上一篇章我们讲的是如何把接口测试用例，转换成locust性能测试用例，那么本篇文章我们就深入了解locust的高阶实战demo，以及相关参数的详解。

【Python】Python之locust压测教程+从0到1demo：基础轻量级压测实战（1）

【Python】Python之locust压测教程+从0到1demo：高阶轻量级压测实战+常用参数详解（2）

一、主流性能测试工具对比

工具	是否收费	语言	并发机制	单机并发能力	场景压测	分布式
Locust	免费	Python	协程	高	支持	支持
Jmeter	免费	Java	线程	低	支持	支持
Loadrunner	收费	C	进程/线程	低	支持	支持

二、 Locust性能测试工具介绍

简介

Locust是一款易于使用的分布式负载测试工具，一个locust节点就可以在一个进程中支持数千并发用户，基于事件，通过gevent使用轻量级执行单元。

线程和协程的区别

• 一个线程可包含多个协程
• 线程和进程是同步机制，协程是异步
• 线程的切换由操作系统调度，协程由用户自己进行调度
• 协程相较于线程更加轻量，资源消耗更低

为什么选择Locust？

• 基于协程，低成本实现更多并发
• 有第三方插件，易于扩展
• 支持分布式、高并发能力

三、创建一个登陆接口

如果有接口的用户可以忽略这一步

from flask import Flask, make_response, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
    # 尝试从GET请求中获取参数
    username = request.args.get('username', type=str)
    password = request.args.get('password', type=int)

    # 如果GET请求中没有参数，则尝试从POST请求中获取参数
    if username is None or password is None:
        username = request.form.get('username', type=str)
        password = request.form.get('password', type=int)

    # 验证用户名和密码
    if username == 'admin' and password == 123:
        response_data = {
    
    
            'code': 0,
            'msg': "OK",
            'data': {
    
    
                'test': f"{
      
      request.method.lower()}请求测试页面"
            }
        }
    else:
        response_data = {
    
    
            'code': 999,
            'data': f"无效的用户名或密码: {
      
      username} {
      
      password}"
        }

    return make_response(response_data)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=False, threaded=True)

当启动后我们可以看到一个url，这就我们要测试demo的接口。

通过运行，我们可以整理出一个接口文档如下：

flask接口文档

• URL: http://127.0.0.1:8080
• 接口路径: /login
• 请求方法: GET 或 POST

请求参数

参数名	类型	必填	描述
username	string	是	用户名
password	int	是	密码（整数类型）

响应参数

参数名	类型	描述
code	int	响应状态码，0表示成功，999表示失败
msg	string	响应消息，成功时为"OK"，失败时为错误信息
data	object	成功时包含测试页面信息，失败时为错误描述

响应示例

• get/post成功响应示例:

{
    
    
    "code": 0,
    "msg": "OK",
    "data": {
    
    
        "test": "get请求测试页面"  # 或者"post请求测试页面"
    }
}

• 失败响应示例:

{
    
    
    "code": 999,
    "data": "无效的用户名或密码: admin 123"
}

四、测试多个接口性能

4.1 导入必要模块

from locust import HttpUser, task, between

• HttpUser：Locust的核心类，用于模拟用户行为。
• task：装饰器，用于标记测试任务。
• between：用于定义任务之间的等待时间。

4.2 接口测试demo

from locust import HttpUser, task, between


class MyUser(HttpUser):  # 1、在类中继承locust.HttpUser的子类，也就是创建这个子类

    # 添加locust给我们提供的函数between，里面1和2的值代表着每个task间隔1到2秒
    wait_time = between(1, 2)

    @task(1)  # 权重为1
    def test_login_get(self):
        resp = self.client.get('http://127.0.0.1:8080/login?username=admin&password=123')
        print(resp.json())
        assert resp.status_code == 200

    @task(2)  # 权重为2，执行频率更高
    def test_login_post(self):
        resp = self.client.post("http://127.0.0.1:8080/login", data={
    
    "username": "admin", "password": "123"})
        print(resp.json())
        assert resp.status_code == 200

