locust简单使用

最新推荐文章于 2025-06-11 17:33:58 发布
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locust简单使用(待后续补充)

安装：pip install locust

编写测试脚本后如何执行呢？
在这里插入图片描述
cmd找到打开脚本所在的路径
方式1：如果脚本中写了host，则直接输入locust -f xxxx.py回车，然后在浏览器中输入localhost:8089，打开性能监控页面，输入用户数等压测
在这里插入图片描述

方式2：如果脚本中没有指定host，则通过命令运行脚本时，要执行被测域名(host)，如locust -f xxxx.py --host=http://xxxxx格式，如果是https写就https://xxxxxx
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公孙离
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Locust使用方法
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Linux版WEB网站压力测试工具locust使用教程
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首先，安装Locust非常简单。在命令行中输入`pip install locust`即可完成安装。这是从`1.pip install locust.txt`中获取的信息。Locust基于Python构建，因此你需要确保系统已经安装了Python环境，可以从`locust基于...
locust 使用
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Locust 使用 Locust 简介： Locust 是一个开源性能测试工具，使用Python 代码来定义用户行为，用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统，并且支持分布式压测。官网地址 https://www.locust.io/ Locust 安装 虚拟环境的安装(虚拟环境是为了实现Python 环境的隔离，解决三方库不同版本之间的依赖冲突问题，保持环境的一致性) 第一种方式是利用pycharm 工具来设置虚拟环境 第二种方式是利用python 3.6 版本以后自带的venv 工具 ①在pycha
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性能测试【Locust】基本使用介绍
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可编程性：Locust使用Python，这意味着你可以编写Python脚本来定义复杂的用户行为，利用Python的强大库资源。轻量级且易于安装：Locust是一个相对轻量级的工具，安装过程简单方便。Web界面：提供一个易于使用的web界面用于启动测试、实时查看测试结果和统计信息。可扩展性：支持分布式测试，你可以很容易地通过增加更多的Slave节点来模拟数十万甚至数百万的并发用户。实时统计：通过Web UI，Locust能够实时展示请求统计、响应时间图表等数据，使结果分析更为直观。
性能测试Locust的使用
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Locust是一款基于Python的开源负载测试工具，主要用于网站和API的性能测试。通过pip安装后，用户需编写Python脚本定义测试行为（如HttpUser子类和@task方法），使用locust命令启动Web界面进行压测配置。支持分布式测试、实时监控和Token认证等场景，但需注意环境配置和接口验证问题。扩展功能包括带Token的认证测试（如登录、地址查询等），并可通过插件生成测试报告。核心优势在于Python脚本的灵活性和WebUI的可视化操作，适合开发人员进行高效性能评估。
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学习locust的安装与基本使用方法
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### Locust 使用教程 Locust 是一种用于性能测试的强大工具，支持分布式负载生成以及灵活的任务定义。以下是关于如何使用 Locust 进行性能测试的相关说明。 #### 命令行启动 Locust 通过命令行可以轻松启动 Locust 测试环境。例如，在主节点上运行以下命令来初始化 Master 节点并指定目标主机地址： ```bash locust -f locust_files/my_locust_file.py --master --host=http://example.com ``` 此命令会加载 `my_locust_file.py` 文件中的配置，并设置 HTTP 请求的目标为主机 `http://example.com`[^1]。 如果需要增加 Slave 节点以扩展压力源，则可以在其他终端中运行如下命令连接到 Master 节点： ```bash locust -f locust_files/my_locust_file.py --worker --master-host=MASTER_IP_ADDRESS ``` 其中 `MASTER_IP_ADDRESS` 应替换为实际的 Master IP 地址。 #### 配置日志选项 为了更好地调试和监控测试过程，可以通过命令行参数调整 Locust 的日志行为。常用的日志相关选项包括但不限于以下几个方面： - **--skip-log-setup**: 禁用默认的日志配置机制，允许开发者自定义日志逻辑。 - **--loglevel LOGLEVEL (-L LOGLEVEL)**: 设置日志级别，默认值为 INFO；可以选择 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 或 CRITICAL 中的一个作为新的日志等级。 - **--logfile LOGFILE**: 将日志记录保存至指定文件路径而非标准输出流 (stdout/stderr)[^3]。 这些功能使得用户能够更加精细地控制程序运行期间产生的信息量及其存储位置。 #### 定义最大等待时间 在设计具体的任务序列时，可能还需要考虑每项操作之间的时间间隔范围。对于单个请求而言，“maximum waiting time” 参数决定了两次连续调用之间的最长延迟周期。这有助于模拟真实用户的浏览习惯从而获得更贴近实际情况的结果数据[^2]。 #### 编写简单的性能测试脚本 下面展示了一个基本的例子用来演示如何创建自己的 locustfile 并实现特定的功能需求: ```python from locust import HttpUser, TaskSet, task, between class UserBehavior(TaskSet): @task(1) def index(self): self.client.get("/") @task(2) def about(self): self.client.get("/about/") class WebsiteUser(HttpUser): wait_time = between(5, 9) # 设定每次请求间的随机停顿时间为5秒到9秒 tasks = {UserBehavior} ``` 上述代码片段展示了怎样继承内置类 `HttpUser`, 自定义访问模式并通过装饰器标记不同权重级别的 URL 访问频率。同时设置了固定的最小与最大等待时间段以便于模仿人类交互特性。 ---
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