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這篇“怎么用Python+Pytest實現(xiàn)壓力測試”文章的知識點大部分人都不太理解,所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,內(nèi)容詳細,步驟清晰,具有一定的借鑒價值,希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲,下面我們一起來看看這篇“怎么用Python+Pytest實現(xiàn)壓力測試”文章吧。
首先做的第一件事情就是設(shè)置測試參數(shù)。代碼如下
# 定義測試用例 def test_performance(): # 設(shè)置測試參數(shù) url = 'http://www.a.com/' num_threads = 20 num_requests = 200 timeout = 5
這里面設(shè)置了網(wǎng)站的URL, 線程數(shù), 每個線程的請求次數(shù),以及超時時間。 可以看到, 這里面一共會做4000次請求。
這里做一個提示:注意縮進, 這段代碼仍然在測試用例test_performance內(nèi)。
# 初始化測試結(jié)果 response_times = [] errors = 0 successes = 0
接下來, 定義一個內(nèi)部函數(shù)。這個函數(shù)就是在某一線程內(nèi)完成設(shè)定次數(shù)的請求。
# 定義測試函數(shù) def test_func(): nonlocal errors, successes for _ in range(num_requests): try: start_time = time.time() requests.get(url, timeout=timeout) end_time = time.time() response_time = end_time - start_time response_times.append(response_time) successes += 1 except requests.exceptions.RequestException: errors += 1
# 創(chuàng)建測試線程 threads = [] for _ in range(num_threads): t = threading.Thread(target=test_func) threads.append(t) # 啟動測試線程 for t in threads: t.start() # 等待測試線程結(jié)束 for t in threads: t.join()
# 計算測試結(jié)果 total_requests = num_threads * num_requests throughput = successes / (sum(response_times) or 1) concurrency = num_threads error_rate = errors / (total_requests or 1) cpu_usage = psutil.cpu_percent() memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
# 將測試結(jié)果寫入文件 with open('performance_test_result.txt', 'w') as f: f.write(f'總請求數(shù):{total_requests}\n') f.write(f'總時間:{sum(response_times):.2f}s\n') f.write(f'吞吐量:{throughput:.2f} requests/s\n') f.write(f'并發(fā)數(shù):{concurrency}\n') f.write(f'錯誤率:{error_rate:.2%}\n') f.write(f'CPU利用率:{cpu_usage:.2f}%\n') f.write(f'內(nèi)存利用率:{memory_usage:.2f}%\n')
在PyCharm里面直接執(zhí)行這段代碼, 得出的結(jié)果是:
總請求數(shù):4000
總時間:1837.65s
吞吐量:2.17 requests/s
并發(fā)數(shù):20
錯誤率:0.12%
CPU利用率:4.10%
內(nèi)存利用率:88.60%
如果在PyCharm里面直接執(zhí)行上面的代碼, 雖然我們把結(jié)果寫在文件中,但是, 不好看呀。
所以呢,再額外介紹一個方法,這個方法能夠生成一個相對美觀的測試報告出來。
2.2.1 聲明壓力測試
首先在定義用例的時候通過裝飾器聲明這是一個壓力測試:
# 定義測試用例 @pytest.mark.performance def test_performance(): # 設(shè)置測試參數(shù) url = 'http://www.a.biz/' num_threads = 20
2.2.2 在命令行中通過pytest命令執(zhí)行測試
第二步, 在命令行中執(zhí)行測試
-v 用于顯示詳細的測試結(jié)果
--html 用于指定輸出報告的位置。 這個參數(shù)需要依賴包:pytest-html
$ pytest -v --html=report.html test_a.py
輸出執(zhí)行結(jié)果是:
======================== test session starts =================================
platform win32 -- Python 3.10.9, pytest-7.2.1, pluggy-1.0.0 -- D:\python-grp\miniconda_env\py3.10_playwright\python.exe
cachedir: .pytest_cache
metadata: {'Python': '3.10.9', 'Platform': 'Windows-10-10.0.22624-SP0', 'Packages': {'pytest': '7.2.1', 'pluggy': '1.0.0'}, 'Plugins': {'allure-pytest': '2.12.0', 'base-url': '2.0.0', 'html': '3.2.0', 'metadata': '2.0.4', 'ordering': '0.6', 'playwright': '0.3.0'}, 'JAVA_HOME': 'D:\\java-grp\\jdk\\', 'Base URL': ''}
rootdir: E:\develop\python\pytest-training\test
plugins: allure-pytest-2.12.0, base-url-2.0.0, html-3.2.0, metadata-2.0.4, ordering-0.6, playwright-0.3.0
collected 1 item
test_a.py::test_performance PASSED [100%]
========================== warnings summary =================================
