Python自动化测试之线上流量回放：录制、打标、压测与平台选择
在自动化测试中，线上流量回放是一项关键技术，可以模拟真实用户的请求并重现线上场景，验证系统的性能和稳定性。本文将介绍Python自动化测试中的线上流量回放技术，并提供实战代码，帮助你了解流量的录制、打标、压测发起以及压测平台的选择。
一、录制流量
要进行线上流量回放，首先需要录制真实线上用户的请求。可以使用Python的代理工具，如Mitmproxy或Fiddler等，在代理环境中拦截并记录用户的请求数据。以下是一个示例代码：
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import mitmproxy -
import json -
class FlowRecorder: -
def __init__(self): -
self.traffic = [] -
def request(self, flow): -
request_info = { -
"url": flow.request.url, -
"method": flow.request.method, -
"headers": dict(flow.request.headers), -
"body": flow.request.text, -
} -
self.traffic.append(request_info) -
def response(self, flow): -
pass -
def done(self): -
with open("traffic.log", "w") as file: -
file.write(json.dumps(self.traffic)) -
addons = [ -
FlowRecorder() -
] -
if __name__ == "__main__": -
mitmproxy.options.Options(addons=addons).run()
通过运行以上代码，使用Mitmproxy录制线上流量，并将请求信息保存到traffic.log文件中。
二、流量打标
为了在流量回放中能够区分不同类型的请求，可以为每个请求打上相应的标记。可以使用Python代码对录制的流量进行处理，给每个请求添加一个标记字段。以下是一个示例代码：
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import json -
traffic_file = "traffic.log" -
with open(traffic_file, "r") as file: -
content = file.read() -
traffic_data = json.loads(content) -
for request in traffic_data: -
# 添加标记字段 -
request["tag"] = "user_request" -
with open(traffic_file, "w") as file: -
file.write(json.dumps(traffic_data))
以上代码将录制的流量文件traffic.log读取后，给每个请求添加了一个名为"tag"的字段，并将处理后的数据重新保存到文件中。
三、压测流量
在流量回放前，需要对录制的流量进行压测处理，以模拟高并发场景。可以使用Python的压测工具，如Locust、Gatling等，对流量进行并发发送。以下是一个示例代码：
-
from locust import HttpUser, task, between -
import json -
traffic_file = "traffic.log" -
class TrafficUser(HttpUser): -
wait_time = between(1, 2) -
@task -
def replay_traffic(self): -
with open(traffic_file, "r") as file: -
content = file.read() -
traffic_data = json.loads(content) -
for request in traffic_data: -
self.client.request( -
method=request["method"], -
url=request["url"], -
headers=request["headers"], -
data=request["body"], -
)
以上代码使用Locust库，定义了一个TrafficUser类，并在其中使用task装饰器定义了一个replay_traffic任务。在任务中，通过读取流量文件，将每个请求发送到目标系统。
四、压测发起与压测平台选择书单
压测可以通过多种方式进行，可以选择自建压测环境或使用云压测平台。自建压测环境可以使用Python的多线程或多进程技术，并结合压测工具进行并发请求。云压测平台则提供了可扩展的压测资源和报告分析功能，如LoadRunner、BlazeMeter等。根据实际需求和预算，选择合适的压测方式和平台。
总结
通过录制流量、打标、压测流量和选择合适的压测平台，我们可以进行Python自动化测试中的线上流量回放，验证系统的性能和稳定性。提供的实战代码和方法将帮助你快速上手流量回放，并根据需要进行定制化处理。
原文地址：https://blog.csdn.net/2401_86943461/article/details/144702353
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