本文转载自微信公众号「dongfanger」，技术具作者dongfanger。栈性转载本文请联系dongfanger公众号。试工

Locust是技术具一款Python技术栈的开源的性能测试工具。Locust直译为蝗虫，栈性寓意着它能产生蝗虫般成千上万的试工并发用户：

Locust并不小众，从它Github的技术具Star数量就可见一斑：

截止文章写作时，一共15951Star。栈性

Locust生态良好，试工它已在多家外企(包括世界500强)投入使用：

如此看来，技术具Locust是栈性非常值得学习和掌握的一款工具。

Python的试工魔力在于化繁为简，基于Python的技术具Locust也能给仍然困惑于性能测试的我们带来启发。

Locust特点

以纯Python方式编写用户脚本，高防服务器栈性提供极大自由度。试工 用户脚本可以串行方式编写，Locust会通过轻量级进程/协程产生并发，无需自己做并发编程。 并发量大，借助于gevent库，Locust能产生成千上万并发请求。 开销小，Locust用户运行时开销很小。 良好的Web UI对性能结果实时监测。 能测任何系统任何协议，只需要写个client即可。 开放REST API，尽情发挥。

安装Locust

需要Python版本3.6及以上。

执行pip命令：

$ pip install locust 

验证安装成功：

$ locust -V 

安装时会一并安装依赖库：

Installing collected packages: Werkzeug, pywin32, zope.event, greenlet, gevent, geventhttpclient, itsdangerous, flask, Flask-BasicAuth, ConfigArgParse, pyzmq, psutil, locust

能看出来flask为Locust提供了Web功能。

快速上手

使用Locust一般按照以下步骤进行：

编写Python用户脚本。 使用locust命令执行性能测试。 (可选)通过Web界面监测结果。

示例代码如下，新建locustfile.py文件：

import time from locust import HttpUser, task, between class QuickstartUser(HttpUser):     wait_time = between(1, 2.5)     @task     def hello_world(self):         self.client.get("/hello")         self.client.get("/world")     @task(3)     def view_items(self):         for item_id in range(10):             self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")             time.sleep(1)     def on_start(self):         self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"}) 

路径切换到locustfile.py文件所在目录，执行命令：

$ locust 

也可以通过-f指定某个目录文件：

$ locust -f locust_files/my_locust_file.py 

运行后，b2b供应网打开http://127.0.0.1:8089看到Web界面：

填写信息后，就能开始压测了。Web界面提供了结果统计数据：

和性能指标走势图：

脚本解析

示例脚本解析如下：

# Locust用户脚本就是Python模块 import time from locust import HttpUser, task, between # 类继承自HttpUser class QuickstartUser(HttpUser):     # 每个模拟用户等待1~2.5秒     wait_time = between(1, 2.5)     # 被@task装饰的才会并发执行     @task     def hello_world(self):         # client属性是HttpSession实例，用来发送HTTP请求         self.client.get("/hello")         self.client.get("/world")     # 每个类只会有一个task被选中执行     # 3代表weight权重     # 权重越大越容易被选中执行     # view_items比hello_wolrd多3倍概率被选中执行     @task(3)     def view_items(self):         for item_id in range(10):             # name参数作用是把统计结果按同一名称进行分组             # 这里防止URL参数不同会产生10个不同记录不便于观察             # 把10个汇总成1个"/item"记录             self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")             time.sleep(1)     # 每个模拟用户开始运行时都会执行     def on_start(self):         self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"}) 

小结

本文先了解了Locust的背景和生态，它是值得学习的，对于Python技术栈来说更加如此。接着介绍了使用pip命令安装Locust，其中发现顺带安装了flask，Locust的Web功能是flask提供的。然后给出了一段示例代码，按照步骤上手Locust。最后对示例代码进行了解析，浅尝辄止。云南idc服务商locustfile实际上该怎么写呢?

参考资料：

https://locust.io/

https://docs.locust.io/en/stable/

(责任编辑：IT科技)