在使用locust压测的时候,如果使用web则可以查看到QPS压测过程的曲线图。而如果使用no web模式启动,则只有一些打印的日志可以查看。
谈到性能测试工具,我们首先想到的是LoadRunner或JMeter。LoadRunner是非常有名的商业性能测试工具,功能非常强大。但现在一般不推荐使用该工具来进行性能测试,主要是使用也较为复杂,而且该工具体积比较大,需要付费且价格不便宜。
做为一个压测工具(库),[locust](http://locust.io/) 其实解决这么一个问题:AB 之类压测工具不能编写复杂的因果逻辑,而现实场景中,待压的服务往往是有一套完整执行流程的,比如 APP 要访问一个 API,是需要先鉴权(验明不是非 APP 访问),再登录换 Token,然后才是 API 调用……
locustfile是个普通的Python模块,如果写作locustfile.py,那么路径切换到文件所在目录,直接执行命令就能运行:
Locust是一个简单易用的分布式用户负载测试工具。它用于web站点(或其他系统)的负载测试,并计算一个系统可以处理多少并发用户。
题图,由ACE Land 人工智能设计师赞助。 人这一辈子没法做太多的事情, 所以每一件都要做得精彩绝伦。 你的时间有限, 所以不要为别人而活。 不要被教条所限, 不要活在别人的观念里。 不要让别人的
前面一篇文章已经讲了Locust压测数据在grafana上展示。这篇主要优化一下。
作者 RYAN COMPTON时间2016.04.19 发表于ENGINEERING 我们上周在Clarifai正式宣布不安全的工作(NSFW)成人内容识别模型。本周,我们的一个数据科学家将指导您完
Locust 是近几年新兴的开源测试压力项目,主要是基于 Python 的多进程和协程的方式来实现并发压力。
Tasks和Events是Locust性能测试工具的核心技术,有了它们,Locust才能称得上是一个性能工具。
在实际生产环境中,无论是新业务上线,还是新功能的发布,我们都需要做整体的性能压测,以便我们能够清楚的知道系统的性能上限,而然搭建压测环境往往比较耗时,本文主要介绍怎么使用K8S快速创建locust压测服务。
Python locust 是一个基于 Python 的开源负载测试工具,可以模拟大量用户并发访问网站、API等,以测试它们的性能和承受能力。Python locust 具有易于编写和运行的脚本、实时监控和可扩展性等特点,因此在实际的软件开发中得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用 Python locust 进行负载测试。
locustfile是普通的python文件。唯一的要求是至少声明一个类(我们称之为locust类),该类继承自locust类。
前段时间,公司项目需要压测某个服务.公司所有使用的都是locust作为压测脚本,该项目延续使用locust.
前 言 深度学习从根本上改变了我们周围的一切。很多人认为必须成为深度学习的专家,才能将深度学习用到自己的应用中。然而,实际并非如此。 在我之前的文章中,我讨论了6款新手也能快速构建的深度学习应用(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/6-deep-learning-applications-beginner-python/)。我非常高兴地看到有上百名读者受到它的激励。所以在这篇文章之后,我想再写一些深度学习应用方面的东西。如果你错过了我之前的文章,我建议你
著名人工智能公司Clarifai近日推出了识别成人内容的模型和API NSFW,该模型能够很准确地识别含有裸体和半裸的图片和视频,在Clarifai的这篇博文中,作者用裸体检测问题来展示训练现代版的卷积神经网络模型 (convnets) 与过去的研究有何区别。 上周,我们在Clarifai上正式公布了 Not Safe for Work (NSFW) 成人内容识别模型。本周,我们一位数据科学家将带你探索计算机是如何学会分辨裸体人物的。 警告声明:本文内含有用于科研用途的裸体图片。如果你未满十八周岁或者不宜浏
https://debugtalk.com/post/head-first-locust-advanced-script/
安装完成 HttpRunner 后,系统中会新增locusts命令,但不会同时安装 Locust。 使用locusts -V查看时,会提示需要先安装locustio
