Locust는 스레드 프로세스의 한계를 깨고 테스트 머신에서 높은 동시성을 실행할 수 있는 Python의 코루틴 메커니즘을 기반으로 합니다.
성능 테스트의 기본
1. 속도: 시스템의 처리 효율성 측정: 응답 시간
2 . 얼마: 시스템의 처리 용량 측정: 단위 시간당 처리할 수 있는 트랜잭션 수(tps)
성능 테스트는 테스트 요구 사항에 따라 가장 일반적으로 다음 세 가지 범주로 나뉩니다.
1 부하 테스트
지속적으로 서버에 압력을 가하거나, 예약할 만한 지표 또는 일부 시스템 리소스가 병목 현상에 도달했습니다. 시스템의 최대 부하 용량을 찾는 것이 목적입니다.
2 스트레스 테스트
오랜 시간 동안 지속되는 높은 부하를 통해 시스템이 안정적인지 확인합니다.
3 동시성 테스트:
동시에 요청을 서버에 제출합니다. 시스템에 트랜잭션 충돌이나 잠금 업그레이드가 있는지 확인하는 것이 목적입니다.
성능 로드 모델
locust 설치
설치에 문제가 있습니다. Douban 소스를 통해 다운로드할 수 있습니다
pip install locust
locust template
기본적으로 대부분 이 템플릿을 기반으로 장면을 수정할 수 있습니다. read.py
from locust import HttpUser, TaskSet, task, tag, events # 启动locust时运行 @events.test_start.add_listener def setup(environment, **kwargs): # print("task setup") # 停止locust时运行 @events.test_stop.add_listener def teardown(environment, **kwargs): print("task teardown") class UserBehavor(TaskSet): #虚拟用户启用task运行 def on_start(self): print("start") locusts_spawned.wait() #虚拟用户结束task运行 def on_stop(self): print("stop") @tag('test1') @task(2) def index(self): self.client.get('/yetangjian/p/17320268.html') @task(1) def info(self): self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html") class WebsiteUser(HttpUser): def setup(self): print("locust setup") def teardown(self): print("locust teardown") host = "https://www.cnblogs.com" task_set = task(UserBehavor) min_wait = 3000 max_wait = 5000
참고: 여기에서는 웹 호스트를 제공했습니다.
랑데뷰 포인트 lr_rendezvous
물론 랑데부 포인트 연산을 넣을 수도 있습니다. 위 템플릿의 설정을 입력하여 실행하세요
locusts_spawned = Semaphore() locusts_spawned.acquire() def on_hatch_complete(**kwargs): """ select_task类的钩子函数 :param kwargs: :return: """ locusts_spawned.release() events.spawning_complete.add_listener(on_hatch_complete) n = 0 class UserBehavor(TaskSet): def login(self): global n n += 1 print(f"第{n}个用户登陆") def on_start(self): self.login() locusts_spawned.wait() @task def test1(self): #catch_response获取返回 with self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html",catch_response=True): print("查询结束") class WebsiteUser(HttpUser): host = "https://www.cnblogs.com" task_set = task(UserBehavor) wait_time = between(1,3) if __name__ == '__main__': os.system('locust -f read.py --web-host="127.0.0.1"')
공용 사용법
위의 두 예에서는 데코레이터 events.test_start.add_listener와 같은 일부는 부하 테스트 전후에 사용됩니다. 작업 실행 전후에 on_start 및 on_stop과 같은 일부 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 작업 가중치 할당
대기 시간
# wait between 3.0 and 10.5 seconds after each task #wait_time = between(3.0, 10.5) #固定时间等待 # wait_time = constant(3) #确保每秒运行多少次 constant_throughput(task_runs_per_second) #确保每多少秒运行一次 constant_pacing(wait_time)
사용자 클래스에서 wait_time을 다시 작성하여 자동 정의
태그 표시
@tag('test1') @task(2) def index(self): self.client.get('/yetangjian/p/17320268.html')
작업을 표시하면 런타임에 특정 작업을 실행할 수 있습니다.
#只执行标记test1 os.system('locust -f read.py --tags test1 --web-host="127.0.0.1"') #不执行标记过的 os.system('locust -f read.py --exclude-tags --web-host="127.0.0.1"') #除去test1执行所有 os.system('locust -f read.py --exclude-tags test1 --web-host="127.0.0.1"')
사용자 정의 실패
#定义响应时间超过0.1就为失败 with self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html", catch_response=True) as response: if response.elapsed.total_seconds() > 0.1: response.failure("Request took too long") #定义响应码是200就为失败 with self.client.get("/yetangjian/p/17320268.html", catch_response=True) as response: if response.status_code == 200: response.failure("响应码200,但我定义为失败")
사용자 정의 로드 모양
LoadTestShape를 상속하고 틱을 재정의하여 Shape.py를 자체 정의합니다.
이 모양 클래스는 100블록 단위로 사용자 수를 증가시킵니다. of 20, 그리고 10분 후에 로드 테스트를 중지합니다. (실행의 51초부터 user_count는 100으로 반올림됩니다.)
from locust import LoadTestShape class MyCustomShape(LoadTestShape): time_limit = 600 spawn_rate = 20 def tick(self): run_time = self.get_run_time() if run_time < self.time_limit: # User count rounded to nearest hundred. user_count = round(run_time, -2) return (user_count, self.spawn_rate) return None
실행 다이어그램은 다음과 같습니다
다르게
os.system('locust -f read.py,shape.py --web-host="127.0.0.1"')
를 트리거하는 예 명령줄을 통한 시간 단계
from locust import LoadTestShape class StagesShapeWithCustomUsers(LoadTestShape): stages = [ {"duration": 10, "users": 10, "spawn_rate": 10}, {"duration": 30, "users": 50, "spawn_rate": 10}, {"duration": 60, "users": 100, "spawn_rate": 10}, {"duration": 120, "users": 100, "spawn_rate": 10}] def tick(self): run_time = self.get_run_time() for stage in self.stages: if run_time < stage["duration"]: tick_data = (stage["users"], stage["spawn_rate"]) return tick_data return None
위 내용은 Python 경량 성능 도구 Locust 설치 및 사용 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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