，并将_response_times.csv和_stats.csv添加到你提供的名称中： $ cat example_response_times.csv "Name","# requests","50%...但是，如果任务是字典（将可调用对象作为键，将整数作为值），则将随机选择要执行的任务，但将int值作为比率。...这使你能够在Locust任务运行之前执行一些准备工作(如创建数据库)，并在Locust退出之前进行清理(如删除数据库)。...Locust--Docker运行Locust 为了简单起见，我们提供了一个可以独立运行的Docker映像，可以作为主映像，也可以作为从映像。...name --可选，在Locust的统计信息中可以指定一个参数作为标签，而不是URL路径。这可用于将请求的不同URL分组到Locust的统计信息中的单个条目中。
引言 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。 日志序列化优化 前面说了两大块，主要是读和写。我们用的是简单粗暴的方式去获取文件中的数据。...Desktop\Locust_grafana_demoV2\log\run.log 2>&1 这样的话，在控制台是看不到这些输出的日志了。 ...\csv\ --logfile D:\locust_test_20190228\log\locust.log --loglevel=INFO 1>D:\locust_test_20190228\log\...进步模式 其实在locust分布式中，还可以使用一种模式——进步模式，具体命令如下： --step-load 启用步进模式 --step-users 每级的用户增量 --step-time...增量间隔 这两个参数放在主机命令中执行，可以满足一些复杂性能测试场景。
性能测试文件，默认为: locustfile.py --csv=CSVFILEBASE, --csv-base-name=CSVFILEBASE 以CSV格式存储当前请求测试数据。...如果指定最新版本可以这样操作： pip3 install -i https://pypi.douban.com/simple/ locustio==0.14.6 版本信息 gevent 是在python中实现协程的第三方库...requests 是python中可进行http(s)请求的操作库。 msgpack 是一种快速、紧凑的二进制序列化格式，适用于类似Json的数据。 ...所以Locust性能测试脚本中主要是靠TaskSet类和Locust类来实现所有的业务场景。 ...Locust类其实好比一群蝗虫，每个蝗虫就是一个Locust类的实例，而TaskSet类就是蝗虫的大脑，控制着蝗虫的行为。也就是我们测试中实际场景中的任务集合。
Locust命令行模式启动，会输出两种信息，一种是压测数据，一种是Locust执行数据。 ...处理步骤大致分为: 1、首先将locust执行过程的日志写入文件中 2、通过读取执行文件的日志信息，再将其转化存储到influxdb数据库 3、最后根据influxdb数据库的数据，展示图表...-f grafana_test.py -u 10 -r 3 -t 1m -H https://api.apiopen.top/ --csv C:\Users\Administrator\PycharmProjects...\Locust_grafana_demo\data_csv\ --logfile=C:\Users\Administrator\PycharmProjects\Locust_grafana_demo\log...2>D:\locust_test_20190228\log\run.log 运行后可以手动执行以下写入的程序，然后再查看数据库： 可以用工具查一下： Grafana图标展示 首先配置好
Locust提供了一些内置的函数，返回一些常用的wait_time方法。 最常见的是 between 。它用于使模拟用户在每次执行任务后等待介于最小值和最大值之间的随机时间。...locust，则每个新生成的locust将从现有locust中随机选择。...如果在locust类中声明了一个host属性，则在命令行或Web请求中未指定--host的情况下将使用该属性。。...但是，如果任务是字典（将可调用对象作为键，将整数作为值），则将随机选择要执行的任务，但将int值作为比率。...这使你能够在Locust任务运行之前执行一些准备工作(如创建数据库)，并在Locust退出之前进行清理(如删除数据库)。
在测试过程中，策略就是一个Locust的蠕虫将会攻击你的网站。每一个locust的行为(或你使用的测试用户)是你自己定义的，并且蠕虫进程从一个网页视图中被实时监测。...关于Locust： 1、locust作为一款性能测试工具，没有单独的ui界面，可以说是python下的一些库的集成 locust完全基于python作为编程语言，采用pure python描述测试脚本，...4、locust组成模块（所依赖的库）【gevent】是python下实现协程的一个第三方库，能够使系统获取极高的并发性能（locust基础模块） 简而言之，它的特点就是协程，web管理工具，超级好用。...第一步，安装 依然是老伙伴pip工具（完美安装依赖） pip install Locust ? Locust有六个依赖的python模块 1.gevent：在Python中实现协程的第三方库。...之后就可以打开locust了 在浏览器中输入地址： http://localhost:8089/ 你会看到这样的页面 ?
