[开发测试]Locust性能自动化—代码实战

1、Locust实例展示

1.1 官网代码示例

from locust import HttpUser, between, task

class WebsiteUser(HttpUser):
    # 设置等待时间间隔
    wait_time = between(5, 15)

    def on_start(self):
        self.client.post("/login", {

            "username": "test_user",
            "password": ""
        })

    @task
    def index(self):
        self.client.get("/")
        self.client.get("/static/assets.js")

    @task
    def about(self):
        self.client.get("/about/")

1、between： 设置等待时间， 5s~15s；
2、client.get/ client.post： 用法跟request是一样的。

1.2 代码模板及执行顺序

from locust import HttpUser,TaskSet,task
'''
执行顺序：
Locust setup → TaskSet setup → TaskSet on_start → 
TaskSet tasks → TaskSet on_stop → TaskSet teardown → 
Locust teardown
'''

class UserBehavor(TaskSet):
    #启动locust是运行setup方法
    def setup(self):
        print('task setup')

    def teardown(self):
        print('task teardown')

    #虚拟用户启动task时运行
    def on_start(self):
        print('start')

    #虚拟用户结束task时运行
    def on_stop(self):
        print('end')

    @task(2)
    def index(self):
        self.client.get('/')

    @task(1)
    def profile(self):
        self.client.get('/profile')

class WebsitUser(HttpUser):
    def setup(self):
        print('locust setup')

    def teardown(self):
        print('locust teardown')

    host = 'http://xxx.com'
    task_set = task(UserBehavor)
    min_wait = 100
    max_wait = 5000

if __name__ == '__main__':
    pass

2、Locust类代码分析

2.1 实例代码展示

from locust import HttpUser,task,TaskSet
'''
在版本10.1，已经不再使用HttpLocust 和Locust，
取而代之的是HttpUser 和User
'''

# 定义ScriptTasks类，继承TaskSet类
class ScriptTasks(TaskSet):
    #初始化，每个locust用户开始做的第一件事
    def on_start(self):
        #放置 用户名和密码
        self.client.post('/login', {
    
        "username":"carl_dj",
        "password":'111111'
        })

    #@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，默认为1
    @task(2)
    #创建index方法，
    def index(self):
        self.client.get('/')

    @task(1)
    def about(self):
        #self.client 属性使用python的request库的方法，调用和使用方法和request一样
        self.client.get('/about')

    @task(2)
    def demo(self):
        payload = {
    }
        headers = {
    }
        self.client.post('/demo', data = payload,headers = headers)

#TaskSet类，该类定义用户任务信息(模拟用户信息)，
class WebsitUser(HttpUser):
    #指向一个定义的用户行为
    task_set = task(ScriptTasks)
    #被测系统的host，
    host = 'http://www.xxxxxx.com'
    #每个用户执行两个任务间隔时间最小值，单位是（毫秒，默认是1000ms）
    min_wait = 100
    # 每个用户执行两个任务间隔时间最大值，单位是（毫秒）
    max_wait = 5000

2.2 class TaskSet 用法及展示

2.2.1 定义

1、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

2、在1的基础上，就可以在TaskSet子类中进行以下操作：

• 描述虚拟用户的业务测试场景
• 对虚拟用户的所有行为进行组织和描述
• 对不同任务的权重进行配置

3、 @task

• 通过@task()装饰的方法为一个事务
  参数越大每次被虚拟用户执行的概率越高，默认是1

4、TaskSet子类中采用2种方式定义任务信息：

• @task
• tasks属性

2.2.2 代码展示

1、采用@task装饰器定义任务信息：

from locust import task,TaskSet

class UserBehav(TaskSet):
    @task(2)
    def test_case1(self):
        self.client.get("/testcase1")

    @task(4)
    def test_case2(self):
        self.client.get("/testcase2")

2、采用tasks属性定义任务信息：

from locust import TaskSet

def test_case1(self):
    self.client.get("/testcase1")

def test_case2(self):
    self.client.get("/testcase2")

class UserBehav(TaskSet):
    tasks = {
        test_case1:2,
        test_case2:4
    }
    #另一种写法
    # tasks = [(test_case1,1), (test_case2,3)]

3、Locust高级用法

3.1 关联

做过接口或者爬虫的的大佬都知道，传参是必不可少的，而常见的场景有session_id。
对于返回的html页面，可用采用lxml库来定位获取需要的参数。

from locust import HttpUser,task,TaskSet
from lxml import etree

class WebsitTasks(TaskSet):
    
    #获取session
    def get_session(self,html):
        tags = etree.HTML(html)
        return tags.xpath("输入标签需要定位的到元素")
    #启动
    def on_start(self):
        html = self.client.get('/index')
        session = self.get_session(html.text)
        #设置payload参数
        payload = {
    
            'username': 'test',
            'password':'111111',
            'session':session

        }
        #设置header参数
        header = { "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.61 Safari/537.36"}
        self.client.post('/login',data = payload, headers = header)

    @task(5)
    def index(self):
        self.client.get('/')

    @task(1)
    def  about(self):
        self.client.about('/about/')


class WebsiteUser(HttpUser):
    # 被测系统的host，在终端中启动locust时没有指定--host参数时才会用到
    host = "http://www.xxx.com/user/login"
    # TaskSet类，该类定义用户任务信息，必填。这里就是:WebsiteTasks类名,因为该类继承TaskSet；
    task_set = task(WebsiteTasks)
    # 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，若不指定默认间隔时间固定为1秒
    min_wait = 5000
    max_wait = 15000

3.2 参数化

3.2.1 参数化的意义

软件测试中，输入相应值，检查期望值，是常见测试方法。
在自动化测试中，一个测试用例对应一个测试点，通常一组测试数据无法完全覆盖测试范围，所以，需要参数化来传递多组数据。
那么，参数化的作用是：循环取数据，数据可重复使用。

3.2.2 三个场景认识参数化

场景1：
模拟3个用户并发请求网页，共有100个URL地址，每个虚拟用户都会依次循环加载100个URL地址
代码展示：

from locust import TaskSet, task, HttpUser

class UserBehav(TaskSet):
    def on_start(self):
        self.index = 0

    @task
    def test_visit(self):
        url = self.locust.share_data[self.index]
        print('visit url: %s' % url)
        self.index = (self.index + 1) % len(self.locust.share_data)
        self.client.get(url)
        
class WebsiteUser( HttpUser):
    host = 'http://www.xxx.com'
    task_set = task(UserBehav)
    share_data = ['url1', 'url2', 'url3', 'url4', 'url5']
    min_wait = 1000
    max_wait = 15000

场景2：
模拟3用户并发注册账号，共有9个账号，要求注册账号不重复，注册完毕后结束测试

概括：
保证并发测试数据唯一性，不循环取数据
所有并发虚拟用户共享同一份测试数据，并且保证虚拟用户使用的数据不重复；

代码展示：

# 采用队列，队列为空时结束测试
from locust import TaskSet, task, HttpUser
import queue
class UserBehav(TaskSet):
    @task
    def test_register(self):
        try:
            data = self.locust.user_data_queue.get()
        except queue.Empty:
            print('account data run out, test ended.')
            exit(0)
        print('register with user: {}, pwd: {}'.format(data['username'], data['password']))
        payload = {
    
            'username': data['username'],
            'password': data['password']
        }
        self.client.post('/register', data=payload)
        
class WebsiteUser(HttpUser):
    host = 'http://www.xxx.com'
    task_set = task(UserBehav) 
    user_data_queue = queue.Queue()
    for index in range(100):
        data = {
            "username": "test%04d" % index,
            "password": "pwd%04d" % index,
            "email": "test%04d@debugtalk.test" % index,
            "phone": "186%08d" % index,
        }
        user_data_queue.put_nowait(data)
    min_wait = 1000
    max_wait = 15000

场景3：
模拟3个用户并发登录账号，总共有9个账号，要求并发登录账号不相同，但数据可循环使用；

概括：
保证并发测试数据唯一性，循环取数据；
所有并发虚拟用户共享同一份测试数据，保证并发虚拟用户使用的数据不重复，并且数据可循环重复使用。

代码展示：

from locust import TaskSet, task, HttpUser
import queue
class UserBehav(TaskSet):
    @task
    def test_register(self):
        try:
            data = self.locust.user_data_queue.get()
        except queue.Empty:
            print('account data run out, test ended')
            exit(0)
        print('register with user: {0}, pwd: {1}' .format(data['username'], data['password']))
        payload = {
    
            'username': data['username'],
            'password': data['password']
        }
        self.client.post('/register', data=payload)
        self.locust.user_data_queue.put_nowait(data)

class WebsiteUser(HttpUser):
    host = 'http://www.xxx.com'
    task_set = task(UserBehav)
    user_data_queue = queue.Queue()
    for index in range(100):
        data = {
    
            "username": "test%04d" % index,
            "password": "pwd%04d" % index,
            "email": "test%04d@debugtalk.test" % index,
            "phone": "186%08d" % index,
        }
        user_data_queue.put_nowait(data)
    min_wait = 1000
    max_wait = 15000

3.3 检查点

from locust import task

@task
def test_interface(self):
     #直接使用csdn的某一个api
    with  self.client.get("https://editor.csdn.net/md",name = 'fileconfig',catch_response=True) as response:
    	#python断言对接口返回值中的max字段进行断言
        assert response.json()['rating']['max']==100           
        #对http响应码是否200进行判断
        if response.status_code ==200:                   
            response.success()
        else:
            response.failure("Failed!")

