multi-mechanize負載壓力

安裝

pip?install?multi-mechanize?mechanize?numpy?matplotlib

mechanize是一個模擬browser行為的一個庫，當然你也可以用其它的如urllib2、request、tornado.httpclient等等庫，不是必須。

后面兩個numpy和matplotlib也是可選的，當你需要它自動生成圖形化報表時才會用到，安裝matplotlib你的系統有可能需要安裝libpng和freetype庫。

multimech-newproject?my_project

自動創建一個my_project目錄，子目錄test_scripts用來放測試腳本，config.cfg是測試配置，主要要配的是測試時間、測試腳本和并發threads量。

腳本編寫，借用官方的一個簡單例子：

注意：按multi-mechanize的默認規則，每個腳本必須有一個Transaction的類，類要有一個run方法，在run里面寫測試業務邏輯。這個例子是打開http://www.example.com，記錄訪問所耗時長，非常簡單明了，而實際的場景你可能需要有用戶登錄、然后測試某個或多個頁面(API)，只是測試業務復雜一些，寫法是類似的。一個腳本文件只能有一個Transaction的類、類也只能有一個run方法，寫起case來是不是覺得非常不方便？不用急，針對這點，后面的小技巧部分會另辟蹊徑給你指條明路。

運行項目的測試腳本

multimech-run?my_project

測試結果報表和原始數據將放到results目錄下按測試時間生成的子目錄中，生產的html版本的結果統計如下圖所示:

使用小技巧

Cookie：

如果使用的是mechanize，可以通過下面的方式，從上面的browser對象br里獲取到cookie信息。

br._ua_handlers[“_cookies”].cookieja

單個腳本多個測試用例的支持：這個思路來源于testsuite的概念，同一個testsuite里的case作為一組相關的case可以共享一些代碼邏輯和資源(如browser對象)，而multi-mechanize默認的方式是不支持的，要實現這一點，只需要一點小小的技巧即可，上代碼：

base.py，Transaction基類：

真實的并發量計算：multi-mechanize使用了multiprocessing庫，會同時起多個進程，且每個進程按config里的配置起多個線程來實現并發測試，但真正的單位時間內的并發量并不是config里設置threads=10這樣的表示每秒10個并發，真實的并發量需要根據最終完成的transaction數和這些transaction里面包含多少次http請求和總的完成時間來計算得知，這點不是很直觀。

自定義統計數據：你可以往self.custom_timers這個內建的字典里塞任意的自定義統計數據，他們在報表中都能夠得到體現。

本文轉載自異步社區。

原文鏈接：https://www.epubit.com/articleDetails?id=Nefdff311-2c13-4efc-ae68-5ebe127ec670

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