关于第一点，尽可能模拟到真实用户行为：我们从上述介绍中可以得知，在Locust中，测试场景皆是采用纯Python脚本进行描述的。...对于最常见的HTTP(S)协议的系统，Locust采用的是Python的Requests库作为客户端，而对于其它协议类型的系统，Locust也提供了接口，我们只需要采用Python编写对应的请求客户端。...它之所以能够在资源占用方面明显优于Jmeter，一个关键点在于两者模拟虚拟用户的方式不同，Jmeter是通过线程来作为虚拟用户，而Locust借助gevent库对协程的支持，相同配置下Locust能支持的并发用户数相对...（其中，gevent是Python下实现协程的一个第三方库，通过greenlet来实现协程，而greenlet是Python的并行处理的一个库，能够使系统获取极高的并发性能） Locust作为一款性能测试工具...Locust完全基于Python作为编程语言，采用Pure Python描述测试脚本，其中HTTP请求是基于Requests库，除了HTTP/HTTPS协议，Locust也可以测其他协议的系统，只需要采用
1.2 软件性能关注点 终端用户 使用过程中更加关注响应时间，稳定性。总得来说就是用户体验要好。...软件设计开发人员 架构设计，数据库设计，代码设计，是否存在不合理的内存使用和线程同步方式，以及资源竞争等，总的来说，更加关注系统架构，数据库设计，设计与代码实现等。...并发测试：模拟多个用户同一时间访问一个系统，模块或数据记录等其他并发操作，关注系统可能存在的性能瓶颈，如内存泄漏，线程死锁或资源竞争等问题。...类似JMeter的聚合报告 Charts：测试结果变化趋势图 Failures：失败请求的展示界面 Exceptions：异常请求的展示界面 Download Data：测试数据下载模块，提供三种类型的CSV...如果你觉得文章还不错，帮忙 点赞、转发、关注、留言 ，因为这将是我持续输出更多优质文章的最强动力！
它允许自定义用户行为模型（压测任务），并使用虚拟用户来模拟真实用户访问你的应用程序，Locust借助gevent库对协程的支持，以greenlet来实现对用户的模拟，在相同配置下，Locust能支持的并发用户数相比用多线程模拟用户的...WebsiteUser类中定义了 wait_time 属性表示模拟用户在执行任务之间等待的最小和最大时间区间 locust运行命令 要运行这个locust实例，可以在命令行中使用以下命令： locust...时灵活指定要压测的host地址 locust -f locust_file.py --host=http://example.com 该命令会在本地启动locust的Web服务，然后你就可以在浏览器中访问...分布式压测通信利用到ZMQ (ZeroMQ）网络通信库，ZMQ提供了在进程内、进程间、TCP和多播等各种传输中传递原子消息的套接字（socket），支持多种传输（TCP、进程内、进程间、多播、WebSocket...等）上的通用消息传递模式 因此需要使用分布式压测依赖pyzmq库，在我们使用pip install locust安装好locust会自动安装此库 附录 locust官方文档（强烈推荐）：https://
最近由于项目需要，在研究打压测试工具，以及当测试连接过多后端服务器配置问题 测试工具选用locust，locust中文意思为蝗虫，可以想象，locust就像成片的蝗虫，扑向我们的服务。...遇到的问题主要是两个：如何在每次执行任务都使用新的连接，大量连接时如何处理大量出现的TIME_WAIT连接 首先，我的测试场景是，大量的客户端会间歇性的请求服务器，并不会长时间连接，基本可以理解为每次请求都是短连接...所以首先需要解决的问题是，如何使每次执行任务都是用新的连接。...locust默认使用的是requests库，创建的会话默认会使用长连接，会复用连接，一条发起多次请求，这并不符合我的要求，所以在每次请求完数据后，我需要自己关闭连接。...，尽量不要打开（副作用大） net.ipv4.tcp_timestamps = 1 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 机器作为客户端时起作用
但二者有一些明显的区别： Locust 更容易上手。它使用 Python 作为脚本语言，在用户定义的用例上提供了非常友好的界面，而 JMeter 则需要手动编写 XML 脚本来运行测试。...JMeter 只能将测试结果保存到文本文件中，需要用户自行解析数据。...可以使用 locust --help 命令输出命令行参数，如下是一些常用的执行参数: 参数 描述 单位 -u NUM_USERS, --users NUM_USERS 并发用户的峰值数量 数字单位 -...的脚本编写通过继承 HttpUser 属性并且编写测试方法，self.client 的使用和 python requests 库比较相似。...对公司: 1、可以快速的完成工作，团队中可能大部分同学都是用 Locust 工具，如果你能提前掌握会更好的融入工作。 2、Locust 可以更好开发成压测平台，在工作上提高压测效率。
