握的一款工具。
Python的魔力在于化繁为简,基于Python的Locust也能给仍然困惑于性能测试的我们带来启发。


1.Locust特点

  • 以纯Python方式编写用户脚本,提供极大自由度。

  • 用户脚本可以串行方式编写,Locust会通过轻量级进程/协程产生并发,无需自己做并发编程。

  • 并发量大,借助于gevent库,Locust能产生成千上万并发请求。

  • 开销小,Locust用户运行时开销很小。

  • 良好的Web UI对性能结果实时监测。

  • 能测任何系统任何协议,只需要写个client即可。

  • 开放REST API,尽情发挥。


2.安装Locust

需要Python版本3.6及以上。
执行pip命令:
$ pip install locust
验证安装成功:
$ locust -V
安装时会一并安装依赖库:
Installing collected packages: Werkzeug, pywin32, zope.event, greenlet, gevent, geventhttpclient, itsdangerous, flask, Flask-BasicAuth, ConfigArgParse, pyzmq, psutil, locust
能看出来flask为Locust提供了Web功能。


3.快速上手

使用Locust一般按照以下步骤进行:
  1. 编写Python用户脚本。

  2. 使用locust命令执行性能测试。

  3. (可选)通过Web界面监测结果。

示例代码如下,新建locustfile.py文件:
import time
from locust import HttpUser, task, between

class QuickstartUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 2.5)

@task
def hello_world(self):
self.client.get("/hello")
self.client.get("/world")

@task(3)
def view_items(self):
for item_id in range(10):
self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")
time.sleep(1)

def on_start(self):
self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})
路径切换到locustfile.py文件所在目录,执行命令:
$ locust
也可以通过-f指定某个目录文件:
$ locust -f locust_files/my_locust_file.py
运行后,打开http://127.0.0.1:8089看到Web界面:
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填写信息后,就能开始压测了。Web界面提供了结果统计数据:
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和性能指标走势图:
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4.脚本解析

示例脚本解析如下:
# Locust用户脚本就是Python模块
import time
from locust import HttpUser, task, between

# 类继承自HttpUser
class QuickstartUser(HttpUser):
# 每个模拟用户等待1~2.5秒
wait_time = between(1, 2.5)

# 被@task装饰的才会并发执行
@task
def hello_world(self):
# client属性是HttpSession实例,用来发送HTTP请求
self.client.get("/hello")
self.client.get("/world")

# 每个类只会有一个task被选中执行
# 3代表weight权重
# 权重越大越容易被选中执行
# view_items比hello_wolrd多3倍概率被选中执行
@task(3)
def view_items(self):
for item_id in range(10):
# name参数作用是把统计结果按同一名称进行分组
# 这里防止URL参数不同会产生10个不同记录不便于观察
# 把10个汇总成1个"/item"记录
self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")
time.sleep(1)

# 每个模拟用户开始运行时都会执行
def on_start(self):
self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})

小结

本文先了解了Locust的背景和生态,它是值得学习的,对于Python技术栈来说更加如此。接着介绍了使用pip命令安装Locust,其中发现顺带安装了flask,Locust的Web功能是flask提供的
然后给出了一段示例代码,按照步骤上手Locust。最后对示例代码进行了解析,浅尝辄止。locustfile实际上该怎么写呢?
参考资料:
https://locust.io/
https://docs.locust.io/en/stable/

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Pandas 性能优化
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