Locust工具在市场上不如Loadrunner / JMeter流行,使用的范围也没有那么广,但不可否认其是一款很不错的工具.我个人觉得Locust使用不是那么广泛,主要是因为一下方式: Locust需要一定的Python编程基础,有一定的学习成本. Locust既有的协议支持有,主要有HTTP等.很多协议只要Python支持即可. UI操作界面,很多时候,用户在使用的时候,会考虑上手容易度,Loadrunner/JMeter都有很强的用户交互设计,在客户端强大的功能下面,用户不需要太强的编程

目录 一.Locust 性能测试 (一). 性能测试工具 主流性能测试工具对比 认识Locust (二) locust 基本用法 1.安装locust 2.编写用例 3. 启动测试 GUI 模式启动 locust 命令行模式启动 locust 4. locust概念 (三) locust 自定义压测协议 websocket 什么是websocket协议 ? 选择websocket 客户端 创建WebSocketUser (四). locust 核心组件 核心组件: 2类 ,4个 重要的属性: (

1 模块简介 asyncio模块作为一个临时的库,在Python 3.4版本中加入.这意味着,asyncio模块可能做不到向后兼容甚至在后续的Python版本中被删除.根据Python官方文档,asyncio通过coroutines.sockets和其它资源上的多路复用IO访问.运行网络客户端和服务端以及其它相关的原始服务等提供了一种单线程并发应用的架构.本文并不能覆盖所有关于asyncio模块的技术点,但是你可以学到如何去使用这个模块,以及为什么它是有用的. 如果你在一些较老的Python版本

An open source load testing tool. 一个开源性能测试工具. define user behaviour with python code, and swarm your system with millions of simultaneous users. 使用Python代码来定义用户行为.用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统. 如果你常关注我的博客,大概会注意到我有三.四年没有写过关于性能测试的文章了,其实,今年也没更新几篇像样的博客,反而是我最忙的一年,

r = self.client.get("/orders", headers = {"Cookie": self.get_user_cookie(user[0]), 'User-Agent': self.user_agent}) http://www.cnblogs.com/tangdongchu/p/4229049.html --- python httprequest locust -f myhabit_locust.py --clients=2 --hatch

[本文出自天外归云的博客园] 前篇 前篇:Python Locust性能测试框架实践 本篇 承上——归纳过程 在前篇的基础上,我们可以利用Locust性能测试框架编写python脚本对指定网站或者接口进行压测,对于Locust的使用我们可以归纳为三步: 1. 编写python压力测试脚本: 2. 在命令行中启动Locust服务并指定压测脚本与hosts等信息: 3. 访问Locust本地网址设定并发量并进行压测. 启下——编写脚本 对于以上三步,我通过编写脚本来做一下进一步封装,实现化繁为简,“

linux安装locust 1. 安装epel扩展源(目的是为了在安装Pip时不出现一堆乱七八糟的错误信息) EPEL(http://fedoraproject.org/wiki/EPEL) 是由 Fedora 社区打造,为 RHEL 及衍生发行版如 CentOS.Scientific Linux 等提供高质量软件包的项目. 命令: sudo yum -y install epel-release 2. 安装python pip sudo yum -y install python-pip 3.

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import asyncio import datetime import time from random import randint @asyncio.coroutine def factorial(number): f = 1 for i in range(2, number+1): print("Asyncio.Task: Compute factorial(%s)" % (i)) y

如图: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import asyncio import datetime import time from random import randint @asyncio.coroutine def StartState(): print("Start State called \n") input_value = randint(0, 1) time.sleep(1) if (input_value

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import asyncio import datetime import time def function_1(end_time, loop): print("function_1 called") if (loop.time() + 1.0) < end_time: loop.call_later(1, function_2, end_time, loop) else: loop.s

[本文出自天外归云的博客园] Locust的介绍 Locust是一个python的性能测试工具,你可以通过写python脚本的方式来对web接口进行负载测试. Locust的安装 首先你要安装python2.6以上版本,而且有pip工具.之后打开命令行,分别安装locustio和pyzmq(命令如下): pip install locustio pip install pyzmq 之后我们就可以写性能测试脚本了. Locust脚本编写 接下来我们拿两个接口做一下测试,编写脚本如下(每一步都有注释