最近测试汪小电APP,需要针对后端创建任务的接口进行压力测试。压力测试,大部分同学第一时间想到的就是Jmeter。Jmeter虽然可以为每个用户分配一个单独的线程,提高每个用户并发数,但是每个步骤的线程分配和基准测试需要大量资源,导致一台机器上模拟的用户数量非常有限。针对大规模用户请求的性能测试使用Jmeter显然很难达到测试要求,所以决定使用Locust来模拟大规模用户请求。
前面一篇文章Grafana + Prometheus监控篇之Windows监控Linux服务器资源 ,我已经讲过了在windows系统上如何使用Grafana监控Linux服务器资源。这边讲的是如何使用Grafana展示Locust性能测试数据。
Locust是一款开源的性能测试工具,可以帮助您模拟大量用户访问Web服务器,跟踪和报告每个用户的响应时间。它使用Python编程语言编写,允许使用Python脚本编写测试脚本。Locust可以轻松扩展,以支持任何自定义断言,响应转换,模拟,分布式执行或第三方服务整合等。
作者 | Patrick Catanzariti 编译 | 陈云龙 现如今人工智能、个人助理以及聊天机器人不断崛起,越来越多的诸如“Siri”、“Alexa”、“Cortana” 和 “Ok Google” 的智能设备将我们与互联网以及日益增加的物联网(IoT)连接起来,我们可以跟它们语音打招呼,拥有这样的个人助理是人人都梦寐以求的事情。在 2017,几乎所有的信息程序和智能手机系统都有聊天机器人或语言助理功能!尽管人工智能的真正水平还是饱受争议的,但我们正亲眼目睹人工智能世界的兴起——人人都拥有为其所支
上文我们讲了locust的基本语法,现在我们先来认识一下locust代码规范。了解这些以后我们开发脚本的时候就会思路更清晰。
选自free Code Camp 作者:Mariya Yao 机器之心编译 参与:蒋思源、刘晓坤 本文通过吉娃娃与松饼的图像对比了流行的六大计算机视觉API,作者希望能借助这些识别情况帮助读者了解各
当我们接到压测任务的时候,如果被测系统需要登录的时候,首先需要处理登录,然后再进行其他接口压测。
下面这张在网上流传的图片展示了吉娃娃和松饼之间惊人的相似之处。这些图像通常在人工智能(AI)行业(包括我自己)的演示中共享。 但有一个问题没有人回答过:在消除像吉娃娃或松饼这样的图像的不确定性时,到
然后点击Start swarming,我们这里了解代码写法,所以用户数和每秒增加用户数都不用管。
本文为CSDN原创编译文章,禁止转载。 负载测试是开发后台基础架构的重要一环,它不但能够演示系统在真实需求面前的性能表现,还可以通过模拟用户与设备行为,在应用程序部署到生产环境前,找出并了解任何可能的系统瓶颈。 但是,专用的测试基础设施可能非常昂贵且难以维护,且此类设备一般是针对特定性能状况的一次性投资,初期投资后想要再对负载测试进行扩展就十分困难,还可能限制实验,从而导致开发团队的工作效率变低,应用在部署到生产环境前也无法得到充分有效的测试。 解决方案综述 分布式负载测试采用云计算手段,在各种测试场景中这
熟悉小编的朋友知道小编最近又转到了测试岗位的工作,在进行性能测试的时候由于 Jmeter 多线程模型占用了极大量的资源才能 打出并发量比较高的测试压力,于是找到了 Python 的 Locust(蝗虫)框架,用起来还算顺手,但资源占用对于在办公室里的笔记本电脑来说实在是弱了些。另外,由于 Python 的 GIL 原因,使得Locust 在单机上只能使用单核单进程,要想利用多核只能开启 Locust 的分布式配置
我们知道Jmeter单机并发数并不高,一般配置也就支持1000左右。那么就引出了分布式压测的概念,Jmeter通过调度机(Master)与执行机(Slave)来实现。而Locust也支持分布式压测,类似Jmeter一样,当一台机器无法模拟所需的用户数量时候,可以通过多台Slave机器来实现,Master机器主负责分发任务和下达指令。
Locust(俗称 蝗虫)一个轻量级的开源压测工具,基本功能是用Python代码描述所有测试。不需要笨拙的UI或庞大的XML,只需简单的代码即可。
经过了之前的铺垫:性能测试框架对比初探,目前留下来的几个测试框架就是「JMeter」、「K6」、「locust」和「FunTester」。本次测试目的是对比几种框架的在各个并发下面的发压能力和资源消耗。本次值测试了最简单的GET接口,不涉及参数和POST接口。
1、Locust是一款Python技术栈的开源的性能测试工具。Locust直译为蝗虫,寓意着它能产生蝗虫般成千上万的并发用户。
Install Python 3.6 or later, if you dont already have it.
