Locust测试结果信息生成CSV文件

最新推荐文章于 2025-09-25 15:31:57 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-25 15:31:57 发布 · 1.9k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 微信公共号：LouHengEducation
文章标签：

#Locust

本文介绍如何通过Locust工具导出性能测试结果为CSV文件。提供了两种方法：一是通过WebUI界面直接下载；二是启动Locust时通过命令行参数指定CSV文件名并禁用WebUI。此外还介绍了如何设置CSV文件的更新频率。
Locust结果可以生成CSV文件，有两种方法可以实现。


第一种，当使用Web UI运行Locust时，您可以在“Download Data”选项卡下点击下载对应的CSV文件。




第二种，可以在启动Locust命令时，加入参数--csv=***，需要结合--no-web一起使用

locust -f locustfile.py --csv=foobar --no-web -n10 -t10m


另外在代码可以加入文件更新的频率


import locust.stats
locust.stats.CSV_STATS_INTERVAL_SEC = 5 # 默认是2秒




Locust性能评测及优化详解
上帝De助手
07-21 6605
文章目录Locust性能评测及优化详解性能评测环境准备1、压测环境准备2、服务环境准备3、压测工具准备压测开始LocustJmeterabhttp_load压测说明性能优化Locust优化项测试Locust默认是否为keep-alive替换为urllib3实现client替换为socket实现client替换为go实现client总结 Locust性能评测及优化详解 这篇文章是用来补前一篇文章挖...
locust高并发生成csv测试报告，报错PermissionError: [WinError 32] 另一个程序正在使用此文件，进程无法访问。: 'SearchOutputdata.csv'
weixin_42976139的博客
12-18 784
一、报错信息： （1）文件被占用 [2019-12-18 14:18:25,165] admin-PC/ERROR/stderr: Traceback (most recent call last): File "d:\programs\python\python3.8\lib\site-packages\locust\core.py", line 394, in run self.e...
性能测试Locust--(8)CSV存储测试数据
软测小生
02-21 1583
Locust的测试结果保存到CSV文件，在这种情况下，有两种方法可以执行此操作。 首先，通过Web UI运行Locust时，可以在“Download Data”选项卡下得到CSV文件。 其次，可以使用标签运行Locust，该标签将定期保存两个CSV文件。如果计划使用--no-web标签以自动化方式运行Locust，这将特别有用： $ locust -f examples/basic.py --cs...
如何分析Locust的测试结果？
最新发布
hlsxjh的博客
09-25 894
每秒请求数(Requests per Second, RPS)：衡量系统能处理的最大并发量，结合响应时间和失败率确定系统的吞吐量极限。
07-Locust-保存CSV格式报告
小白的博客
04-24 1226
目录 前言 web UI运行 命令行运行 前言 当做完测试，想要保存测试的结果，这时候就会用到locust保存CSV报告的功能，这里介绍web UI和命令运行两种保存报告的方法。 web UI运行 步骤：启动UI页面 --》Download Data、 说明： Download request statistics CSV：对应Statistics下的数据 Download failures CSV：对应Failures下的数据 Download exceptions CSV：对...
locust 总结
weixin_45786253的博客
08-16 532
locust总结
python locust 进行压力测试
weixin_34174105的博客
05-13 1338
最近公司项目周期比较赶， 项目是软硬结合，在缺少硬件的情况下，通过接口模拟设备上下架和购买情况，并进行压力测试， 本次主要使用三个接口 分别是3个场景： 生成商品IP， 对商品进行上架， 消费者购买商品 最大问题：是数据库是用ssh，只能用127.0.0.1去链接数据库， 试过用ssh链接数据库， 用requests 去跑脚本没有问题，换上locust 就有问题 最后使用putty作为代理...
locust性能测试指南
辉的博客
12-23 1832
介绍开源压测工具locust，从安装到使用指南
一文搞懂性能测试框架--Locust
qq_45594960的博客
10-20 2015
Locust 是一个开源负载测试工具。使用 Python 代码定义用户行为，也可以仿真百万个用户。Locust 是非常简单易用，分布式，用户负载测试工具。Locust 主要为网站或者其他系统进行负载测试，能测试出一个系统可以并发处理多少用户。Locust 是完全基于时间的，因此单个机器支持几千个并发用户。相比其他许多事件驱动的应用，Locust 不使用回调，而是使用轻量级的处理方式gevent。在代码中定义用户行为不需要安装软件，只是简单的python代码分布式和可扩展。
Locust web性能测试实践
lldhsds的专栏
06-14 1160
单机模式适用于简单的小规模测试。分布式模式适用于大规模测试，通过多个 worker 节点协同工作来模拟大量并发用户。无头模式适用于自动化测试和持续集成环境，可以在没有图形界面的情况下运行测试并输出结果。
