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  •  因为工作需要,需要自己做压力测试,然后就寻找免费的测试框架,然后说python不错,然后就找到了这个基于python测试框架multi_mechanize。  然后在网上搜了下关于这个multi_mechanize的东西,发现资料比较少,...

           因为工作需要,需要自己做压力测试,然后就寻找免费的测试框架,然后说python不错,然后就找到了这个基于python的测试框架multi_mechanize。

           然后在网上搜了下关于这个multi_mechanize的东西,发现资料比较少,然后就找到这玩意的官网,搜集点资料,在自己机器上也试安装了下。发现还是蛮酷的。

            下面介绍下安装过程,当然这是基于linux的,我是用cygwin安装的

             

             先安装python,这个这里省略,搜下应该是一大堆资料

     

              安装 setup模块

                wget http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py

                python ez_setup.py

     

                去http://testutils.org/multi-mechanize/#examples下载Multi-Mechanize 

                上面还有文档,已经怎么开始自己的test script

     

                     解压

                     cd 到

                     cd multi-mechanize-1.2.0/

                     python setup.py install

     

              

                     创建测试项目,

                 multimech-newproject my_project

                      multimech-run my_project

     

     

                       $ multimech-run my_project

                      ERROR: can not import Matplotlib. install Matplotlib to generate graphs

     

                       user_groups:  2

                       threads: 6

     

    [================100%==================]  30s/30s   transactions: 114  timers: 114  errors: 0

     

     

     

                      analyzing results...

     

                      transactions: 115

                      errors: 0

     

                      test start: 2013-03-04 15:09:00

                      test finish: 2013-03-04 15:09:27

     

    Traceback (most recent call last):

     File "/usr/bin/multimech-run", line 8, in <module>

       load_entry_point('multi-mechanize==1.2.0', 'console_scripts', 'multimech-run')()

     File "/usr/lib/python2.6/site-packages/multi_mechanize-1.2.0-py2.6.egg/multimechanize/utilities/run.py", line 64, in main

       run_test()

     File "/usr/lib/python2.6/site-packages/multi_mechanize-1.2.0-py2.6.egg/multimechanize/utilities/run.py", line 131, in run_test

       results.output_results(output_dir, 'results.csv', run_time, rampup, results_ts_interval, user_group_configs, xml_report)

     File "/usr/lib/python2.6/site-packages/multi_mechanize-1.2.0-py2.6.egg/multimechanize/results.py", line 65, in output_results

       graph.resp_graph_raw(trans_timer_points, 'All_Transactions_response_times.png', results_dir)

     File "/usr/lib/python2.6/site-packages/multi_mechanize-1.2.0-py2.6.egg/multimechanize/graph.py", line 23, in resp_graph_raw

       fig = figure(figsize=(8, 3.3))  # image dimensions

    NameError: global name 'figure' is not defined

     

     

    这里会提示没有Matplotlib包,用来绘制结果图

    安装Matplotlib包

    需要先安装numpy  而安装numpy需要用到pip命令 于是一步步来安装

     

    wget http://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-0.2.1.tar.gz

    tar xzf pip-0.2.1.tar.gz

    cd pip-0.2.1/

    python setup.py install

     

    pip install numpy

     

    cd matplotlib-1.2.0/

     

    python setup.py install

     

    好了 等安装完 再运行

     

    multimech-newproject my_project

    multimech-run my_project

     

    就会运行成功

     

    $ multimech-run my_project/

     

     user_groups:  2

     threads: 6

     

    [================100%==================]  30s/30s   transactions: 117  timers: 117  errors: 0

     

     

     

    analyzing results...

     

    transactions: 119

    errors: 0

     

    test start: 2013-03-04 17:04:49

    test finish: 2013-03-04 17:05:17

     

    created: ./my_project//results/results_2013.03.04_17.04.47/results.html

     

    done.