• HttpUser：Locust的核心类，用于模拟用户行为。

• task：装饰器，用于标记测试任务。

• between：用于定义任务之间的等待时间。

• @task(1)：定义了一个权重为1的任务，权重决定了任务的执行频率。

• test_login_get：任务名称，这里模拟了一个GET请求，进行登录操作。

• self.client.get(…)：发送HTTP GET请求。

• assert resp.status_code == 200：断言响应状态码为200，确保请求成功。

同样，test_login_post任务的权重为2，意味着它的执行频率是test_login_get的两倍。这种权重设置可以准确模拟不同用户行为的真实分布。

4.3 启动测试用例

我们在控制台输入命令

locust -f 测试文件.py --host=http://127.0.0.1:8080/

这样我们就得到了一个GUI的性能测试地址，我们打开链接

我们选择100个用户并发，每秒递增10个然后进行启动。

这样我们就能看到在一个性能测试的页面里面，有多个接口在进行测试。并且我们设置的@task(2) 的接口数量是远超与@task(1) 的。

这就是我们要讲的，如何进行多接口压测。

五、深入解析Locust核心参数

为了充分发挥Locust的性能，我们需要深入理解其核心参数及其作用。以下是Locust中常用的一些关键参数及其详细解释。

5.1 用户类参数

5.1.1 HttpUser与User

• HttpUser：适用于需要发送HTTP请求的性能测试场景，内置了self.client用于发送请求。
• User：基本用户类，不自带self.client，适用于非HTTP协议的测试。

根据具体需求选择合适的用户类，可以提高测试的灵活性和效率。

5.1.2 tasks

tasks = {
    
    task1: weight1, task2: weight2, ...}

tasks属性定义了用户在测试过程中可以执行的多个任务及其权重。权重决定了任务被执行的概率和频率。例如：

tasks = {
    
    test_login_get: 1, test_login_post: 2}

表示test_login_post的执行频率是test_login_get的两倍。

5.1.3 wait_time

wait_time = between(min_wait, max_wait)

wait_time设置了用户在执行两个任务之间的等待时间。Locust提供了多种等待时间函数：

• between(min, max)：在min和max秒之间随机等待。
• constant(seconds)：固定等待指定秒数。
• constant_pacing(seconds)：确保每个任务之间的间隔至少为指定秒数。

我们合理设置等待时间，可以更真实地模拟用户行为，避免过度负载。

5.2 命令行参数

Locust提供了丰富的命令行参数，用于灵活配置测试。

5.2.1 -f / --locustfile

指定Locust的测试脚本文件。默认情况下，Locust会寻找locustfile.py。

locust -f 测试代码.py

5.2.2 -u / --users

定义模拟的总用户数。例如，-u 100表示有100个并发用户。

locust  -f 测试代码.py -u 100

5.2.3 -r / --spawn-rate

定义用户生成的速率，即每秒生成多少用户。例如，-r 10表示每秒生成10个用户。

locust  -f 测试代码.py -r 10

5.2.4 --headless

以无头模式运行，不启动Web界面，适合自动化脚本和持续集成。

locust  -f 测试代码.py --headless -u 100 -r 10

5.2.5 --run-time

定义测试的持续时间。例如，--run-time 1h表示测试持续1小时。

locust  -f 测试代码.py --headless -u 100 -r 10 --run-time 1h

5.2.6 --csv

将测试结果保存为CSV文件，便于后续分析。

locust -f 测试代码.py -u 100 -r 10 --csv=performance_test

生成的文件将包括performance_test_stats.csv、performance_test_failures.csv等，详细记录了请求的响应时间、失败率等关键指标。

5.3 SLAs（服务水平协议）

服务水平协议（SLAs）是定义预期性能标准的重要工具。Locust支持特定指标设定SLAs和自动监控和警报。

from locust import constant, HttpUser, task, between, events

class MyUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2)

    @task
    def test_login_post(self):
        resp = self.client.post("http://127.0.0.1:8080/login", data={
    
    "username": "admin", "password": "123"})
        assert resp.status_code == 200
        # 设定响应时间不超过500ms
        if resp.elapsed.total_seconds() > 0.5:
            events.request_failure.fire(
                request_type="POST",
                name="test_login_post",
                response_time=resp.elapsed.total_seconds(),
                exception="Response time exceeded SLA"
            )

通过设定SLAs，就可以确保代码在规定的性能范围内运行，一旦超出，系统会自动记录失败事件，帮助你及时发现和解决问题。

我们通过两章完整的讲述了locust的全部demo，这些知识已经足以满足我们的测试需求。喜欢的可以点赞关注，分享更多测试文章！