Нагрузочное тестирование API с помощью Locust

Во-первых, вам нужно настроить виртуальную среду на своем ПК, чтобы не испортить глобальную среду Python. Для этого выполните следующие команды. Обратите внимание, что эти команды применяются к терминалу Windows.

проект $ mkdir

$ cd /d путь\к\проекту

$ python -m венв венв

$ венв\скрипты\активировать

Во-первых, мы создали Проект каталог. Затем мы изменили наш текущий каталог на Проект. Затем мы создали и активировали виртуальную среду для Python внутри этого каталога. 

Теперь приступим к установке Колба(мы будем использовать его для создания конечных точек для нагрузочного тестирования) и саранча себя. 

Чтобы установить Flask, запустите. Убедитесь, что вы находитесь в Проект где вы создали виртуальную среду.

$ pip установить колбу

Чтобы установить Locust, запустите

$ pip установить саранчу

Как только это будет сделано, введите следующие команды. Убедитесь, что вы находитесь в своем Проект каталог, когда вы делаете это.

$ скопировать нуль __init__.py

$ mkdir приложение

$ скопировать нулевое приложение\app.py

$ скопировать нулевое приложение\__init__.py

Эта команда создает некоторые файлы, которые мы будем использовать для создания наших конечных точек с помощью Flask. Кстати, вы также можете создавать эти файлы с помощью проводника. Но что в этом веселого? Как только вы это сделаете, скопируйте приведенный ниже код в app.py

из фляги импорт фляги, jsonify, запрос

app = Flask (__name__)

car_models = [

  { 'бренд': 'Tesla', 'модель': 'Model S' }

]

plane_models = [

  { 'марка': 'Боинг', 'модель': '747' }

]

@app.route('/автомобили')

защита get_cars():

  возврат jsonify(car_models)

@app.route('/самолеты')

защита get_planes():

  вернуть jsonify (plane_models)

если __name__ == '__main__':

    app.run (отладка = True)  

Приведенный выше код содержит метод get_cars используется для получения списка марок автомобилей и их моделей, и get_planes используется для получения списка марок самолетов и их моделей. Чтобы выполнить нагрузочное тестирование этой конечной точки, нам нужно запустить app.py. Для этого выполните приведенную ниже команду.

$ путь питона\к\app.py

Как только вы запустите это, вы должны увидеть что-то вроде этого: