压力接口测试工具有哪些（压力接口测试工具有哪些类型）

本篇文章给大家谈谈压力接口测试工具有哪些，以及压力接口测试工具有哪些类型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享压力接口测试工具有哪些的知识，其中也会对压力接口测试工具有哪些类型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、接口自动化测试工具有哪些？
• 2、如何在linux操作系统上做接口压力测试
• 3、哪款网站压力测试工具值得推荐？
• 4、【Python】【压力测试】Locust压力测试工具
• 5、目前常用的软件测试工具有那些？？
• 6、水管没做打压，需要注意的事项有哪些呢？

接口自动化测试工具有哪些？

1、CTS，CTS 测试基于Android instrumentation 测试， 其又基于JUnit 测试。说白了， CTS 就是一堆单元测试用例。这也是Java 语言压力接口测试工具有哪些的擅长部分。
2、 Monkey工具，Monkey是Android中的一个命令行工具，可以运行在模拟器里或实际设备中。它向系统发送伪随机的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、手势输入等)，实现对正在开发的应用程序进行压力测试。Monkey测试是一种为了测试软件的稳定性、健壮性的快速有效的方法。
3、ASE，ASE 意思为Android 脚本环境， 即我们可以通过脚本（比如Python）调用Android 的功能，从而定制一些测试。比如打电话，发短信，浏览网页，等。我们可以扩充它的API（Java 部分）, 并用python 脚本调用这些API, 从而实现丰富的测试功能。用于API 部分可以访问到Android 全部API, python 又能灵活部署测试，所以ASE 的扩展性非常好。
4、Robotium，该工具用于黑盒的自动化测试。可以在有源码或者只有APK 的情况下对目标应用
进行测试。Robotimu 提供了模仿用户操作行为的API，比如在某个控件上点击，输入Text
等等。 http://mag.big-bit.com/
分层的自动化测试

这个概念最近曝光度比较高，传统的自动化测试更关注的产品UI层的自动化测试，而分层的自动化测试倡导产品的不同阶段（层次）都需要自动化测试。
相信测试同学对上面的金字塔并不陌生，这不就是对产品开发不同阶段所对应的测试么！我们需要规范的来做单元测试同样需要相应的单元测试框架，如java的Junit、testNG，C#的NUnit ，python 的unittest、pytest 等，几乎所有的主流语言，都会有其对应的单元测试框架。
集成、接口测试对于不少测试新手来说不太容易理解，单元测试关注代码的实现逻辑，例如一个if 分支或一个for循环的实现；那么集成、接口测试关注的一是个函数、类（方法）所提供的接口是否可靠。例如，我定义一个add()函数用于计算两个参数的结果并返回，那么我需要调用add()并传参，并比较返回值是否两个参数相加。当然，接口测试也可以是url的形式进行传递。例如，我们通过get方式向服务器发送请求，那么我们发送的内容做为URL的一部分传递到服务器端。但比如 Web service 技术对外提供的一个公共接口，需要通过soapUI 等工具对其进行测试。
UI层的自动化测试，这个大家应该再熟悉不过了，大部分测试人员的大部分工作都是对UI层的功能进行测试。例如，我们不断重复的对一个表单提交，结果查询等功能进行测试，我们可以通过相应的自动化测试工具来模拟这些操作，从而解放重复的劳动。UI层的自动化测试工具非常多，比较主流的是QTP，Robot Framework、watir、selenium 等。
为什么要画成一个金字塔形，则不是长方形 或倒三角形呢压力接口测试工具有哪些？ 这是为了表示不同阶段所投入自动化测试的比例。如果一个产品从没有做单元测试与接口测试，只做UI层的自动化测试是不科学的，从而很难从本质上保证产品的质量。如果压力接口测试工具有哪些你妄图实现全面的UI层的自动化测试，那更是一个劳民伤财的举动，投入了大量人力时间，最终获得的收益可能会远远低于所支付的成本。因为越往上层，其维护成本越高。尤其是UI层的元素会时常的发生改变。所以，我们应该把更多的自动化测试放在单元测试与接口测试阶段进行。
既然UI层的自动化测试这么劳民伤财，那我们只做单元测试与接口测试好了。NO! 因为不管什么样的产品，最终呈现给用户的是UI层。所以，测试人员应该更多的精力放在UI层。那么也正是因为测试人员在UI层投入大量的精力，所以，我们有必要通过自动化的方式帮助我们“部分解放”重复的劳动。
在自动化测试中最怕的是变化，因为变化的直接结果就是导致测试用例的运行失败，那么就需要对自动化脚本进行维护；如何控制失败，降低维护成本对自化的成败至关重要。反过来讲，一份永远都运行成功的自动化测试用例是没有价值。
至于在金字塔中三种测试的比例要根据实际的项目需求来划分。在《google 测试之道》一书，对于google产品，70%的投入为单元测试，20%为集成、接口测试，10% 为UI层的自动化测试。

