python畫壓力線（壓力線畫法）

本文目錄一覽：

• 1、python中matplotlib怎麼畫圖
• 2、【Python】【壓力測試】Locust壓力測試工具
• 3、python怎麼畫曲線

python中matplotlib怎麼畫圖

首先，你要先安裝matplotlib、numpy庫。可以使用pip進行庫的安裝。

分享一段我寫的代碼，是非常簡單、基礎的，你有興趣可以看看，複製過去練習練習，有什麼不懂可以問我。

import numpy as np

import pylab as plt

plt.figure(1)

plt.figure(2)

ax1 = plt.subplot(211)

ax2 = plt.subplot(212)

x = np.linspace(0, 3, 100)

for i in xrange(5):

  plt.figure(1)

  plt.plot(x, np.exp(i * x / 3))

  plt.sca(ax1)

  plt.plot(x, np.sin(i * x ))

  plt.sca(ax2)

  plt.plot(x, np.cos(i*x))

plt.show()

效果圖：

請採納，謝謝！

【Python】【壓力測試】Locust壓力測試工具

性能測試參數

熟悉 Apache ab 工具的同學都知道，它是沒有界面的，通過命令行執行。 Locust 同樣也提供的命令行運行，好處就是更節省客戶端資源。

啟動參數：

–no-web 表示不使用Web界面運行測試。

-c 設置虛擬用戶數。

-r 設置每秒啟動虛擬用戶數。

-t 設置設置運行時間。

出現的報錯及解決辦法：

使用Locust進行性能測試，Locust no-web模式執行命令locust -f zkxl_verify_ locust.py –host= –no-web -c 10 -r 2 -t 1m

提示locust: error: unrecognized arguments: –no-web -c

參考locust官方文檔

將命令參數–no-web 更改為 –headless，將命令中指定用戶並發數的參數 -c 改為 -u，即更改命令為：locust -f zkxl_verify_ locust.py –host= –headless -u 10 -r 2 -t 1m 即可.

locust的測試數據可以保存到CSV文件中，有兩種方法可以進行此操作：

首先，通過Web UI運行Locust時，可以在「Download Data」選項卡下得到CSV文件。

其次，可以使用標籤運行Locust，該標籤將定期保存兩個CSV文件。如果計劃使用–no-web標籤以自動化方式運行Locust

文件將被命名為example_response_times.csv 和 example_stats.csv （使用–csv=example）並記錄Locust構建的信息。

如果你想要更快(慢)的寫入速度，也可以自動以寫入頻率：

此數據將寫入兩個文件，並將_response_times.csv和_stats.csv添加到你提供的名稱中：

和

打開命令提示符（或Linux終端），輸入 locust –help 。

參考： 官方文檔

一旦單台機器不夠模擬足夠多的用戶時，Locust支持運行在多台機器中進行壓力測試。

為了實現這個，你應該在 master 模式中使用 –master 標記來啟用一個 Locust 實例。這個實例將會運行你啟動測試的 Locust 交互網站並查看實時統計數據。master 節點的機器自身不會模擬任何用戶。相反，你必須使用 –slave 標記啟動一台到多台 Locustslave 機器節點，與標記 –master-host 一起使用(指出master機器的IP/hostname)。

常用的做法是在一台獨立的機器中運行master，在slave機器中每個處理器內核運行一個slave實例。

在 master 模式下啟動 Locust:

在每個 slave 中執行(192.168.0.14 替換為你 msater 的IP):

參數

–master

設置 Locust 為 master 模式。網頁交互會在這台節點機器中運行。

–slave

設置 Locust 為 slave 模式。

–master-host=X.X.X.X

可選項，與 –slave 一起結合使用，用於設置 master 模式下的 master 機器的IP/hostname(默認設置為127.0.0.1)

–master-port=5557

可選項，與 –slave 一起結合使用，用於設置 master 模式下的 master 機器中 Locust 的埠(默認為5557)。注意，locust 將會使用這個指定的埠號，同時指定埠+1的號也會被佔用。因此，5557 會被使用，Locust將會使用 5557 和 5558。

–master-bind-host=X.X.X.X`

可選項，與 –master 一起結合使用。決定在 master 模式下將會綁定什麼網路介面。默認設置為*(所有可用的介面)。

–master-bind-port=5557

可選項，與 –master 一起結合使用。決定哪個網路埠 master 模式將會監聽。默認設置為 5557。注意 Locust 會使用指定的埠號，同時指定埠+1的號也會被佔用。因此，5557 會被使用，Locust 將會使用 5557 和 5558。

–expect-slaves=X

在 no-web 模式下啟動 master 時使用。master 將等待X連接節點在測試開始之前連接。

如下圖，我啟動了一個 master 和兩個 slave，由兩個 slave 來向被測試系統發送請求。

client屬性：

TaskSet類:實現了虛擬用戶所執行任務的調度演算法，包括規劃任務執行順序(schedule_task)、挑選下一個任務(execute_next_task)、執行任務(execute_task)、休眠等待(wait)、中斷控制(interrupt)等等。

