关于ide:16-万-Star微软谷歌都在用-Python-性能测试工具

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。

Locust 并不小众，从它 Github 的 Star 数量就可见一斑：

链接：https://github.com/locustio/l…

截止文章写作时，一共15951Star。

Locust 生态良好，它已在多家外企（包含 世界 500 强）投入使用：

如此看来，Locust 是十分值得学习和把握的一款工具。

Python 的魔力在于化繁为简，基于 Python 的 Locust 也能给依然困惑于性能测试的咱们带来启发。

Locust 特点

• 以纯 Python 形式编写用户脚本，提供极大自由度。
• 用户脚本能够串行形式编写，Locust 会通过轻量级过程 / 协程产生并发，无需本人做并发编程。
• 并发量大，借助于 gevent 库，Locust 能产生成千上万并发申请。
• 开销小，Locust 用户运行时开销很小。
• 良好的 Web UI 对性能后果实时监测。
• 能测任何零碎任何协定，只须要写个 client 即可。
• 凋谢 REST API，纵情施展。

装置 Locust

须要 Python 版本 3.6 及以上。执行 pip 命令：

$ pip install locust  

验证装置胜利：

$ locust -V  

装置时会一并装置依赖库：Installing collected packages: Werkzeug, pywin32, zope.event, greenlet, gevent, geventhttpclient, itsdangerous, flask, Flask-BasicAuth, ConfigArgParse, pyzmq, psutil, locust 能看进去 flask 为 Locust 提供了 Web 性能。

疾速上手

应用 Locust 个别依照以下步骤进行：

1. 编写 Python 用户脚本。
2. 应用 locust 命令执行性能测试。
3. （可选）通过 Web 界面监测后果。

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"})  

门路切换到 locustfile.py 文件所在目录，执行命令：

$ locust  

也能够通过 -f 指定某个目录文件：

$ locust -f locust_files/my_locust_file.py  

运行后，关上 http://127.0.0.1:8089 看到 Web…

填写信息后，就能开始压测了。Web 界面提供了后果统计数据：

和性能指标走势图：

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):  
    # 每个模仿用户期待 1~2.5 秒  
    wait_time = between(1, 2.5)  
  
    # 被 @task 装璜的才会并发执行  
    @task  
    def hello_world(self):  
        # client 属性是 HttpSession 实例，用来发送 HTTP 申请  
        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 参数作用是把统计后果按同一名称进行分组  
            # 这里避免 URL 参数不同会产生 10 个不同记录不便于察看  
            # 把 10 个汇总成 1 个 "/item" 记录  
            self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")  
            time.sleep(1)  
  
    # 每个模仿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

本文先理解了 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。接着介绍了应用 pip 命令装置 Locust，其中发现顺带装置了 flask，Locust 的 Web 性能是 flask 提供的。

而后给出了一段示例代码，依照步骤上手 Locust。最初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/sta…

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