背景 目前接触以及听说过的压测工具/框架繁多，如jmeter/k6/locust/loadrunner/qload等，每个压测工具都有自己特性和不足，如何选择适合自己的压测工具，简单高效的完成自己的压测目标...的python实现）建立一对多的连接； 通过节点采集器通过flask上报到前端，原生的结果展示较为简单且无法保存，往往我需要自己定制结果展示； 4.2 依赖 [依赖] gevent：python协程库，...Server端； Clint：继承BaseSocket，作为压测系统的Client端； Message：消息的封装，序列化与反序列化，数据是通过WorkerRunner的stats_report上报；...又存储在什么样的对象中？发送给master后，进行怎样的聚合？...[locust.stats] [ieqbq7nfvr.png] RequestStats：该类保存请求统计信息 locust/stats.py:187 在每一个locust实例中(无论是master还是
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 于是，在 @PotatoTooLarge 的指点下，发现 Goose...这个 Rust 的框架，它由如下特点： 文档齐全，一如 Rust 社区的作用 基于 Reqwest，可以异步发起请求 Locust 报告里有的指标，Goose 的报告里面基本都有 资源消耗极小，适合在没有资源的情况下发起测试压力...console-api 库包含了 wire format 的自动生成代码，用的是 tonic gPRC。此外，使用其他 gPRC 代码生成器的项目（包括使用其他语言实现的！）...仓库中的 console-subscriber 库包含了作为tracing-subscriber 层的 instrumentation 端API，给用 Tokio 和 tracing 的项目使用。...console 库实现了一个非交互式的命令行工具来消费这些山上，但是其他实现，例如图形化的或者基于web 的工具，也是可用的。
与其他工具使用进程和线程来模拟用户不同，Locust借助gevent库对协程的支持，可以达到更高数量级的并发； （5）不支持监控被测机器，需要配合其他工具的辅助； （6）在Locust类中，具有一个...client属性，对应着虚拟用户作为客户端所具备的请求能力，也就是我们常说的请求方法；所以在使用Locust时，需要先继承Locust类，然后在继承子类中的client属性中绑定客户端的实现类； （...：locust -f 被执行的locust文件.py --host=http://被测服务器域名或ip端口地址，也可以不指定host，如 "locust -f locust_test.py --host...=http://localhost:8082"； 当命令执行成功，会提示服务端口，如：*：8089。...若想只关注任务接口的统计数据，则依赖的请求需用原生requests库。 6.
标签：Python与Excel协同 本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。...然而，把这作为第一步，会让事情变得更简单，并确保有一个良好的开端。 验证代码库目录是否与Python的工作目录相同。 在终端中工作时，可以首先导航到文件所在的目录，然后启动Python。...Pandas库建立在数字Python（通常称为NumPy）之上，为Python编程语言提供易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas有内置的函数，可以用来分析和绘制数据，并使它的展现其意义。...图7 拥有虚拟环境使事情变得非常简单。想象一下，作为一名开发人员，将在多个不同的项目上工作，每个项目可能需要具有不同版本的不同软件包。当你的项目有冲突的需求时，虚拟环境就会派上用场。...除了Excel包和Pandas，读取和写入.csv文件可以考虑使用CSV包，如下代码所示： 图30 数据的最终检查 当数据可用时，通常建议检查数据是否已正确加载。
py │ └── locustfile.py └── uploader ├── __init__.py har2case：将.har生成一个测试用例，支持yaml/json/pytest locust...：集成了locust性能测试 uploader：集成了上传文件的功能 cli.py 命令行驱动执行 client.py 客户端相关方法,主要是封装 requests.Session.request...,安全调用,输出log等, 给runner.py调用....提供各种处理兼容性的方法,包括让v2版本的用例能在v3版本继续运行的相关转换方法 exceptions.py 定义了失败类型的异常信息 loader.py 加载文件内容的方法 make.py 主要集成参数使之生效在测试用例中...，如config、request、teststep等等，构成一个可用的用例 models.py 定义各种model类,以BaseModel为父类 parser.py 各种解析方法，主要用于数值类型判断后自动转换
Modin是一个Python第三方库，可以弥补Pandas在大数据处理上的不足，同时能将代码速度提高4倍左右。 Modin以Ray或Dask作为后端运行。...当用4个进程而不是一个进程（如pandas）运行相同的代码时，所花费的时间会显著减少。...= {}".format(e-s)) 输出： Modin append时间 = 0.2613077163696289 Pandas用时1.2秒，Modin用时0.2秒。...{}".format(e-s)) 输出： Modin concat时间 = 0.5255951881408691 Pandas用时3.7秒，Modin用时0.5秒。...「Modin Vs Dask」 Dask既可以作为Modin的后端引擎，也能单独并行处理DataFrame，提高数据处理速度。
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