     

     

     

    在/my_project//results/results_2013.03.04_17.04.47/results.html 目录下就能看到测试的结果了。

     

     

    如果要实现自己的测试案例  就按照官网上的文档来一步一步走就行了

             

     

    展开全文
  • locust是一个用python写的可分布式部署、模拟大量用户同时请求你的web系统或其他系统从而进行压力测试框架。locust,中文蝗虫,蝗虫过境,寸草不生。估计作者也是这个意思。 github开源地址 官网文档地址 对于压力...

    概述

    locust是一个用python写的可分布式部署、模拟大量用户同时请求你的web系统或其他系统从而进行压力测试的框架。locust,中文蝗虫,蝗虫过境,寸草不生。估计作者也是这个意思。

    github开源地址

    官网文档地址

    对于压力测试的要点,引用一位网友的观点:

    服务端性能测试工具最核心的部分是压力发生器,而压力发生器的核心要点有两个,一是真实模拟用户操作,二是模拟有效并发

    那locust是怎么做到这两点的呢?

    locust github上的介绍如下:

    Locust is an easy-to-use, distributed, user load testing tool. It is intended for load-testing web sites (or other systems) and figuring out how many concurrent users a system can handle.

    The idea is that during a test, a swarm of locusts will attack your website. The behavior of each locust (or test user if you will) is defined by you and the swarming process is monitored from a web UI in real-time. This will help you battle test and identify bottlenecks in your code before letting real users in.

    Locust is completely event-based, and therefore it’s possible to support thousands of concurrent users on a single machine. In contrast to many other event-based apps it doesn’t use callbacks. Instead it uses light-weight processes, through gevent. Each locust swarming your site is actually running inside its own process (or greenlet, to be correct). This allows you to write very expressive scenarios in Python without complicating your code with callbacks.

    概括一下有以下几个特点:

    1. 简单易用,只需要用python写脚本代码,在代码中去定义用户行为,然后以命令行方式启动脚本代码即可。不像有些测试工具需要操作软件录制脚本或者配置复杂的xml文件。嗯,jmeter也是很优秀的开源工具,不然也不会那么受欢迎,但是总觉得有些傻瓜,也不够灵活,😜。
    2. 在模拟有效并发方面,locust的优势在于其摒弃了进程和线程,完全基于事件驱动,使用gevent提供的非阻塞IOcoroutine来实现网络层的并发请求。
    3. 可以分布式部署,单台机器可以模拟数千用户,也就是说如果有几十台机器,那同时在线用户数可以模拟到百万级,对绝大多数中小公司来说够用了。
    4. 压测过程中可以通过一个web系统实时查看系统的表现,还有数据及图表结果,能导出csv格式的结果文件。

    基本的使用方法

    第一步:安装locust

    首先确保你电脑上已经安装了python开发环境,3.6及以上版本,我目前用的3.7.3版本。

    然后可以按照官网的安装说明安装,不同的系统平台会有差异,以MacOS系统为例,打开terminal,先安装libev 依赖:

    brew install libev

    然后用pip安装locust:

    pip3 install locust

    locust --help测试一下:
    在这里插入图片描述
    出现上图说明安装成功。

    第二步:写脚本代码

    先上示例代码,后面会简单介绍

    from locust import HttpLocust,TaskSet,between,task
    
    class WebsiteTasks(TaskSet):
    
        def on_start(self):
            self.client.post("/login", {
                "username": "test",
                "password": "123456"
            })
    
        @task(2)
        def index(self):
            self.client.get("/")
    
        @task(1)
        def about(self):
            self.client.get("/about/")
    
        def on_stop(self):
            print("stop")
    
    class WebSiteUser(HttpLocust):
        task_set = WebsiteTasks
        host = "http://192.168.31.180"
        wait_time = between(1, 2)
    
    

    在这个示例中,定义了针对http://192.168.31.180网站的测试场景:先模拟用户登录系统,然后随机地访问首页(/)和关于页面(/about/),请求比例为2:1;并且,在测试过程中,每一个模拟出来的用户的两次请求的间隔时间为1~2秒间的随机值。

    示例脚本主要包含两个类,一个是WebsiteUser(继承自HttpLocust,而HttpLocust继承自Locust),另一个是WebsiteTasks(继承自TaskSet)。事实上,在Locust的测试脚本中,所有业务测试场景都是在LocustTaskSet两个类的继承子类中进行描述的。

