Python+ Locust性能测试
本帖最后由 ailvyoyo 于 2021-1-12 10:52 编辑1、安装 python安装locust库2、pycharm脚本编写 在locust现版本中HttpLocust改为HttpUser 以下是改变后的调用方式：from locust import HttpUser, task, between
class QuickstartUser(HttpUser):
wait_time = between(5, 9)
# @task
# def index_page(self):
# self.client.get("/hello")
# self.client.get("/world")
# @task(3)
# def view_item(self):
# item_id = random.randint(1, 10000)
# self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")
#on_start只会在最开始的时候调用一次
def on_start(self):
self.client.post("/api/users/signin/", {"username": "lxm1", "password": "123456"})
注意 ：1、在locust现版本中HttpLocust改为HttpUser 2、locust版本0.13之后已经废除了min_wait和max_wait的使用 min_wait = 3000 max_wait = 7000 改为 wait_time = between(3,7) 3、cmd系统运行1、先进入python脚本目录，cd D:\Users\Admin\PycharmProjects\性能_Locust\demo2、后输入命令：locust -f test.py --host=http://10.5.4.131:88993、浏览器打开locust服务：http://localhost:80894、系统指标体系1、响应时间： 反应系统处理效率的指标，从开始到完成某项工作所需时间的度量，响应时间通常随负载的增加而增加2、吞吐量： 反应系统处理能力的指标，指单位时间内完成工作的度量，可以从客户端或服务器端视角两个方面来进行综合评估3、事务处理能力（TPS）： 对一笔事务进行处理时的响应情况，通常包含三个指标，处理该业务的响应时间，二是处理该笔业务的成功率，三是单位时间内可以处理的业务数。5、服务器指标体系1、CPU使用率2、可用内存数3、磁盘使用率4、网络带宽5、线程池 消耗6、连接池消耗6、利用Python监控系统资源Psutilimport psutil
import time
print("CPU使用率 内存使用率 C盘使用率")
delay = 2
while True:
time.sleep(delay)
# print(psutil.disk_usage("D:\\").percent)
# print(psutil.cpu_percent())
# print(psutil.virtual_memory().percent)
print(str(psutil.cpu_percent()) + '%s ' + str(psutil.virtual_memory().percent) + '%s '+ str(psutil.disk_usage("D:\\").percent) + '%s ')
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