如何在linux操作系统上做接口压力测试

介绍个http_load压力测试工具,http_load，类似的工具还有webbench、ab、Siege。
1、下载
官方网站：http://acme.com/software/http_load/
复制代码
代码如下:
cd /root
wget http://acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gz
tar xzf http_load-12mar2006.tar.gz
2、安装
复制代码
代码如下:
cd http_load-12mar2006
make
执行完make,会在当前目录生成一个http_load二进制文件。
3、使用方法
复制代码
代码如下:
root@www:~/http_load-12mar2006# ./http_load --help
usage: ./http_load [-checksum] [-throttle] [-proxy host:port] [-verbose] [-timeout secs] [-sip sip_file]
-parallel N | -rate N [-jitter]
-fetches N | -seconds N
url_file
One start specifier, either -parallel or -rate, is required.
One end specifier, either -fetches or -seconds, is required.
主要参数说明:
-parallel 简写-p ：含义是并发的用户进程数。
-rate 简写-r ：含义是每秒的访问频率
-fetches 简写-f ：含义是总计的访问次数
-seconds简写-s ：含义是总计的访问时间
选择参数时，-parallel和-rate选其中一个，-fetches和-seconds选其中一个。
示例：
http_load -parallel 50 -s 10 urls.txt
这段命令行是同时使用50个进程，随机访问urls.txt中的网址列表，总共访问10秒。
http_load -rate 50 -f 5000 urls.txt
每秒请求50次，总共请求5000次停止。
4、基本的返回值
（1）．49 fetches, 2 max parallel, 289884 bytes, in 10.0148 seconds
说明在上面的测试中运行了49个请求，最大的并发进程数是2，总计传输的数据是289884bytes，运行的时间是10.0148秒
（2）．5916 mean bytes/connection
说明每一连接平均传输的数据量289884/49=5916
（3）．4.89274 fetches/sec, 28945.5 bytes/sec
说明每秒的响应请求为4.89274，每秒传递的数据为28945.5 bytes/sec
（4）．msecs/connect: 28.8932 mean, 44.243 max, 24.488 min
说明每连接的平均响应时间是28.8932 msecs，最大的响应时间44.243 msecs，最小的响应时间24.488 msecs
（5）．msecs/first-response: 63.5362 mean, 81.624 max, 57.803 min
（6）.HTTP response codes: code 200 -- 49
说明打开响应页面的类型，如果403的类型过多，那可能要注意是否系统遇到了瓶颈。
特殊说明：这里，我们一般会关注到的指标是fetches/sec、msecs/connect
他们分别对应的常用性能指标参数Qpt-每秒响应用户数和response time，每连接响应用户时间。测试的结果主要也是看这两个值。当然仅有这两个指标并不能完成对性能的分析，我们还需要对服务器的cpu、men进行分析，才能得出结论
5、如果你需要测试https，你必须将 Makefile中
复制代码
代码如下:
# CONFIGURE: If you want to compile in support for https, uncomment these
# definitions. You will need to have already built OpenSSL, available at
# <a href="http://www.openssl.org/"http://www.openssl.org/a Make sure the SSL_TREE definition points to the
# tree with your OpenSSL installation - depending on how you installed it,
# it may be in /usr/local instead of /usr/local/ssl.
SSL_TREE = /usr
SSL_DEFS = -DUSE_SSL
SSL_INC = -I$(SSL_TREE)/include
SSL_LIBS = -L$(SSL_TREE)/lib -lssl -lcrypto
由于使用到openssl，你必须安装openssl和相应的开发环境
复制代码
代码如下:
apt-get install openssl
apt-get install libssl-dev</p <pfind -name ssl.h
/usr/include/openssl/ssl.h

