from locust import TaskSet, task, HttpLocustimport queue class UserBehavior(TaskSet): @task def test_register(self): try: # get_nowait() 取不到数据直接崩溃:get() 取不到数据会一直等待 data = self.locust.user_data_queue.get_nowait() # 取值顺序 'username': 'test0000'.'usernam

今天接触到Locust性能模块,下面介绍一下安装与简单的应用 1.安装方式:pip install Locust Locust支持Python 2.7, 3.4, 3.5, and 3.6的版本,小编的环境是python3.6直接用pip安装就行 2.安装后输入:locust --help,可以校验安装是否正确 3.快速开始使用locust模块 上代码: 4.新建一个类BlogDemo(TaskSet),继承TaskSet,该类下面写一些准备请求的行为(访问的接口)     里面的self.cl

本文将继续对Locust性能测试进行持续讲解,主要是讲解虚拟用户数分配和权重的关系.在locust file中进行多用户类的实现和操作.我们这次先上完整的代码: from locust import User,between,task import time class WebUser(User): wait_time = between(5,9) weight = 3 @task def task_1(self): nowTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M

在虚拟模拟的时候,可能对等待时间有更高的要求,比如假如有这么一个场景要求:某任务要求每被执行1次,那么下次的等待时间就1秒钟.这种情况,是可以实现的,这也就体现了Locust的灵活性.可编程性,很多比较棘手的场景模拟难题,都可以通过编程的方式解决掉.具体如何解决呢?自定义wait_time函数,实现源代码如下: def wait_time(self): self.last_wait_time += 1 return self.last_wait_time   通过以上,每次执行task的时候 w

本篇文章,从局部出发,利用一个简单的测试,来说明场景模拟的wait_time属性的用法.wait_time为什么要单独拎出来讲,是因为它主要有两种模式,而初学者对这两种模式,容易混淆.1) wait_time = constant(3)wait_time = between(5,15) 第一种模式,可以使用以上2种模式,他们的用法都是一致的,都是当任务完成之后,停顿3秒或者是5-15秒之间选择一个停顿的时间作为停顿的时间.其两种方式的源码如下: def between(min_wait, max

近些年,随着互联网行业的不断发展,用户规模也有了爆发性的增长.产品的性能成为影响用户体验的重要因素.因此,性能测试越来越受到大型互联网企业的重视. 在做性能测试时,通常都会借助一些压测工具来模拟大量的并发用户.目前业界压测工具种类繁多,比如Loadrunner.Jmeter.Locust.Ngrinder.Apache ab.Wrk.Webbench等. 面临这么多的压测工具,我们应该如何做出选择呢?你在公司里现在用的是什么工具呢? 相信很多小伙伴此刻喊出了"Jmeter"的名字,确实

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: (

阅读全文需5分钟. 1. 前言 在上一篇文章中,我们已经为大家介绍了什么是Locust,具体可参照:性能专题:Locust工具实战之开篇哲学三问,简单来说,Locust 是基于 Python 语言下的一个性能测试库,如果要想使用它来做性能测试必须要先安装 Python. Locust支持的Python版本有:2.7, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8. Python安装较为简单,此处省略,以Python3.8为例,读者可自行查阅官网安装使用介绍. https://docs.python.or

locust性能测试脚本模板 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import time from locust import HttpLocust, TaskSet, task, seq_task class BlogDemo(TaskSet): def get_parameters(self): # 定义获取参数 pass def regx(self): # 定义正则表达式 pass @seq_task(2) # 第二个执行 @task

Taffy Taffy是基于nosetests的自动化测试框架. Taffy主要用来测试后台服务(包括且不限于Http, Dubbo/hessian, Webservice, Socket等类型接口),也可集成Selenium, Appium进行WEB或APP的自动化测试,或集成locust进行性能测试. Taffy封装实现了结果对比,配置读取,DB/Redis操作,数据加解密等接口. 基本用法可以参考Tests/目录下示例demo. QQ交流群:25452556 1. 运行环境 macOS,l

Taffy Taffy是基于nosetests的自动化测试框架. Taffy主要用来测试后台服务(包括且不限于Http, Dubbo/hessian, Webservice, Socket等类型接口),也可集成Selenium, Appium进行WEB或APP的自动化测试,或集成locust进行性能测试. Taffy封装实现了结果对比,配置读取,DB/Redis操作,数据加解密等接口. 基本用法可以参考Tests/目录下示例demo. Github地址:https://github.com/lo

课程简介 本课程制作的主要目的是为了让大家快速上手 JMeter,期间穿插了大量主流项目中用到的技术,以及结合当今主流微服务技术提供了测试 Dubbo 接口.Java 工程技术具体实施方案,注重实践.注意引导测试思维.拒绝枯燥的知识点罗列.善于用实例展示实践过程.学完本课程,可以快速录制.开发.调试性能脚本,建立测试场景并且可以进行性能测试分析.特色如下: 覆盖 JMeter 的每一个细节: 介绍了 JMeter 在性能.自动化的双领域应用: 有完善的性能测试体系的展现: 为 Java.MySQ

RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 作者:elfin   资料来源:RepVGG论文解析 目录 1.摘要 2.背景介绍 3.相关工作 3.1 单分支到多分支 3.2 单分支模型的高效训练 3.3 模型参数重构 3.4 Winograd(威诺格拉德)卷积 4.由结构参数重构技术构建RepVGG 4.1 简单即快速.内存使用经济.灵活 4.2 训练时的多分支结构 4.3 推理时的模型参数重构 4.4 结构规格 Top  ---  Bottom

前言 Apache AB的优缺点 十分快捷.简单 只适用HTTP协议 该工具更加适用于单接口性能压测 参数化实现麻烦:被测接口没有太多参数化 不支持场景化,不能将上下文串联起来 适用于快速开发小的场景 一.如何下载ab 1.从官网下载(http://httpd.apache.org/)流程如下建议到官网下载 第一步 第二步 第三步 第四步 好了到这里,下载就OK了(ab藏在Apache24/bin下面,此工具可以单独抠出来使用,不依赖任何东西) 二.如何使用ab 1. 进入到Apache24/b

由于人工智能的热度, python目前已经成为最受欢迎的编程语言,一度已经超越Java . 本文将介绍开源的python 测试工具: locust 使用步骤: 1. 安装python 3.0以上版本 2. 安装Pip 3. 安装locust     pip install locustio  (windows系统下) 4. 阅读或者下载 locust 源码 一.Locust 的基本实现原理 服务端性能测试工具最核心的部分是压力发生器,核心要点有两个,一是真实模拟用户操作,二是模拟有效并发. 在L

概述: 和Loadrunner一样对于多用户并发时,重复登入或者数据的重复使用会造成脚本的失败,那么我们引入Loadrunner的参数化概念,对用户数据进行参数化来使脚本运行成功. 头绪:   user1 user2 user3 迭代1 account1 account2 account3 迭代2 account4 account5 account6 从上表我们可以看到用户迭代使用不同账号操作脚本,此处我们列举用户注册的例子. 转换思维,不同用户用不同的账号信息去进行注册,也就是说可以看做一个队

视频讲解 点击下方链接,观看 讲解视频 https://www.bilibili.com/video/av60089015/ 动机 目前市场上对API接口做性能测试工具有 Jmeter.LoadRunner.AB.Locust等. 白月黑羽用过之后,觉得它们各有优点和不足,总体不是很满意. 所以 决定 开发一款免费的性能测试工具,希望集上面这些工具的优点,提供给大家使用.并且根据大家的反馈 不断的改进. 于是就有了 这款 HyLoad,中文名叫 黑羽压测. 特点 黑羽压测 这款工具,立足 简单易

locust参数化(数据库取值) 基于上一篇参数化的梳理,本篇用另一种方法从数据库中取出这100个用户来登录 思路:在 TaskSet 中的 on_start 方法表示执行任务前的操作,可以将数据库取数据的这个操作放在里面执行 from locust import task,TaskSet,HttpLocust import pymysql import os class MyTaskSet(TaskSet): def run_sql(self): self.connect = pymysql.

本节大纲 Jmeter 发送get/post请求 Jmeter 之文件参数化-TXT/Csv Jmeter之文件参数化-断言 JMeter简介 Apache JMeter是一款基于JAVA的压力测试T具编写负载功能测试和性能测试开源工具软件. Apache jmeter可以用于对静态的和动态的资源(文件,Servlet,Perl脚本,java对象,数据库和查询,FTP服务器等等)的性能进行测试.它可以用于对服务器.网络或对象模拟繁重的负载来测试它们的强度或分析不同压力类型下的整体性能.你可以使用

数据库参数化的模式 数据库的参数化有两种方式,简单(simple)和强制(forced),默认的参数化默认是“简单”,简单模式下,如果每次发过来的SQL,除非完全一样,否则就重编译它(特殊情况会自动参数化,正是本文想说的重点)强制模式就是将adhoc SQL强制参数化,避免每次运行的时候因为参数值的不同而重编译,这里不详细说明. 这首先要感谢“潇湘隐者”大神的提示, 当时也是遇到一个实际问题, 发现执行计划对数据行的预估,怎么都不对,有观察到无论怎么改变参数,SQL语句执行前都没有重编译,疑惑了