Python Locust性能测试
weixin_54542209的博客
05-06 1030
Locust 是一个基于 Python 的开源负载测试工具，其实现原理主要基于协程和异步 I/O，通过定义任务和用户类，并使用分布式部署和 Web UI/API 来实现负载测试的配置、控制和监控。用户可以根据实际的测试需求自定义多个任务，并设置任务之间的执行顺序和权重。-r HATCH_RATE, --spawn-rate HATCH_RATE: 设置用户生成速率，即每秒生成的用户数量。-t RUN_TIME, --run-time RUN_TIME: 设置测试运行的持续时间，以分钟为单位。
locust-性能测试报告输出
weixin_47547541的博客
08-24 888
locust-性能测试报告输出
locust性能结果图表分析
zou75718的博客
09-12 3901
Type:请求类型 Name:请求路径 Requests:请求数量 Fails:当前轻请求失败数量 Median:中间值，一半服务器响应时间高于该值，一半低于该值 90%ile:90%服务器响应时间 Average:所有请求的平均响应时间 Min:请求的最少响应时间 Max:请求的最大响应时间 Average size: Current RPS: Current Failures: ...
用locust对查询功能进行单点性能测试：从csv文件读取多组数据
zou75718的博客
09-11 853
对电商网站的查询功能进行性能测试，以上是查询的关键字，通过爬虫技术取出以上关键字并存入数据文件data.csv import requests from lxml import etree file=open("data.csv","w") response=requests.get("http://localhost/iwebshop/index.php?controller=site&action=sitemap").text #print(response) doc=etree.HTML(..
locust快速入门--使用locust-plugins保存类似jmeter的csv数据
qq_17328759的博客
01-22 1900
使用 locust-plugins 保存类似 jmeter csv 样式的数据，支持单节点、多节点及保存单次测试数据的能力
locust性能测试图表参数以及分析
weixin_47547541的博客
08-23 3505
locust性能测试图表参数以及分析
Locust性能测试教程
weixin_45246215的博客
04-13 4839
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的基本使用环境准备：python3.6windows电脑locustLocust是一款易于使用的分布式用户负载测试工具。它用于对网站（或其他系统）进行负载测试，并确定系统可以处理多少并发用户。这个想法是，在测试期间，一群蝗虫（Locust）会攻击你的网站。
Locust性能测试-no-web模式和csv报告保存
xgh1951的博客
09-17 3352
      此文章为转载，转载地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Klr3l_iH4bzeMf6Z3_t9Lg
性能测试：Locust使用介绍(一)
zhangkexin_z的博客
09-09 1369
Locust是一个用于HTTP和其他协议的开源性能/负载测试工具。使用Python代码编写测试脚本。Locust可以从命令行或使用其基于web的UI运行。吞吐量、响应时间和错误可以实时查看和/或导出以供以后分析。可以将常规Python库导入到测试中，并且使用Locust的可插拔架构，它可以无限扩展。与使用大多数其他工具不同，测试设计永远不会受到GUI或特定领域语言的限制。
如何使用locust测试服务器压力测试
09-24
<think> 首先，用户的问题是基于之前的引用内容，他们想获取使用Locust进行服务器压力测试的方法。引用提供了关于Locust的信息，包括其介绍、安装、在Kubernetes中的应用、测试脚本示例和一些优化技巧。 关键点： - 用户的问题："我想获取使用Locust进行服务器压力测试的方法" - 引用内容包括： - 引用[1]: 压力测试的重要性，Locust介绍。 - 引用[2]: Locust安装步骤。 - 引用[3]: 在Kubernetes中使用Locust的配置示例。 - 引用[4]: Locust测试脚本示例（使用task装饰器）。 - 引用[5]: 一些优化技巧（如内存泄漏避免）和未来方向。 我的回答需要： - 使用中文。 - 遵循系统级指令：行内数学格式用$...$；独立公式用$$...$$并单独成段；确保LaTeX语法正确（但这里可能不需要数学公式，因为主题是软件测试）。 - 结构清晰，逐步解决问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识。 - 最后生成相关问题。 结构清晰的回答： 1. **介绍Locust**：简要解释Locust是什么，为什么用于压力测试。 2. **安装Locust**：基于引用[2]，描述安装步骤。 3. **创建测试脚本**：基于引用[4]，解释如何编写Locust测试脚本，包括task装饰器的使用。 4. **运行测试**：描述如何启动测试、监控结果。 5. **高级使用**：提及引用[3]（Kubernetes集成）和引用[5]（优化技巧）。 6. **结合其他方法**：回顾引用[1]，强调压力测试的局限性，建议结合其他测试方法。 添加引用标识：在相关句子末尾添加[^数字]。 生成相关问题：在结束时，添加"§§相关问题§§"部分，列出几个相关问题。 