目的：
相信大家对于使用Loadrunner测试后的结果分析详细程度还是有比较深刻的感受的，每个请求，每个事务点等都会有各自的趋势指标，在同一张图标中展示。如下图：
而Locust自身提供的chart趋势图缺很简单，如下图：
那么要达到Loadrunner对于每个请求的详细的描述，用locust能否实现呢？
答案是肯定的，那么我们想到就开始做！
思路：
我们整理一下思路，按照步骤去达到我们的目的：
1. 首先我们需要知道每个请求的响应时间
2. 我们需要把每个请求的响应时间进行数据整理和拆分
3. 我们需要把整理好的数据生成图表
实施：
按照初步的思路，我们来按步骤进行实施：
1. 抓取每个请求的响应时间。
我们需要获取每个请求的响应时间，可以通过Locust本身自带的钩子函数打印成日志文件。
具体代码如下：
#!/usr/bin/python3.6 # -*- coding: UTF-8 -*- # author：Lucien # 基础包: 压力Log日志封装 from locust import events import os import time import logging from logging.handlers import RotatingFileHandler class loadLogger(): def __init__(self, filePath, fileName): self.filePath = filePath # 存放文件的路径 self.fileName = fileName # 存放文件的名字 self.BACK_UP_COUNT = 5000 # 文件分割上限数 self.MAX_LOG_BYTES = 1024 * 1024 * 1 # 单个文件最大记录数1M self.create_handler() # 初始化创建日志handler self.create_logger() # 初始化创建Logger def create_handler(self): # 建立handler self.success_handler = RotatingFileHandler(filename=os.path.join(self.filePath, self.fileName), maxBytes=self.MAX_LOG_BYTES * 100, backupCount=self.BACK_UP_COUNT, delay=1) # 分割文件处理按100m分割 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s | %(name)s | %(levelname)s | %(message)s') # 设定输出格式 formatter.converter = time.gmtime # 时间转换 self.success_handler.setFormatter(formatter) # 格式加载到handler def create_logger(self): # 建立Logger self.success_logger = logging.getLogger('request_success') self.success_logger.propagate = False self.success_logger.addHandler(self.success_handler) def success_request(self, request_type, name, response_time, response_length): # 成功日志输出格式加载到Logger中 msg = ' | '.join([str(request_type), name, str(response_time), str(response_length)]) self.success_logger.info(msg) def get_locust_Hook(self): # 钩子挂载到Locust中 events.request_success += self.success_request
以上为封装好的Log日志输出
在并发时带入log日志输出为本地文件存放，代码如下：
# !/usr/bin/python3.6 # -*- coding: UTF-8 -*- # author: lucien # 基础包： locust趋势图生成包 from locust import TaskSet, task, HttpLocust from Performance_Core.performance_log import loadLogger import os class file_server_stress(TaskSet): def on_start(self): '''警号,部门编号等''' self.deptID = '520' self.pcMemberID = '10000001' self.phoneMemberID = '10000004' self.logger = loadLogger(filePath='E:\PrintLog', fileName='11-12-logs') # 上传文件 @task(1) def update_file(self): payload = "xxx" url = ':6061/file/upload/file' headers = { 'content-type': "multipart/form-data; boundary=----WebKitFormBoundary7MA4YWxkTrZu0gW", 'Cache-Control': "no-cache", 'Postman-Token': "9889c0b4-b91c-4b23-a713-cae4d60e623a" } response = self.client.post(url=url, data=payload, headers=headers, name='update_file', catch_response=True, timeout=20) print(response.text) # 验证请求成功与失败 if response.status_code == 200: self.logger.get_locust_Hook() #重点！此处挂载Log日志钩子 response.success() else: self.logger.get_locust_Hook() response.failure('上传文件失败') class userbehavior(HttpLocust): host = 'http://192.168.1.222' task_set = file_server_stress min_wait = 3000 max_wait = 5000 if __name__ == '__main__': '''网页启动,在网页中输入127.0.0.1:8089''' os.system('locust -f file_server_stress.py --web-host=127.0.0.1')
运行完测试后，我们将会得到一组log日志文件，样式如下：
第一步顺利完成！
2. 对日志文件进行数据分析和拆分
我们所得到的所有日志记录都会混合在日志文件中，我们需要把它提取出来，并且通过groupby来拆分不同的请求
提取日志文件，我们可以用到python的强项，数据分析支持库Pandas和Numpy
首先，我们通过Pandas提取日志文件：
headers = ['time', 'label', 'loglevel', 'method', 'name', 'response_time', 'size'] self.data = pandas.read_csv(filename, sep='|', names=headers)
读取日志文件后生成DATAFRAME的pandas数据独有格式
其次，我们通过对读取的文件处理后进行排序
self.sorted_data = self.data.sort_values(by=['time', 'name'], ascending=[True, True])