    测试开始后,每个虚拟用户(Locust实例)的运行逻辑都会遵循如下规律:

    1. 先执行WebsiteTasks中的on_start(只执行一次),作为初始化;
    2. WebsiteTasks中随机挑选(如果定义了任务间的权重关系,那么就是按照权重关系随机挑选)一个任务执行;
    3. 根据Locustwait_time定义的间隔时间范围(如果TaskSet类中也定义了wait_time,以TaskSet中的优先),在时间范围中随机取一个值,休眠等待;
    4. 重复2~3步骤,直至测试任务终止。
    第三步:脚本调试

    正式开始前有必要先调试一下脚本,看看报不报错。可以先通过下面这种单机下no-web的形式调试,-f是指定脚本文件名称,-c是指并发用户数量,-r是启动虚拟用户的速率。

    locust -f locustfile.py --no-web -c 1 -r 1

    如果没有报错,terminal中会打印类似下面的日志信息(因为我的host没开,所以各个结果都是0)
    在这里插入图片描述

    第四步:执行测试

    因为我只做了单机单进程模式的测试,所以就不写单机多进程、多机多进程多的测试方法了,毕竟没有亲身实践过的东西咱不能乱说,以后如果用到,再写。

    另外我就以默认的web ui based的方式做,这样结果看起来更直观。上面第三步no-web的形式我们也看到了。

    在terminal以如下命令启动locust,通常情况下不需额外指定其他参数:

    locust -f locustfile.py

    Locust默认采用8089端口启动web,如果要使用其它端口,就可以使用如下参数进行指定:

    locust -f locustfile.py --port 8089

    启动成功后测试并没有开始,还需要在下面的web页面中设置好几个参数。

    如果Locust运行在本机,在浏览器中访问http://127.0.0.1:8089即可进入Locust的Web管理页面;如果Locust运行在其它机器上,那么在浏览器中访问http://locust_machine_ip:8089即可。
    在这里插入图片描述
    因为host的地址我已经在脚本中写好了,所以会直接显示在这上面,如果脚本中没写,也可以在这里写。现在只需要设置前两个参数:

    • Number of total users to simulate: 设置并发用户数,对应no_web模式的-c参数

    • Hatch rate (users spawned/second): 启动虚拟用户的速率,对应着no_web模式的-r参数

    参数配置完毕后,点击【Start swarming】即可开始测试。

    这里我把并发用户数设为100,生成模拟用户的速率设为1,那开始后,就会先有一个动态的用户数量爬坡增长的过程,增长的过程中,每个产生的用户会按照脚本定义的行为去请求网站地址或者接口地址,然后等用户数量增长到100后,对系统的请求数也会维持在一个基本稳定的范围里。

    虚拟用户产生的过程如下,伴随着每秒请求数的增加:
    在这里插入图片描述
    Locust的结果展示十分简单,主要就四个指标:并发数RPS响应时间异常率。但对于大多数场景来说,这几个指标已经足够了。

    测试完成后,可以查看图表结果,也可以下载csv格式的文件。
    在这里插入图片描述

    总结

    本文只是基本的介绍了一下locust,和基础的使用方法。高阶的用法还需要配合实战进行研究使用。

    参考文章

    深入浅出开源性能测试工具 Locust(使用篇)

    展开全文
  • Python实现压力测试 本文章原创手写,如需转载请注明出处~ 压力测试(也称性能测试)的目的本身并不是为了查找系统功能上的bug,所以与传统的功能测试是两个完全不同的概念。 它实现的意义,是希望通过尽可能的...