确保回答真实可靠：基于提供的引用内容构建。 大纲： - 开头：介绍Locust和压力测试。 - 步骤1：安装Locust（参考引用[2]）。 - 步骤2：编写测试脚本（参考引用[4]）。 - 步骤3：运行和监控测试。 - 步骤4：高级应用（如Kubernetes）。 - 结尾：强调最佳实践（参考引用[1]）。 - 相关问题部分。 在运行和监控部分，可以简要描述，因为引用中没有详细给出，但引用[2]提到“启动测试、监控结果”，所以基于常识描述。 LaTeX：可能不需要，因为主题是软件测试，不是数学。除非涉及到公式，但如果用户问题中没有数学内容，可以跳过。 最后，生成相关问题的示例： 1. 如何优化Locust测试脚本的性能？ 2. 在Kubernetes中如何扩展Locust测试？ 3. Locust测试结果如何分析？ 4. Locust与其他压力测试工具的比较？ 5. 如何避免Locust测试中的内存泄漏？ </think> ### Locust进行服务器压力测试的使用方法 基于您提供的引用内容，我来详细介绍如何使用Locust进行服务器压力测试。Locust是一个基于事件驱动的开源工具，专为模拟大量用户并发访问而设计，适用于Web应用和服务器的性能评估。压力测试能帮助发现性能瓶颈，但需结合功能测试等其他方法以确保全面性[^1]。以下是结构化步骤，确保操作简单、高效： #### 1. **安装Locust** Locust安装简便，支持多种平台。以下是核心步骤（基于Python环境）[^2]： - 确保系统中已安装Python（推荐Python 3.7+）。 - 使用pip命令安装Locust： ```bash pip install locust ``` - 验证安装：运行`locust -V`检查版本。 - 可选：配置虚拟环境以避免依赖冲突（例如，使用`virtualenv`）。 #### 2. **创建测试脚本** 测试脚本定义用户行为和测试场景。Locust使用Python编写脚本，核心是继承`HttpUser`类并使用`@task`装饰器定义任务。每个任务代表一个HTTP请求或用户操作[^4]。 - **脚本示例**：创建一个名为`locustfile.py`的文件（基于引用[4]的简化版）。 ```python from locust import HttpUser, task, TaskSet class ServerTestUser(HttpUser): # on_start方法在用户启动时执行，例如登录设置 def on_start(self): self.client.headers = {"Authorization": "Bearer token"} # 设置认证令牌 @task(weight=2) # weight参数控制任务频率，weight=2表示更高概率执行 def test_api_endpoint(self): # 模拟访问服务器API response = self.client.get("/api/data", params={"page": 1}) # 可选：添加断言验证响应，例如assert response.status_code == 200 @task def test_another_endpoint(self): self.client.post("/api/submit", json={"key": "value"}) ``` - **关键元素**： - `@task`：定义测试用例，`weight`参数调整任务权重（例如，weight=2表示执行频率加倍）。 - `self.client`：内置HTTP客户端，支持GET/POST等方法。 - `on_start/on_stop`：分别在用户启动和停止时执行，用于初始化或清理资源。 - 提示：脚本应覆盖真实场景路径（如引用[4]中的承保管理API），避免内存泄漏可使用弱引用优化[^5]。 #### 3. **启动和管理测试** Locust提供Web界面或命令行运行测试，实时监控性能指标。 - **启动测试**： - 命令行模式：执行`locust -f locustfile.py`启动本地测试。 - Web界面：访问`http://localhost:8089`配置用户数、生成速率等参数（例如，设置100用户并发）。 - 分布式模式：支持多节点并行（引用[3]中Kubernetes示例可用于大规模测试）。 - **监控结果**： - Web界面展示实时数据：请求率、响应时间、失败率等。 - 关键指标：聚焦$RPS$（每秒请求数）和$P95$（95%响应时间），确保服务器在$高负载$下稳定。 - 日志分析：Locust输出详细日志，便于调试错误。 #### 4. **高级应用与优化** 针对复杂场景，Locust可扩展集成： - **Kubernetes部署**：如引用[3]所示，使用YAML文件部署Locust master和worker节点，实现自动扩缩容（CPU/内存资源可调）。 - **性能优化**： - 避免内存泄漏：采用弱引用（如引用[5]的`weakref.ref`），减少资源积累。 - 参数化测试：动态生成请求数据（例如，使用CSV文件加载测试数据集）。 - 结合混沌工程：注入故障验证系统韧性[^5]。 #### 5. **最佳实践** - 压力测试局限性：如引用[1]强调，Locust无法模拟所有真实用户行为，建议结合功能测试和安全测试。 - 结果分析：测试后生成报告，评估服务器瓶颈（例如，数据库连接池或网络延迟）。 - 安全退出：使用`on_stop`方法清理资源，避免遗留问题。 通过以上步骤，您可高效实施服务器压力测试。Locust的灵活性和事件驱动模型使其成为评估Web性能的理想工具，但需定期优化脚本并与其他测试方法互补以确保质量[^1][^2]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值