按时间和请求名称，将序排列
最后，我们对排序后的数据进行分组
self.grouped_data = self.sorted_data.groupby('name')
自此，我们数据处理工作大体准备完成
3.把数据生成图表
需要把数据生成图表，自然离不开matplotlib了
按照matplolib里，plot方法，把x轴和y轴 按照time 和 response_time 生成相应的折线图，最后生成的趋势图如下：
大功告成！
最后附上实际代码，供有需要的同学参考，也可以自行改良：
# !/usr/bin/python3.6 # -*- coding: UTF-8 -*- # author: lucien # 基础包： locust趋势图生成包 import pandas as pd from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import dates hex_colors = [ '#FF7500', '#F00056', '#0EB83A', '#00BC12', '#1BD1A5', '#0C8918', '#0AA344', '#2ADD9C', '#3DE1AD', '#424C50', '#DB5A6B', '#FF4E20', '#3EEDE7', '#4B5CC4', '#70F3FF', '#2E4E7E', '#3B2E7E', '#425066', '#8D4BBB', '#815476', '#808080', '#161823', '#50616D', '#725E82', '#A78E44', '#8C4356', '#F47983', '#B36D61', '#C93756', '#FF2121', '#C83C23', '#9D2933', '#FFF143', '#FF0097', '#A98175', '#C32136', '#6E511E', '#F20C00', '#F9906F', '#FF8936', '#DC3023', '#EAFF56', '#FFA400', '#60281E', '#44CEF6', '#F0C239', '#A88462', '#B35C44', '#B25D25', '#C89B40', '#D9B611', '#827100', '#C3272B', '#7C4B00', '#BDDD22', '#789262', '#FF8C31', '#C91F37', '#00E500', '#177CB0', '#065279', ] class data_analyse(): def __init__(self, filename): self.filename = filename self.xfmt = dates.DateFormatter('%m/%d %H:%M') self._init_graph() # 初始化趋势图大小 self._set_graph() # 初始化趋势图样式 headers = ['time', 'label', 'loglevel', 'method', 'name', 'response_time', 'size'] # 命名字段标题 self.data = pd.read_csv(filename, sep='|', names=headers) # 从文件获取内容为DATAFRAME格式 for col in headers[-2:]: # 转换response_time和size为int型 self.data[col] = self.data[col].apply(lambda x: int(x)) for col in headers[0:-2]: # 取消掉所有非int型的空格 self.data[col] = self.data[col].apply(lambda x: x.strip()) self.data['time'] = self.data['time'].apply( lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f')) # time转化为时间格式 self.sorted_data = self.data.sort_values(by=['time', 'name'], ascending=[True, True]) # 对数据按照time和name进行降序排列 self.grouped_data = self.sorted_data.groupby('name') # 对降序排列的数据，按名称分组 self.requests_counts = np.array([[key, len(group)] for key, group in self.grouped_data]) # 构建请求名和请求次数数组 def _init_graph(self): # 设定趋势图大小 left, width = 0.1, 0.8 bottom, height = 0.1, 0.8 self.trend_scatter = [left, bottom, width, height] def _set_graph(self): # 生成基本趋势图样式 plt.clf() # 清除figure中所有axes self.ax_plot = plt.axes(self.trend_scatter) # 套用axes大小 self.ax_plot.grid(True) # 打开网格 self.ax_plot.set_ylabel('Response Time(ms)') # 纵坐标标题 self.ax_plot.set_xlabel('time') # 横坐标标题 self.ax_plot.figure.set_size_inches(15, 8) # 画板大小 self.ax_plot.xaxis.set_major_locator(dates.MinuteLocator(interval=5)) # 设定横坐标日期格式为5min间隔 self.ax_plot.xaxis.set_major_formatter(self.xfmt) # 设定横坐标格式 def generate_trend(self): # 生成趋势图 start_index = 0 legend_list = [] for index, request in enumerate(self.requests_counts): # 为数组添加index标签 name, count = request[0], int(request[1]) # 获取请求名和请求次数 end_index = start_index + count x = self.grouped_data.get_group(name)['time'][start_index: end_index] # 设置x轴数据 y = self.grouped_data.get_group(name)['response_time'][start_index:end_index] # 设置y轴数据 self.ax_plot.plot(x, y, '-', color=hex_colors[index + 1]) # 画图 legend_list.append(name) # 添加请求名到legend中 plt.legend(legend_list) # 打印legend # plt.show() # 打印趋势图 plt.title(self.filename) plt.savefig(fname='.'.join([self.filename, 'png']), dpi=300, bbox_inches='tight') # 保存趋势图 if __name__ == '__main__': data = data_analyse('E:\PrintLog\logs') print(data.sorted_data.info()) # data.generate_trend()
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