    用Python实现压力测试

    本文章原创手写,如需转载请注明出处~

    压力测试(也称性能测试)的目的本身并不是为了查找系统功能上的bug,所以与传统的功能测试是两个完全不同的概念。
    它实现的意义,是希望通过尽可能的模拟真实用户数、连接数等检查服务器或客户端在高并发的压力下是否可以持续稳定的提供良好服务。现有公认两款测试工具,jemeter(java)和locust(python)深受大家青睐。感兴趣的小伙伴自行研究。
    压力测试最终结果,受多方面条件限制,所以在进行压力测试的时候,需配合检测服务器状态信息,时间允许情况下,应设计多种业务模型混合测试。主要分为三个维度:
    1.单一的一个接口持续性并发,
    2.多个接口同时并发,
    3.设计链路模型,进行链路压测。

    前期准备工作:
    1.收集压测接口、参数、请求头等信息
    2.给出期望值,设计并发量
    3.分析业务场景,开发模拟实际业务链路模型
    4.产生垃圾数据恢复方案

    压测过程中,影响结果的条件主要有:
    1.客户端:
    压力机硬件条件(决定了单机并发能力)
    客户端网络带宽
    等等

    2.服务器:
    服务器节点数
    服务器内存与CPU占用率
    网络带宽
    进程/线程数
    等等

    总之,如果测试过程中发现服务器可以承受的并发极限值低于实际业务期望值,为不合格。先从代码级别优化(看是不是服务端某个功能打开了某些资源,没有及时释放掉;线程配置不合理导致浪费系统资源;代码内部请求接口过多或者失败;代码冗余new了过多对象等,研发自查),然后再考虑增加硬件配置问题。

    回归正题,采用python模拟并发量进行压力测试,选用多任务中的协程,本人测试过,处理IO密集型任务,协程比线程效率要高,网上也有相应解释,不做赘述。

    测试报告主要包含以下信息:
    1.请求的接口
    2.并发量
    3.请求时间
    4.请求总数
    5.成功数量
    6失败数量
    7.返回值有问题数量
    8.服务器最终处理时间
    9.服务器RPS(平均每秒可响应数量)
    10.响应最大时长
    11.响应最短时长
    12.响应低于1秒数量
    13.处理字节大小

    **

    采用excel保存测试结果

    **
    在这里插入图片描述

    **

    定义测试类

    **

    在这里插入图片描述

    **

    用户输入限制最高并发数、并发时长及限制每秒发送时间

    **
    在这里插入图片描述

                                                           By.姜姜
    

    本人经验尚浅,文章从自学角度出发,如有不对,请大佬赐教!

    展开全文
  • python3+selenium 自动化测试框架初探

    千次阅读 2019-03-17 10:06:29
    python3+selenium 自动化测试框架初探 首先,对于软件测试行业的人员技术发展。我的个人看法是:不能一味的追求自动化测试、性能测试、压力测试的技术,而忽略了功能测试 不过对于大公司肯定是各司其职效率上肯定会...

    python3+selenium 自动化测试框架初探

    首先,对于软件测试行业的人员技术发展。我的个人看法是:不能一味的追求自动化测试、性能测试、压力测试的技术,而忽略了功能测试 !
    不过对于大公司肯定是各司其职效率上肯定会有很大提升。
    功能测试虽然是入门门槛低,但是其中涉及到的用例设计是需要很长一个时间的经验积累,并且需要的知识广度是非常之广的。希望用人单位不要忽视这个问题~
    自动化测试能节省更多的回归时间,但对于小型企业,测试人员少,项目更新快,改动大的前期项目,建议不要轻易窥探。

    背景

    为了更好的发展自身的测试技能,应对测试行业以及互联网行业的迭代变化。自学python以及自动化测试。
    虽然在2017年已经开始接触了selenium,期间是断断续续执行自动化测试,因为还有其他测试任务,培训任务要执行…
    前期建议大家能够学习python基本语法(python基础教程)

    任务

    搭建自动化测试框架,并能有效方便的进行测试,维护成本也要考虑其中。

    过程

    我的自动化框架可能不成熟,因为是自学的。请多包涵。也请大佬指导~ 共勉!进步!