1. 断言形式：with self.client.get(“url地址”,catch_response=True) as response；

2. response.status_code获取http响应码进行判断，失败后会加到统计错误表中；
   如果直接使用python自带assert，则不会进入到locust报表，

3. 默认不写参数catch_response=False断言无效，将catch_response=True才生效。

4、Locust运行模式

运行Locust时，通常会使用到两种运行模式：单进程运行和多进程分布式运行。

4.1 单进程运行模式

4.1.1 定义及解析

1. Locust所有的虚拟并发用户均运行在单个Python进程中，由于单进程的原因，并不能完全发挥压力机所有处理器的能力，因此主要用于调试脚本和小并发压测的情况。

2. 当并发压力要求较高时，就需要用到Locust的多进程分布式运行模式。
   一旦单台计算机不足以模拟所需的用户数量，Locust就会支持运行分布在多台计算机上的负载测试。

3. 多进程分布运行情况：
   ①多台压力机同时运行，每台压力机分担负载一部分的压力生成；
   ②同一台压力机上开启多个slave的情况。
   如果一台压力机有N个处理器内核，那么就在这台压力机上启动一个master，N个slave。
   也可以启动N的倍数个slave。

4.1.2 有Web UI模式

Locust默认采用8089端口启动web；如果要使用其它端口，就可以使用如下参数进行指定。

参数说明：

• -P, --port：指定web端口，默认为8089
  终端中—>进入到代码目录： locust -f locustfile.py --host = xxxxx.com
• -f： 指定性能测试脚本文件
• -host： 被测试应用的URL地址【如果不填写，读取继承（HttpUser）类中定义的host】

注意:

1. 如果Locust运行在本机，在浏览器中访问http://localhost:8089即可进入Locust的Web管理页面
2. 如果Locust运行在其它机器上，那么在浏览器中访问http://locust_machine_ip:8089即可

4.1.3 无Web UI模式

如果采用no_web形式，则需使用–no-web参数，并会用到如下几个参数。

参数说明：

• -c, --clients：指定并发用户数；
• -n, --num-request：指定总执行测试次数；
• -r, --hatch-rate：指定并发加压速率，默认值位1。

示例展示：

 locust -f locustfile.py --host = xxxxx --no-web -c 1 -n 2

4.1.4 启动locust

在Pycharm的 的Terminal 中启动 locust，输入内容：

locust  --host =http://localhost  -f test.py

也可以在 VScode、WindowsPowserShell中启动

4.2 多进程分布式运行

不管是单机多进程，还是多机负载模式，运行方式都是一样的，都是先运行一个master，再启动多个slave。

4.2.1 master启动

1. 启动master时，需要使用–master参数
2. 如果要使用8089以外的端口，还需要使用-P, --port参数

示例展示：

locust -f test.py --master --port=8089

4.2.2 slave启动

1. 启动slave时需要使用–slave参数
2. 在slave中，就不需要再指定端口
3. master启动后，还需要启动slave才能执行测试任务

示例展示：

locust -f monitorAgent.py --slave
locust -f monitorAgent.py --slave --master-host=<locust_machine_ip>

master和slave都启动完成，就可以进入到Locust 的web界面。剩下的操作，就是界面操作了~

5、Locust结果分析

Number of users： 设置虚拟用户数，对应中no_web模式的-c, --clients参数

Spawn rate（users started/second）： 每秒产生(启动）的虚拟用户数 ， 对应着no_web模式的-r, --hatch-rate参数，默认为1

Host：待测url

性能测试参数：

Type： 请求的类型，例如GET/POST。

Name：请求的路径。这里为百度首页，即：https://www.baidu.com/

requests：当前请求的数量。

fails：当前请求失败的数量。

Median：中间值，单位毫秒，一半的服务器响应时间低于该值，而另一半高于该值。

Average：平均值，单位毫秒，所有请求的平均响应时间。

Min：请求的最小服务器响应时间，单位毫秒。

Max：请求的最大服务器响应时间，单位毫秒。

Average Size：平均单个请求的大小，单位字节。

Current RPS：当前每秒请求。

相比于LoadRunner，Locust的结果展示十分简单，主要就四个指标：并发数、RPS、响应时间、异常率。但对于大多数场景来说，这几个指标已经足够了。

原文链接：https://www.cxybb.com/article/wuyoudeyuer/108596407