Python+locust性能测试(二)之locust深入使用-IT知识库

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Python+locust性能测试(二)之locust深入使用

时间:2021-07-16  发布:新梦想IT职业教育  来源:新梦想培训

Locust中有两个非常重要的类:Locust类和Taskset类。了解这两个类的使用对于Locust工具的使用是非常有必要的。


一、Locust类详细说明

Locust类中的属性有:client属性:task_set: 指向一个TaskSet类,TaskSet类定义了用户的任务信息,该属性为必填;max_wait/min_wait: 每个用户执行两个任务间隔时间的上下限(毫秒),具体数值在上下限中随机取值,若不指定则默认间隔时间固定为1秒;host:被测系统的host,当在终端中启动locust时没有指定--host参数时才会用到;weight:同时运行多个Locust类时会用到,用于控制不同类型任务的执行权重。

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在运行结果中发现job2是job1事件执行频率的2倍;

如果希望让某个 locust 类经常被执行,可以在这些类上设置一个 weight 属性。


二、TaskSet类详细说明

TaskSet类:实现了虚拟用户所执行任务的调度算法,包括规划任务执行顺序(schedule_task)、挑选下一个任务(execute_next_task)、执行任务(execute_task)、休眠等待(wait)、中断控制(interrupt)等等。在此基础上,我们就可以在TaskSet子类中采用非常简洁的方式来描述虚拟用户的业务测试场景,对虚拟用户的所有行为(任务)进行组织和描述,并可以对不同任务的权重进行配置。在TaskSet子类中定义任务信息时,可以采取两种方式,@task装饰器和tasks属性。


2.1 TaskSet类详细说明--@task装饰器


采用@task装饰器定义任务:
代码演示:

 from locust import TaskSet, task
 class UserBehavior(TaskSet):
    @task(1)
    def test_job1(self):
       self.client.get('/job1')
    @task(2)
    def test_job2(self):
       self.client.get('/job2')

    @task(1)中的数字表示任务的执行频率,数值越大表示执行的频率越高



2.2 TaskSet类详细说明--tasks属性


采用tasks属性定义任务:
代码演示:
from locust import TaskSet
def test_job1(obj):
   obj.client.get('/job1')

def test_job2(obj):
  obj.client.get('/job2')
class UserBehavior(TaskSet):
   tasks = {test_job1:1, test_job2:2}



说明:

tasks = {test_job1:1, test_job2:2}中,test_job1:1,test_job2:2表示事件执行的频率,即test_job2的执行频率是test_job1的两倍


2.3 TaskSet类详细说明--on_start函数

on_start函数是在Taskset子类中使用比较频繁的函数。在正式执行测试前执行一次,主要用于完成一些初始化的工作。例如,当测试某个搜索功能,而该搜索功能又要求必须为登录态的时候,就可以先在on_start中进行登录操作,HttpLocust使用到了requests.Session,因此后续所有任务执行过程中就都具有登录态了

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2.4 TaskSet类详细说明--控制任务的执行顺序

在TaskSequence类中,使用装饰器@seq_task()可以用来控制任务的执行顺序;里面的数值越小执行越靠前;代码举例:

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2.5 TaskSet类详细说明--休眠等待(wait)


在Taskset类中,内置WAIT_TIME功能,它用于确定模拟用户在执行任务之间将等待多长时间。Locust提供了一些内置的函数,返回一些常用的wait_time方法。
1、between(min,max)函数:用得比较多的函数wait_time = between(3.0, 10.5):任务之间等待的时间是3到10.5秒之间的任意时间
2、constant(number)函数:wait_time=constant(3):任务之间等待的时候是3秒钟,且等待的时候不能超过任务运行的总时间,也就是在执行py文件时设置的时间
3、constant_pacing(number)函数:wait_time=constant_pacing(3):所以任务每隔3秒执行,但是当到达运行的总时间时,任务运行结束;


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2.6 TaskSet类详细说明--TaskSets 嵌套

现实中有很多任务其实也是有嵌套结构的,比如用户打开一个网页首页后,用户可能会不喜欢这个网页直接离开,或者喜欢就留下来,留下来的话,可以选择看书、听音乐、或者离开;代码举例:

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2.7 TaskSet类详细说明--中断控制(interrupt)

在有Taskset嵌套的情况下,执行子任务时, 通过 self.interrupt() 来终止子任务的执行, 来回到父任务类中执行, 否则子任务会一直执行;
在上一页的案例中,在stay这个类中,对interrupt()方法的调用是非常重要的,这可以让一个用户跳出stay这个类有机会执行leave这个任务,否则他一旦进入stay任务就会一直在看书或者听音乐而难以自拔。


三、Locust中实现参数化

在进行接口多用户并发测试时,数据的重复使用可能会造成脚本的失败,那么需要对用户数据进行参数化来使脚本运行成功。

情景一


在此我们举出百度搜索的例子,假设每个人搜索的内容是不相同的;那么我们可以假设把数据放到队列中,然后从队列中依次把数据取出来;
可以利用python中Queue队列来进行处理;


Queue的种类:
Queue.Queue(maxsize=0):先进先出队列
Queue.LifoQueue(maxsize=0):后进先出队列
Queue.PriorityQueue(maxsize=0):构造一个优先队列
参数maxsize是个整数,指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限,插入会导致阻塞,直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0,队列大小没有限制
Queue的基本方法:
Queue.Queue(maxsize=0)    如果maxsize小于1就表示队列长度无限
Queue.LifoQueue(maxsize=0)    如果maxsize小于1就表示队列长度无限
Queue.qsize()   返回队列的大小 
Queue.empty()   如果队列为空,返回True,反之False 
Queue.full()   如果队列满了,返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]])   读队列,timeout等待时间 
Queue.put(item, [block[, timeout]])   写队列,timeout等待时间 
Queue.queue.clear()   清空队列



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情景二

个别情况下测试数据可重复使用,因此我们可以把参数化数据定义为一个列表,在列表中取出数据;

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四、Locust中实现关联

在某些请求中,需要携带之前response中提取的参数,常见场景就是session_id。Python中可用通过re正则匹配,对于返回的html页面,可用采用lxml库来定位获取需要的参数;我们以Phpwind登陆的来进行举例,在登陆的接口中需要把token参数传给服务器,token的值由页的接口返回;

方法一:使用正则表达式

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方法二:采用lxml库来定位获取需要的参数


技术点:
1、导模块:lxml模块
2、etree.HTML() 从返回html页面获取html文件的dom结构
3、xpath() 获取token的xpath路径


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五、Locust中实现断言


在进行性能测试时,断言是必须的。比如你在请求一个页面时,就可以通过状态来判断返回的 HTTP 状态码是不是 200。在locust中通过with self.client.get("url地址",catch_response=True) as response的形式;通过 client.get() 方法发送请求,将整个请求的给 response, 通过 response.status_code 得请求响应的 HTTP 状态码。如果不为 200 则通过 response.failure('Failed!') 打印失败!如果断言失败后会加到统计错误表中


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END

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