    结构目录

    目录结构

    • common

    包含:基本的公共方法类,比如HTML报告、Log处理、发送邮件、基本页面对象等

    其中pageObject里面是对各个测试系统操作页面的一个封装,以后用例的方法直接继承即可。可多次调用,维护起来比较方便。

    • conf

    基本的系统参数配置信息,可以包含url,正确用户的信息,简单日志级别,某些输出位置,邮件信息等

    • data

    对于数据驱动或者其他测试用例中需要测试的数据,之后测试用例流程不变,可以直接在文档中进行测试数据的修改。暂时采用excel。也可以采用csv,xml等等方法

    • log

    日志输出,暂时包括了 log输出,htmlreport输出以及img的保存。

    • test

    其中包含testcase以及testsuite两个模块

    1. testcase 负责编写测试用例如果某个功能有多个py文件编写可以再新建一个目录。
    2. testsuite 就是测试套件,可以按需求进行选择需要的测试项(包含测试用例以及测试类)
    注意:使用ddt则不可以再使用addTest方式单独添加测试用例了。  
    

    代码部分

    - common中的BasePage

    (去掉了帮助信息)

    class BasePage():
        global logg
        logg = LogHandler().logger
        def __init__(self,driver,url=None):
            self.wd = driver
            self.wd.implicitly_wait(5)
            self.actions = ActionChains(self.wd)
            if url :
                self.url = url
            else:
                self.url = self.server_url_conf()
        #浏览器行为的一些方法
        def get_conf_url(self):
    		self.wd.get(self.url)
            self.wd.maximize_window()
            logg.debug("enter conf_url : " + str(self.url))
        def brower_close(self):
            return self.wd.close()
        def brower_quit_all(self):
            return self.wd.quit()
    ... 	下面还有刷新,前进后退等
    
        #定位 这里通过 By.xx 方法
        def find_web_element(self,*loc):
            #self.wd.find_element(*loc)
            return self.wd.find_element(*loc)
    
        #元素操作
        def type_text(self,loc,text):
            return  self.wd.find_element(*loc).send_keys(text)
            
        def clear_text(self,*loc):
            return self.wd.find_element(*loc).clear()
            
        def submit_func(self,*loc):
            return self.wd.find_element(*loc).submit()
    
        def click_btn(self,*loc):
            return self.wd.find_element(*loc).click()
            
    	#鼠标相关
        def mouse_move_to_element(self,*loc):
            elem = self.find_web_element(*loc)
            self.actions.move_to_element(elem).perform()
    ... 下面还有点击,双击,右击的一些方法       
    
        #获取信息行为
        def get_web_url(self):
            return self.wd.current_url
        def get_title(self):
            return  self.wd.title
        def get_element_text(self,*loc):
            return self.find_web_element(*loc).text
    
        #元素是否存在 是 True
        def check_element_isexist(self,loc):
            isexist = False
            try:
                EC.presence_of_element_located(loc)(self.wd)
                isexist = True
            except Exception as e:
                isexist = False
                logg.debug(' isexist or not  :',exc_info = True)
            return isexist
        def check_element_has_text(self,loc,text):
    		pass  #省略
      
        def check_element_isdisplayed(self,*loc):
         	pass  #省略
         	
        #生成图
        def __inser_img(self,passorfailed,imgname):
            time_loc = time.strftime("%m%d_%H%M%S",time.localtime())
            file_path = os.path.abspath(__file__)
            file_path = os.path.join(file_path+"/../../log/%s_%s.png" %(imgname,time_loc))
            self.wd.get_screenshot_as_file(file_path)
            logg.debug('insert_%s_img %s ' %(passorfailed,(file_path)))
    
        def insert_error_img(self,imgname):
            self.__inser_img("error",imgname)
        def insert_success_img(self,imgname):
            self.__inser_img("success",imgname)
        def insert_debug_img(self,imgname):
            self.__inser_img("debug",imgname)
    
    
        def server_url_conf(self):
            self.host = readconfig.ReadConfig().getserver('host')
            self.port = readconfig.ReadConfig().getserver('port')
            urlvalue = self.host + ":" + self.port
    
            return urlvalue
    
    if __name__ == '__main__':
        test = BasePage(webdriver.Chrome())
        test.get_conf_url()
    
