Locust Нагрузочное Тестирование на Python: Полное Руководство по Тестированию Производительности

Введение в Locust

Locust — это основанный на Python инструмент нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом, который позволяет разработчикам писать тестовые сценарии на чистом Python коде. В отличие от GUI-тяжелых инструментов вроде JMeter, Locust (как обсуждается в Gatling: High-Performance Load Testing with Scala DSL) предоставляет подход code-first с мощными возможностями распределенного тестирования и веб-мониторингом в реальном времени.

Базовый Нагрузочный Тест

# locustfile.py
from locust (как обсуждается в [K6: Modern Load Testing with JavaScript for DevOps Teams](/blog/k6-modern-load-testing)) import HttpUser, task, between

class WebsiteUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)
    host = "https://api.example.com"

    @task(3)
    def view_products(self):
        self.client.get("/api/products")

    @task(1)
    def view_product_detail(self):
        product_id = 123
        self.client.get(f"/api/products/{product_id}")

    @task(2)
    def add_to_cart(self):
        self.client.post("/api/cart", json={
            "product_id": 456,
            "quantity": 1
        })

Сравнение Locust vs JMeter

Лучшие Практики

1. Реалистичная Симуляция Пользователей

from locust import HttpUser, task, between
import random

class RealisticUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)

    @task(10)
    def browse(self):
        pages = ['/products', '/about', '/contact']
        self.client.get(random.choice(pages))

    @task(1)
    def purchase(self):
        if random.random() < 0.1:
            self.client.post("/api/orders", json={
                "items": [{"id": random.randint(1, 100), "qty": 1}]
            })

Заключение

Locust предоставляет современный подход на основе Python к нагрузочному тестированию, который превосходен в рабочих процессах code-first, интеграции с контролем версий и распределенном тестировании. Его простота и гибкость делают его идеальным для разработчиков, знакомых с Python, которые хотят определять тесты производительности как код.

Выбирайте Locust когда:

• Команда комфортно работает с Python
• Предпочтительны тесты как код
• Желателен современный веб-UI
• Нужен легкий контроль версий
• Требуется распределенное тестирование

Выбирайте JMeter когда:

• Нужна обширная поддержка протоколов
• Команда предпочитает GUI-создание тестов
• Большая существующая инфраструктура JMeter
• Интенсивно используются не-HTTP протоколы