JMeter+Python 进行异步接口测试

Python3.8

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

当使用JMeter和Python来实现异步接口测试时,可以按照以下步骤进行操作:

1、安装JMeter和Java Development Kit(JDK):

下载并安装JMeter(https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi)和适用于操作系统的JDK。

2、编写JMX测试计划文件:

使用JMeter GUI创建和配置测试计划。打开JMeter,点击“File” > “Templates” > “Building a Web Test Plan” > “Create” 来创建一个新的测试计划。然后按照下面的步骤进行配置:

在这里插入图片描述
线程组(Thread Group):设置线程数、并发用户数、循环次数等。

异步HTTP请求(Async HTTP Request):设置URL、请求方法、参数等。

断言(Assertion):设置断言规则,用于验证接口返回结果是否符合预期。

结果树(View Results Tree):用于查看接口响应和结果。

3、保存JMX文件:

点击“File” > “Save Test Plan As” 将测试计划保存为JMX文件。

4、编写Python脚本:

使用Python脚本来执行JMeter测试计划。下面是一个示例代码:

import subprocess 

jmeter_path = "/path/to/jmeter" # 替换为你的JMeter路径 
jmeter_test_plan = "/path/to/your_test_plan.jmx" # 替换为你的测试计划文件路径 

def run_jmeter_test_plan(): 
    cmd = [jmeter_path, "-n", "-t", jmeter_test_plan, "-l", "/path/to/result.jtl"] 
    try: 
        subprocess.check_call(cmd) 
        print("JMeter test plan executed successfully.") 
    except subprocess.CalledProcessError as e: 
        print("JMeter test plan execution failed:", e) 
        
run_jmeter_test_plan()

    在 Python 脚本中,需要将jmeter_path和jmeter_test_plan变量替换为实际路径和文件名。-l选项用于指定结果文件的输出路径。

    5、运行Python脚本:

    运行上述Python脚本,它将调用JMeter命令行来执行测试计划并将结果保存到指定的JTL文件中。

    6、解析测试结果:

    使用Python来解析JMeter的测试结果文件,获取相应的响应时间、错误信息等。可以使用Python的pandas库或者其他相关库来处理CSV或JTL格式的测试结果文件。

    import pandas as pd
    
    def parse_results():
        results = pd.read_csv(result_file, delimiter=",", skiprows=1)
    
        # 获取响应时间信息
        response_times = results['Latency'].tolist()
    
        # 获取错误信息
        errors = results.loc[results['Success'] == False, 'ResponseMessage'].tolist()
    
        # 输出结果
        print("Response Times:", response_times)
        print("Errors:", errors)
    
    parse_results()
    

      在这个示例中,使用pandas库来读取CSV文件,并跳过第一行的标题行(skiprows=1)。然后,通过访问相应的列来获取响应时间和错误信息。可以根据实际需求和结果文件的结构来解析并处理其他信息。pandas库提供了丰富的数据处理功能,可以使用其灵活的方法和函数来处理JMeter测试结果。

      以上只提供了一个基本框架,实际的实现可能需要根据的具体需求和测试计划进行调整。可能需要额外的配置,如添加断言、设置定时器等来模拟异步请求。

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