聊聊 Jmeter 如何并发执行 Python 脚本

1. 前言

大家好，我是测试君！

最近有小伙伴后台给我留言，说自己用 Django 写了一个大文件上传的 Api 接口，现在想本地检验一下接口并发的稳定性，问我有没有好的方案

本篇文章以文件上传为例，聊聊 Jmeter 并发执行 Python 脚本的完整流程

2. Python 实现文件上传

大文件上传包含 3 个步骤，分别是：

获取文件信息及切片数目
分段切片，并上传 - API
文件合并 - API
文件路径参数化

2-1 获取文件信息及切片数目

首先，获取文件的大小

然后，利用预设的切片大小获取分段总数

最后，获取文件名及 md5 值

import os
import math
import hashlibdef get_file_md5(self, file_path):"""获取文件的md5值"""with open(file_path, 'rb') as f:data = f.read()return hashlib.md5(data).hexdigest()def get_filename(self, filepath):"""获取文件原始名称"""# 文件名带后缀filename_with_suffix = os.path.basename(filepath)# 文件名filename = filename_with_suffix.split('.')[0]# 后缀名suffix = filename_with_suffix.split('.')[-1]return filename_with_suffix, filename, suffixdef get_chunk_info(self, file_path):"""获取分段信息"""# 获取文件总大小(字节)file_total_size = os.path.getsize(file_path)print(file_total_size)# 分段总数total_chunks_num = math.ceil(file_total_size / self.chunk_size)# 文件名（带后缀）filename = self.get_filename(file_path)[0]# 文件的md5值file_md5 = self.get_file_md5(file_path)return file_total_size, total_chunks_num, filename, file_md5

2-2 切片及分段上传

利用分段总数和分段大小，对文件进行切片，调用分段文件上传接口

import requestsdef do_chunk_and_upload(self, file_path):
    """将文件分段处理，并上传"""file_total_size, total_chunks_num, filename, file_md5 = self.get_chunk_info(file_path)# 遍历for index in range(total_chunks_num):print('第{}次文件上传'.format(index + 1))if index + 1 == total_chunks_num:partSize = file_total_size % chunk_sizeelse:partSize = chunk_size# 文件偏移量offset = index * chunk_size# 生成分片id,从1开始chunk_id = index + 1print('开始准备上传文件')print("分片id:", chunk_id, "文件偏移量：", offset, ",当前分片大小:", partSize, )# 分段上传文件self.__upload(offset, chunk_id, file_path, file_md5, filename, partSize, total_chunks_num)def __upload(self, offset, chunk_id, file_path, file_md5, filename, partSize, total):"""分次上传文件"""url = 'http://**/file/brust/upload'params = {'chunk': chunk_id,'fileMD5': file_md5,'fileName': filename,'partSize': partSize,'total': total}# 根据文件路径及偏移量，读取文件二进制数据current_file = open(file_path, 'rb')current_file.seek(offset)files = {'file': current_file.read(partSize)}resp = requests.post(url, params=params, files=files).textprint(resp)

2-3 合并文件

最后调用合并文件的接口，将分段小文件合成大文件

def merge_file(self, filepath):"""合并"""url = 'http://**/file/brust/merge'file_total_size, total_chunks_num, filename, file_md5 = self.get_chunk_info(filepath)
        payload = json.dumps({"fileMD5": file_md5,"chunkTotal": total_chunks_num,"fileName": filename})print(payload)headers = {"Content-Type": "application/json"}resp = requests.post(url, headers=headers, data=payload).textprint(resp)

2-4 文件路径参数化

为了并发执行，将文件上传路径参数化

# fileupload.py
...
if __name__ == '__main__':filepath = sys.argv[1]# 每一段切片的大小(MB)chunk_size = 2 * 1024 * 1024fileApi = FileApi(chunk_size)# 分段上传fileApi.do_chunk_and_upload(filepath)# 合并fileApi.merge_file(filepath)

3. Jmeter 并发执行

在使用 Jmeter 创建并发流程前，我们需要编写批处理脚本

其中，执行批处理脚本时，需要跟上文件路径一起执行

# cmd.bat@echo off
set filepath=%1python  C:\Users\xingag\Desktop\rpc_demo\fileupload.py %*

然后，在本地新建一个 CSV 文件，写入多个文件路径

# 准备多个文件路径（csv）
C:\\Users\\xingag\\Desktop\\charles-proxy-4.6.1-win64.msi
C:\\Users\\xingag\\Desktop\\V2.0.pdf
C:\\Users\\xingag\\Desktop\\HBuilder1.zip
C:\\Users\\xingag\\Desktop\\HBuilder2.zip

接着，就可以使用 Jmeter 创建并发流程了

完整步骤如下：

创建一个测试计划，下面添加一个线程组

这里线程组数目与上面文件数目保持一致即可

线程组下，添加「同步定时器」

同步定时器中的「模拟用户组的数量」和上面参数数量保持一致

添加 CSV 数据文件设置

指向上面准备的 csv 数据文件，设置文件格式为 UTF-8，变量名称设置为 file_path，最后将线程共享模式设置为「当前线程组」

添加调试取样器，方便调试
添加 OS 进程取样器

选择上面创建的批处理文件，命令行参数设置为「 ${file_path} 」

添加查看结果数

4. 最后

运行上面创建的 Jmeter 并发流程，在结果数中可以查看并发上传文件的结果

当然，我们可以增加并发数量去模拟真实的使用场景，只需要修改 CSV 数据源及 Jmeter 参数即可

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