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

前言 实现场景: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. 例如,模拟10用户并发注册账号,总共有100个手机号,要求注册账号不重复,注册完毕后结束测试 准备数据 虚拟用户 locust1 locust2 locust3 locust4 locust5 locust6 locust7 locust8 locust9 locust10 共享数据 tel1 tel2 tel3 tel4 tel5 tel6 tel7 ...... tel99 tel100 虚拟用户数,可以

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

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.

from locust import TaskSet, task, HttpLocust class UserBehavior(TaskSet): def on_start(self): # 当模拟用户开始执行TaskSet类的时候,on_start方法会被调用 self.index = 0 @task def test_visit(self): url = self.locust.share_data[ self.index] # 取 self.locust.share_data<等于 Web

前面用篇专门讲了requests实现接口的参数关联案例,这里直接转化成locust脚本就行了 # coding:utf-8 from locust import HttpLocust, TaskSet, task from lxml import etree class LoginDemo(TaskSet): '''用户行为描述''' def get_it_execution(self): result = {} h1 = { "User-Agent": "Mozilla/5

一.写在前面 官网:https://www.locust.io/ 官方使用文档:https://docs.locust.io/en/latest/ 大并发量测试时,建议在linux系统下进行. 二.Locust安装 1.1.   --->  pip3 install locust 1.2 . 通过GitHub上克隆项目安装(Python3推荐):https://github.com/locustio/locust  ,然后执行     ...\locust> python setup.py i

Locust安装使用: 安装: python3中           ---> pip3 install locust 验证是否安装成功---> 终端中输入 locust --help  显示帮助信息表示安装成功 locust官网           ---> https://www.locust.io/ 官网帮助文档      ---> https://docs.locust.io/en/latest/installation.html 大并发量测试时,建议在linux系统下进行

Contents Locust这一款开源性能测试工具.然而,当前在网络上针对Locust的教程极少,不管是中文还是英文,基本都是介绍安装方法和简单的测试案例演示,但对于较复杂测试场景的案例演示却基本没有,因此很多测试人员都感觉难以将Locust应用到实际的性能测试工作当中. 经过一段时间的摸索,包括通读Locust官方文档和项目源码,并且在多个性能测试项目中对Locust进行应用实践,事实证明,Locust基本能满足日常的性能测试需求,LoadRunner能实现的功能Locust也基本都能实现.

Contents Locust这一款开源性能测试工具.然而,当前在网络上针对Locust的教程极少,不管是中文还是英文,基本都是介绍安装方法和简单的测试案例演示,但对于较复杂测试场景的案例演示却基本没有,因此很多测试人员都感觉难以将Locust应用到实际的性能测试工作当中. 经过一段时间的摸索,包括通读Locust官方文档和项目源码,并且在多个性能测试项目中对Locust进行应用实践,事实证明,Locust基本能满足日常的性能测试需求,LoadRunner能实现的功能Locust也基本都能实现.

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

Locust介绍: Locust作为基于Python语言的性能测试框架. 其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具.他的工作原理为协程并发,也就是gevent库. Locust的缺点也显而易见,他没有友好的性能监控页面,没有任何关联,参数化,检查点之类的定义.他仅仅就是一个轻量级的框架,但是正因为如此,我们可以通过python成千上万的库支持,定制自己任何想要的东西! 安装 通过pip 安装locust pip install locustio 样例 简单的

内容来自网络 https://www.w3xue.com/exp/article/20191/16707.html https://blog.csdn.net/qq_36255988/article/details/82622044 一.Locust描述 (1) locust是一个易于使用的,分布式的,用户负载测试工具.用于web站点(或其他系统)的负载测试,然后算出系统能够处理多少并发用户. locust的思想是:在测试期间,一大群"蝗虫"会攻击你的网站,每一个"蝗虫&qu

背景: 项目需要对一批接口进行压测,要求是接口的QPS(Quest Per Second每秒请求数)达到6万以上由于楼主一直使用的压力测试工具是jmeter,但是jmeter单台电脑无法达到6万的QPS,于是使用网传比较好用的其他性能工具进行压测比较,选出一款符合要求的工具进行压测. 压测机器:Linux 4核8G由于不同的性能工具压测时消耗的系统资源不一样,防止系统资源造成的干扰,测试时服务器只运行压测工具,且非本机压本机. 示例接口,post请求,请求body可为空POST https://

1. 介绍     它是一个开源性能测试工具.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. 性能工具对比 LoadRunner 是非常有名的商业性能测试工具,功能非常强大.使用也比较复杂,目前大多介绍性能测试的书籍都以该工具为基础,甚至有些书整本都在介绍 LoadRunner 的使用. Jmeter 同样是非常有名的开源性能测试工具,功能也很完善,在本书中介绍了它作为接口测试工具的使用.但实际上,它是一个标准的性能测试工具.关于Jmeter相关的资料也非常丰

前言 相信很多小伙伴会选择Locust作为压测工具辅助测试,本文从Locust源码开始分析它的优劣,结论在最后,最终我还是选择了Jmeter 主要分析了Locust源码的两个文件:main.py 和 runners.py main.py 它执行程序的入口,以下代码仅包含核心代码. parse_options() 它用来解析传入的参数,阅读它可以了解Locust都接受哪些参数,并且大致是什么作用. """ Handle command-line options with opt

无论是做接口自动化还是做压测,解决了登录就离成功进步了一大半,下面做个简单的登录案例,后续再说下数据依赖及参数化等问题 1. 登录 登录示例 from locust import HttpUser, task, between USER_CREDENTIALS = [ ("login1", "pwd1"), ("login2", "pwd2"), ("login3", "pwd3"),

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: (

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,