因为要找工作,把之前自己搞的爬虫整理一下,没有项目经验真蛋疼,只能做这种水的不行的东西...T  T,希望找工作能有好结果. 之前爬虫使用的是requests+多线程/多进程,后来随着前几天的深入了解,才发现,对于爬虫来说,真正的瓶颈并不是CPU的处理速度,而是对于网页抓取时候的往返时间,因为如果采用requests+多线程/多进程,他本身是阻塞式的编程,所以时间都花费在了等待网页结果的返回和对爬取到的数据的写入上面.而如果采用非阻塞编程,那么就没有这个困扰.这边首先要理解一下阻塞和非阻塞的区别

Locust初探 Locust是一款类似于Jmeter开源负载测试工具,所不同的是它是用python实现,并支持python脚本. locust提供web ui界面,能够方便用户实时监控脚本运行状态. Locust安装 这个框架基于python,故而需要先安装python,这里不再赘述. pip install -U pyzmq pip install -U locustio 使用以上命令安装 实战 以公司的项目登录模块实战,直接上代码 from locust import HttpLocust

1.什么是coroutine coroutine,最早我是在lua里面看到的,coroutine最大的好处是可以保存堆栈,让程序得以继续执行,在python里面,一般是利用yield来实现,具体可以看如下文章: http://www.cnblogs.com/tqsummer/archive/2010/12/27/1917927.html python中的yield以及yield from语法可以让程序支持coroutine 2.asyncio库 Python3中,提供了基于coroutine的异

Tornado (and Twisted) in the age of asyncio>

转载自http://xidui.github.io/2015/10/29/%E6%B7%B1%E5%85%A5%E7%90%86%E8%A7%A3python3-4-Asyncio%E5%BA%93%E4%B8%8ENode-js%E7%9A%84%E5%BC%82%E6%AD%A5IO%E6%9C%BA%E5%88%B6/   译者:xidui原文: http://sahandsaba.com/understanding-asyncio-node-js-python-3-4.html 译者前言

from :http://masnun.com/2015/11/20/python-asyncio-future-task-and-the-event-loop.html Event Loop On any platform, when we want to do something asynchronously, it usually involves an event loop. An event loop is a loop that can register tasks to be ex

[转自]http://sahandsaba.com/understanding-asyncio-node-js-python-3-4.html Introduction I spent this summer working on a web platform running on Node.js. This was the first time I worked full-time with Node.js and one thing that became quite apparent af

web数据抓取是一个经常在python的讨论中出现的主题.有很多方法可以用来进行web数据抓取,然而其中好像并没有一个最好的办法.有一些如scrapy这样十分成熟的框架,更多的则是像mechanize这样的轻量级库.DIY自己的解决方案同样十分流行:你可以使用requests.beautifulsoup或者pyquery来实现. 方法如此多样的原因在于,数据“抓取”实际上包括很多问题:你不需要使用相同的工具从成千上万的页面中抓取数据,同时使一些Web工作流自动化(例 如填一些表单然后取回数据).

大概有四个月没有用过PYTHON的我. 今天差点都不知道怎么运行了. 说起来真是丢人呐. 幸好还是存留着一点点印象,再加上看了一下以前写的几篇文章, 还是比较快的想起来了.不然真的是要崩溃了. 刚开始就被P3和P2.7的版本切换给难住了. 后来一狠心,直接把我最开始学的3.0版本删掉了. 还是遇到了FATAL ERROR,去网上搜了一圈,都是跟PIP相关的,于是我就知道可以用PIP LIST来查看是否正常. 想着应该是系统变量还残余着3.5版本的问题.把系统变量里关于3.5的路径删了之后,这个问

一.简介 asyncio是Python 3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持. asyncio的编程模型就是一个消息循环.我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用,然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行,就实现了异步IO 此模块为编写单线程并发代码提高基础架构,通过使用协程.套接字和其他资源的 I/O 多路复用,运行网络客户端和服务器,以及其他相关的基元. 包内容的详细的列表如下: 各种系统具体实现的可插拔 event loop transport