哪款网站压力测试工具值得推荐？

腾讯WeTest出品的线上服务器压力测试服务WeTest服务器压力测试http://wetest.qq.com/gaps/最高可至亿级并发，实时查看性能数据报表，专家级性能优化建议
对于简单接口测试和评估容量的，只需要输入url和配置下人数的参数，就可以在一两分钟内快速发起压力。
我们通常要分析的性能数据像TPS，在线人数，事务数，网络吞吐，CPU，内存，磁盘IO等性能报告里都有。报告是可视化的图表形式展现的。
亦可以自己编写机器人，深度结合自身业务场景进行压测。
其他简单的协议测试或是稳定性测试，也可满足。
压测本身是个高要求的工作，很多人还只知皮毛，对压测原理和应该达到什么效果不得而知，因此能力的提升也很重要，可以善用他们的社区，并关注定期举行的公开课培训
望采纳！

【Python】【压力测试】Locust压力测试工具

性能测试参数

熟悉 Apache ab 工具的同学都知道，它是没有界面的，通过命令行执行。 Locust 同样也提供的命令行运行，好处就是更节省客户端资源。

启动参数：
--no-web 表示不使用Web界面运行测试。
-c 设置虚拟用户数。
-r 设置每秒启动虚拟用户数。
-t 设置设置运行时间。

出现的报错及解决办法：
使用Locust进行性能测试，Locust no-web模式执行命令locust -f zkxl_verify_ locust.py --host= https://www.baidu.com --no-web -c 10 -r 2 -t 1m
提示locust: error: unrecognized arguments: --no-web -c

参考locust官方文档 https://docs.locust.io/en/latest/running-locust-without-web-ui.html?highlight=no-web
将命令参数--no-web 更改为 --headless，将命令中指定用户并发数的参数 -c 改为 -u，即更改命令为：locust -f zkxl_verify_ locust.py --host= https://www.baidu.com --headless -u 10 -r 2 -t 1m 即可.

locust的测试数据可以保存到CSV文件中，有两种方法可以进行此操作：
首先，通过Web UI运行Locust时，可以在“Download Data”选项卡下得到CSV文件。
其次，可以使用标签运行Locust，该标签将定期保存两个CSV文件。如果计划使用--no-web标签以自动化方式运行Locust

文件将被命名为example_response_times.csv 和 example_stats.csv （使用--csv=example）并记录Locust构建的信息。
如果你想要更快(慢)的写入速度，也可以自动以写入频率：

此数据将写入两个文件，并将_response_times.csv和_stats.csv添加到你提供的名称中：

和

打开命令提示符（或Linux终端），输入 locust --help 。

参考： 官方文档

一旦单台机器不够模拟足够多的用户时，Locust支持运行在多台机器中进行压力测试。

为了实现这个，你应该在 master 模式中使用 --master 标记来启用一个 Locust 实例。这个实例将会运行你启动测试的 Locust 交互网站并查看实时统计数据。master 节点的机器自身不会模拟任何用户。相反，你必须使用 --slave 标记启动一台到多台 Locustslave 机器节点，与标记 --master-host 一起使用(指出master机器的IP/hostname)。

常用的做法是在一台独立的机器中运行master，在slave机器中每个处理器内核运行一个slave实例。

在 master 模式下启动 Locust:

在每个 slave 中执行(192.168.0.14 替换为你 msater 的IP):

参数

--master

设置 Locust 为 master 模式。网页交互会在这台节点机器中运行。

--slave

设置 Locust 为 slave 模式。

--master-host=X.X.X.X

可选项，与 --slave 一起结合使用，用于设置 master 模式下的 master 机器的IP/hostname(默认设置为127.0.0.1)

--master-port=5557

可选项，与 --slave 一起结合使用，用于设置 master 模式下的 master 机器中 Locust 的端口(默认为5557)。注意，locust 将会使用这个指定的端口号，同时指定端口+1的号也会被占用。因此，5557 会被使用，Locust将会使用 5557 和 5558。

--master-bind-host=X.X.X.X`

可选项，与 --master 一起结合使用。决定在 master 模式下将会绑定什么网络接口。默认设置为*(所有可用的接口)。

--master-bind-port=5557

可选项，与 --master 一起结合使用。决定哪个网络端口 master 模式将会监听。默认设置为 5557。注意 Locust 会使用指定的端口号，同时指定端口+1的号也会被占用。因此，5557 会被使用，Locust 将会使用 5557 和 5558。