在此基礎上，我們就可以在TaskSet子類中採用非常簡潔的方式來描述虛擬用戶的業務測試場景，對虛擬用戶的所有行為(任務)進行組織和描述，並可以對不同任務的權重進行配置。

在TaskSet子類中定義任務信息時，可以採取兩種方式， @task 裝飾器和 tasks 屬性。

@task(1)中的數字表示任務的執行頻率，數值越大表示執行的頻率越高

採用tasks屬性定義任務：

tasks = {test_job1:1, test_job2:2}中，test_job1:1,test_job2:2表示事件執行的頻率，即test_job2的執行頻率是test_job1的兩倍

on_start函數是在Taskset子類中使用比較頻繁的函數。在正式執行測試前執行一次，主要用於完成一些初始化的工作。

例如，當測試某個搜索功能，而該搜索功能又要求必須為登錄態的時候，就可以先在on_start中進行登錄操作，HttpLocust使用到了requests.Session，因此後續所有任務執行過程中就都具有登錄態了

在TaskSequence類中，[email protected]_task()可以用來控制任務的執行順序；裡面的數值越小執行越靠前；

在Taskset類中，內置WAIT_TIME功能，它用於確定模擬用戶在執行任務之間將等待多長時間。Locust提供了一些內置的函數，返回一些常用的wait_time方法。

1、 between(min,max)函數 ：用得比較多的函數

wait_time = between(3.0, 10.5)：任務之間等待的時間是3到10.5秒之間的任意時間

還可以用任意函數來定義等待時間， 比如平均1秒的等待時間

wait_time = lambda self: random.expovariate(1) 1000

2、 constant(number) 函數：

wait_time=constant(3)：任務之間等待的時候是3秒鐘，且等待的時候不能超過任務運行的總時間，也就是在執行py文件時設置的時間

3、 constant_pacing(number) *函數:

wait_time=constant_pacing(3)：所以任務每隔3秒執行，但是當到達運行的總時間時，任務運行結束；

現實中有很多任務其實也是有嵌套結構的，比如用戶打開一個網頁首頁後，用戶可能會不喜歡這個網頁直接離開，或者喜歡就留下來，留下來的話，可以選擇看書、聽音樂、或者離開；

在有Taskset嵌套的情況下，執行子任務時, 通過 self.interrupt() 來終止子任務的執行, 來回到父任務類中執行, 否則子任務會一直執行；

在上一頁的案例中，在stay這個類中，對interrupt()方法的調用是非常重要的，這可以讓一個用戶跳出stay這個類有機會執行leave這個任務，否則他一旦進入stay任務就會一直在看書或者聽音樂而難以自拔。

在進行介面多用戶並發測試時，數據的重複使用可能會造成腳本的失敗，那麼需要對用戶數據進行參數化來使腳本運行成功。

已登錄功能為例：

創建 login_user() 方法，定義登錄字典 users , 通過randint 隨機獲取字典中的用戶數據。

在 login() 登錄任務中，調用 login_user() 方法實現 隨機用戶的登錄。

在此我們舉出百度搜索的例子，假設每個人搜索的內容是不相同的；那麼我們可以假設把數據放到隊列中，然後從隊列中依次把數據取出來；

可以利用python中Queue隊列來進行處理；

Queue的種類 ：

Queue.Queue(maxsize=0)：先進先出隊列

Queue.LifoQueue(maxsize=0)：後進先出隊列

Queue.PriorityQueue(maxsize=0)：構造一個優先隊列

參數maxsize是個整數，指明了隊列中能存放的數據個數的上限。一旦達到上限，插入會導致阻塞，直到隊列中的數據被消費掉。如果maxsize小於或者等於0，隊列大小沒有限制

Queue的基本方法 ：

個別情況下測試數據可重複使用，因此我們可以把參數化數據定義為一個列表，在列表中取出數據；

在某些請求中，需要攜帶之前response中提取的參數，常見場景就是session_id。Python中可用通過re正則匹配，對於返回的html頁面，可用採用lxml庫來定位獲取需要的參數；

我們以Phpwind登陸的來進行舉例，在登陸的介面中需要把token參數傳給伺服器，token的值由頁的介面返回；

方法一：使用正則表達式

方法二：採用lxml庫來定位獲取需要的參數

技術點：

1、導模塊：lxml模塊

2、etree.HTML() 從返回html頁面獲取html文件的dom結構

3、xpath() 獲取token的xpath路徑

catch_response = True ：布爾類型，如果設置為 True, 允許該請求被標記為失敗。

通過 client.get() 方法發送請求，將整個請求的給 response， 通過 response.status_code 得請求響應的 HTTP 狀態碼。如果不為 200 則通過 response.failure(‘Failed!’) 列印失敗！

參考文章：

【蟲師】

【官方文檔的中文翻譯】

python怎麼畫曲線

打開Python，使用import導入numpy和matplotlib.pyplot模塊。輸入函數數據，然後使用plt.show()展示繪製的圖像即可。