不管是yum安装,亦或者是docker安装的方式,influxdb默认安装完毕之后,并不会自带用户认证的功能,直接就可以进行访问的了。 情况如下:
如果你正在测试一个网站的性能,这个网站是以分层的方式构建的,包括部分和子部分,那么以同样的方式构建负载测试可能会很有用。为此,locust提供了任务集类。它是将执行的任务的集合,与直接在用户类上声明的任务非常相似。
大家好,今天我们要聊聊的是一个开源的性能测试工具——Locust。它允许我们使用 Python 编写性能测试脚本,这使得测试脚本的编写变得非常灵活和强大。Locust 的设计理念是模拟用户的行为,而不仅仅是模拟 HTTP 请求,这使得它在性能测试领域中独树一帜。
在前面的文章中,我们介绍了性能测试框架Locust是什么:性能专题:Locust工具实战之开篇哲学三问,以及如何安装它:性能专题:Locust工具实战之“蝗虫”降世。
我个人在性能测试工作中,负载生成工具使用的大多都是jmeter,之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇文章,简单介绍下locust的使用方法,仅供参考。。。
shift+右键可以进入PowerShell 命令行窗口,也可以进入cmd窗口,和pycharm命令窗口输入安装命令。
它采用纯 Python 实现,是一个分布式用户负载测试的工具。 使用基于 Requests 库的客户端发起请求,使编写脚本大大简化; 在模拟并发方面摒弃进程和线程,完全基于时间驱动,采用协程(gevent)提供的非阻塞 IO 和 coroutine 来实现网络层的并发请求。因此单台压力机也能产生数千并发请求数。
可以使用--master标志在主模式下启动Locust的一个实例。这个实例将运行Locust的web接口,您可以在这里启动测试并实时查看统计信息。主节点本身不模拟任何用户。相反,您必须使用--slave标志启动一个或多个从Locust节点,与--master-host(指定主节点的IP /主机名)一起使用。
Locust是一款Python技术栈的开源的性能测试工具。Locust直译为蝗虫,寓意着它能产生蝗虫般成千上万的并发用户:
我个人在性能测试工作中,负载生成工具使用的大多都是jmeter,之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇博客,简单介绍下locust的使用方法,仅供参考。。。
这是之前介绍过的性能监控平台的整体架构图,想要了解其它部分的搭建,可以查看相关文章《Telegraf安装与简易使用指南》、《InfluxDB安装与简易使用指南》、《Grafana安装与简易使用指南》
错误日志: C:\Users\xieboke>pip install locustio -U Collecting locustio Using cached locustio-0.999.tar.gz (267 kB) Building wheels for collected packages: locustio Building wheel for locustio (setup.py) ... error ERROR: Command errored out with exit stat
提到性能测试,大部分小伙伴想到的就是LR和jmeter这种工具,小编一直不太喜欢写这种工具类的东西,我的原则是能用代码解决的问题,尽量不去用工具。 python里面也有一个性能测试框架Locust,本篇简单的介绍Locust的基本使用,希望越来越多的小伙伴能一起爱上它!
目前做性能测试,比较简单常用的工具就是jmeter,但是对于一些复杂需求和场景需要编写java代码,如果只会Python能做性能测试吗,当然可以,今天就介绍一下Python强大的性能测试框架Locust。
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