test_a.py:25
E:\develop\python\pytest-training\test\test_a.py:25: PytestUnknownMarkWarning: Unknown pytest.mark.performance - is this a typo? You can register custom marks to avoid this warning - for details, see https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/mark.html
@pytest.mark.performance
-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html
-- generated html file: file:///E:/develop/python/pytest-training/test/report.html --
================= 1 passed, 1 warning in 99.09s (0:01:39) ===================
(D:\python-grp\miniconda_env\py3.10_playwright) E:\develop\python\pytest-training\test>
最終生成的報告是:(有點長, 截取了關(guān)鍵部分)
因為時間關(guān)系, 本案例今天沒有時間在服務(wù)器端執(zhí)行, 所以通過psutil庫所取得CPU利用率和內(nèi)存利用率時間并不對。 如果是在服務(wù)器端執(zhí)行, 這兩個數(shù)字才是對的。
如果要在本地獲取服務(wù)器的CPU,內(nèi)存,IO等情況,有一個監(jiān)控神器:Prometheus。
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ #----------------------------------------------------------------------------- # --- TDOUYA STUDIOS --- #----------------------------------------------------------------------------- # # @Project : pytest-training # @File : test_a.py # @Author : tianxin.xp@gmail.com # @Date : 2023/3/10 14:39 # # 壓力測試案例 # #--------------------------------------------------------------------------""" import threading import time import psutil import pytest import requests # 定義測試用例 @pytest.mark.performance def test_performance(): # 設(shè)置測試參數(shù) url = 'http://www.tdouya.biz/' num_threads = 20 num_requests = 200 timeout = 5 # 初始化測試結(jié)果 response_times = [] errors = 0 successes = 0 # 定義測試函數(shù) def test_func(): nonlocal errors, successes for _ in range(num_requests): try: start_time = time.time() requests.get(url, timeout=timeout) end_time = time.time() response_time = end_time - start_time response_times.append(response_time) successes += 1 except requests.exceptions.RequestException: errors += 1 # 創(chuàng)建測試線程 threads = [] for _ in range(num_threads): t = threading.Thread(target=test_func) threads.append(t) # 啟動測試線程 for t in threads: t.start() # 等待測試線程結(jié)束 for t in threads: t.join() # 計算測試結(jié)果 total_requests = num_threads * num_requests throughput = successes / (sum(response_times) or 1) concurrency = num_threads error_rate = errors / (total_requests or 1) cpu_usage = psutil.cpu_percent() memory_usage = psutil.virtual_memory().percent # 輸出測試結(jié)果 print(f'總請求數(shù):{total_requests}') print(f'總時間:{sum(response_times):.2f}s') print(f'吞吐量:{throughput:.2f} requests/s') print(f'并發(fā)數(shù):{concurrency}') print(f'錯誤率:{error_rate:.2%}') print(f'CPU利用率:{cpu_usage:.2f}%') print(f'內(nèi)存利用率:{memory_usage:.2f}%') # 將測試結(jié)果寫入文件 with open('performance_test_result.txt', 'w') as f: f.write(f'總請求數(shù):{total_requests}\n') f.write(f'總時間:{sum(response_times):.2f}s\n') f.write(f'吞吐量:{throughput:.2f} requests/s\n') f.write(f'并發(fā)數(shù):{concurrency}\n') f.write(f'錯誤率:{error_rate:.2%}\n') f.write(f'CPU利用率:{cpu_usage:.2f}%\n') f.write(f'內(nèi)存利用率:{memory_usage:.2f}%\n')
以上就是關(guān)于“怎么用Python+Pytest實現(xiàn)壓力測試”這篇文章的內(nèi)容,相信大家都有了一定的了解,希望小編分享的內(nèi)容對大家有幫助,若想了解更多相關(guān)的知識內(nèi)容,請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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