    • common中登录页的页面对象
      包含了页面的一些方法比如
      输入用户名,输入密码,点击登录

    • test中的 logintestcase
      则直接使用 登录页面对象的 输入用户名,输入密码,点击登录即可
      后期维护,如果元素变动,则只需要修改页面对象代码而对用例则无需修正

    loginbasepage

    class AioLogin(BasePage):
        global logg
        logg = LogHandler().getlog()
        username_loc = (By.NAME, "username")
        password_loc = (By.CSS_SELECTOR, "input[type='password']")
        login_loc = (By.CLASS_NAME, "login-btn")
        login_loc_oem = (By.ID,"submit")
        check_login_loc = (By.CLASS_NAME,"error-tip")
        elements = [username_loc,password_loc,login_loc,check_login_loc]
        log_menu = (By.CSS_SELECTOR,"[name='log']")
        logg.debug(elements)
        
        def set_username(self,username):
            self.clear_text(*self.username_loc)   #直接使用BasePage的方法
            self.type_text(self.username_loc,username)
            logg.info('Enter username: ' + username)
            sleep(0.1)
    ... 其他
    

    logintest
    这里使用了ddt数据驱动方法
    from ddt import data,ddt,unpack

    @ddt
    class TestLogin(unittest.TestCase):
        global logg
        logg = LogHandler().getlog()
        
        @classmethod        #该类方法,执行中只会启动一次。区别于setUp的 每个用例都执行一遍
        def setUpClass(cls):
            cls.test = aiologinpage.AioLogin(webdriver.Chrome())
            cls.test.get_conf_url()
           # print('start TestSearch')
           
        @classmethod
        def tearDownClass(cls):
            # TestLogin().logg.info("brower quit")
            TestLogin().test.brower_close()
            pass
        logindata = ReadExcel().getValue('login')
        
        @data(*logindata)
        @unpack        #当有多组数据时,需要unpack
        def testcase2(self,username,passwd,result):
            logg.info(username+" " + passwd +" " +str(result))
            self.test.set_username(username)   #用例直接使用登录页面对象,后期除了修改测试用例,否则无需变动
            self.test.set_password(passwd)
            self.test.type_login_btn()
            
            # 断言登录结果和预期结果是否一致
            self.assertTrue(self.test.check_login_result(result),
                            msg="\r  login_test fail \r  username :%s \r    passwd : %s " %(username,passwd))
    
    if __name__ == '__main__':
        unittest.main()
    

    其他页面
    比如我有个 创建设备分组的页面
    我必须要先登录才可以执行下面的操作
    此时,可以从conf中获取成功登录的用户名和密码,把correct_login方法写在登录页面对象中。

    def correct_login(self):
            self.get_conf_url()
            self.userpasswd = self.correct_userpasswd_conf()
            self.set_username(self.userpasswd[0])
            self.set_password(self.userpasswd[1])
            self.type_login_btn()  
            
    

    之后,其他页面初始化时候直接调用这个correct_login即可登录

    • 测试套件添加方法

    TestSuite方法
    #添加一个类
    st1 = unittest.makeSuite(TestLogin)
    #单独添加多个用例
    st = unittest.TestSuite(map(TestClassName,[‘testcase1’,‘testcase2’]))
    st = unittest.TestSuite(TestClaseeName(‘testcase1’))

    #添加一个或者多个测试用例
    st2 = unittest.TestSuite()
    st2.addTests(map(TestCaseClassName,[‘testcase2’,‘testcase1’]))
    st2.addTest(TestCaseClassName(‘testcase1’))
    #添加一个类
    st2.addTest(unittest.makeSuite(TestClassName))

    TestLoader 方法
    discovery 发现脚本
    st = unittest.TestLoader().discovery(“dir_path”,pattern=“a*.py”)

    #loadTestFromTestCase 加载 测试类
    st1 = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestLoginCheck)
    st2 = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestLogin)
    stt = unittest.TestSuite()
    stt.addTests([st1,st2])

    其他说明

    这个脚本还有很多需要优化的地方,算是自己的一个试探入门文吧。后期根据项目需求再多多巩固。
    大家可以一起讨论哦,想学学大厂的测试思维~ 嘻嘻
    加油

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