locust简介

locust是一个基于python的开源的性能测试框架，一个易于使用的基于事件的分布式用户负载工具。

优点是并发高，即一个locust节点也可以在一个进程中支持数千并发用户，资源占用小，不使用回调，通过gevent使用轻量级过程。缺点是报告简陋，如果想得到详细的报告内容则需要使用人员进行定制的二次开发，不支持资源监控。

Python通过yield提供了对协程的基本支持，但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。gevent是第三方库，通过greenlet实现协程，其基本思想是：

当一个greenlet遇到IO操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO。

注意：使用gevent，可以获得极高的并发性能，但gevent只能在Unix/Linux下运行，在Windows下不保证正常安装和运行。

locust与jmeter3的区别

安装locust

前提：已经搭建安装好python环境，查看是否安装命令：python --version

1.1 安装locust，直接pip安装，打开终端输入：pip install locust

1.2 安装完毕后，验证是否安装成功的命令：locust --version

操作步骤

第一步：以下创建一个简单的demo程序进行测试，此处我将该程序命名为：locust file.py，并且放在D盘根目录下。 ​

from locust import HttpUser,task
import logging
​
class point(HttpUser):
  @task
  def login(self):
        logging.captureWarnings(True)
        palyed2 = {"email": "org589", "password": "Abc12345"}
        # https请求添加verify
        response=self.client.post(f'/api/auth/login/',json=palyed2,verify=False)
​
        # 断言
        if response==200:
            response.success()
        else:
            response.failure('Failed!')
        # 在5-15秒区间内随机取值
        wait_time = between(5, 15)

相关参数介绍如下：

①@task：是添加一个task的最简单的方式，相当于jmeter中的http sampler。如果使用的是@task(n)，n代表的是weight，用于指定task执行的比率，也即权重。

②wait_time：User类中包含一个可选项wait_time，用于设置在每个task运行之后的等待时间，如果不设置wait_time，会马上执行下一个task。

更多详细参数可查阅：Locust使用方法_白布鸟的博客-CSDN博客_locust使用

第二步：直接进入文件所在路径，以下有3种方式进入该路径：

（1）windows打开cmd窗口，命令为：cd D:\locust file.py

（2）linux打开terminal

（3）pycharm等编码工具打开terminal，也即控制台

第三步：在terminal中输入以下命令，启动Locust服务。

（1）打开GUI界面

locust -f locustfile.py
​
locust -f locustfile.py --host=https://xxx.com

--host：被测试的url

通过浏览器访问localhost:8089，即可通过简易的web界面输入一些目标测试参数，并执行测试，实时展示相关测试结果。

执行测试完毕后，结果展示如下：

（2）无GUI界面

locust -f locustfile.py --headless -u 100 -r 10 -t 10s  --csv=result --html=report.html

--headless 表示不启动界面

-u [数量] 设置虚拟用户数

-r [时间] 每秒钟启动虚拟用户数

-t [时间] 设置测试多长时间

----秒，数字后面加上 s ，例如 10s

----分钟，数字后面加上 m，例如 1m

----小时，数字后面加上 h，例如 1h

--csv：保存csv报告，默认会保存4个，如下图

--html：保存HTML格式报告