--expect-slaves=X

在 no-web 模式下启动 master 时使用。master 将等待X连接节点在测试开始之前连接。

如下图，我启动了一个 master 和两个 slave，由两个 slave 来向被测试系统发送请求。

client属性：

TaskSet类:实现了虚拟用户所执行任务的调度算法，包括规划任务执行顺序(schedule_task)、挑选下一个任务(execute_next_task)、执行任务(execute_task)、休眠等待(wait)、中断控制(interrupt)等等。
在此基础上，我们就可以在TaskSet子类中采用非常简洁的方式来描述虚拟用户的业务测试场景，对虚拟用户的所有行为(任务)进行组织和描述，并可以对不同任务的权重进行配置。

在TaskSet子类中定义任务信息时，可以采取两种方式， @task 装饰器和 tasks 属性。

@task(1)中的数字表示任务的执行频率，数值越大表示执行的频率越高

采用tasks属性定义任务：

tasks = {test_job1:1, test_job2:2}中，test_job1:1,test_job2:2表示事件执行的频率，即test_job2的执行频率是test_job1的两倍

on_start函数是在Taskset子类中使用比较频繁的函数。在正式执行测试前执行一次，主要用于完成一些初始化的工作。
例如，当测试某个搜索功能，而该搜索功能又要求必须为登录态的时候，就可以先在on_start中进行登录操作，HttpLocust使用到了requests.Session，因此后续所有任务执行过程中就都具有登录态了

在TaskSequence类中，[email protected]_task()可以用来控制任务的执行顺序；里面的数值越小执行越靠前；

在Taskset类中，内置WAIT_TIME功能，它用于确定模拟用户在执行任务之间将等待多长时间。Locust提供了一些内置的函数，返回一些常用的wait_time方法。
1、 between(min,max)函数 ：用得比较多的函数
wait_time = between(3.0, 10.5)：任务之间等待的时间是3到10.5秒之间的任意时间
还可以用任意函数来定义等待时间， 比如平均1秒的等待时间
wait_time = lambda self: random.expovariate(1) 1000
2、 constant(number) 函数：
wait_time=constant(3)：任务之间等待的时候是3秒钟，且等待的时候不能超过任务运行的总时间，也就是在执行py文件时设置的时间
3、 constant_pacing(number) *函数:
wait_time=constant_pacing(3)：所以任务每隔3秒执行，但是当到达运行的总时间时，任务运行结束；

现实中有很多任务其实也是有嵌套结构的，比如用户打开一个网页首页后，用户可能会不喜欢这个网页直接离开，或者喜欢就留下来，留下来的话，可以选择看书、听音乐、或者离开；

在有Taskset嵌套的情况下，执行子任务时, 通过 self.interrupt() 来终止子任务的执行, 来回到父任务类中执行, 否则子任务会一直执行；

在上一页的案例中，在stay这个类中，对interrupt()方法的调用是非常重要的，这可以让一个用户跳出stay这个类有机会执行leave这个任务，否则他一旦进入stay任务就会一直在看书或者听音乐而难以自拔。

在进行接口多用户并发测试时，数据的重复使用可能会造成脚本的失败，那么需要对用户数据进行参数化来使脚本运行成功。
已登录功能为例：

创建 login_user() 方法，定义登录字典 users , 通过randint 随机获取字典中的用户数据。
在 login() 登录任务中，调用 login_user() 方法实现 随机用户的登录。

在此我们举出百度搜索的例子，假设每个人搜索的内容是不相同的；那么我们可以假设把数据放到队列中，然后从队列中依次把数据取出来；
可以利用python中Queue队列来进行处理；

Queue的种类 ：
Queue.Queue(maxsize=0)：先进先出队列
Queue.LifoQueue(maxsize=0)：后进先出队列
Queue.PriorityQueue(maxsize=0)：构造一个优先队列

参数maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限，插入会导致阻塞，直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0，队列大小没有限制

Queue的基本方法 ：

个别情况下测试数据可重复使用，因此我们可以把参数化数据定义为一个列表，在列表中取出数据；

在某些请求中，需要携带之前response中提取的参数，常见场景就是session_id。Python中可用通过re正则匹配，对于返回的html页面，可用采用lxml库来定位获取需要的参数；
我们以Phpwind登陆的来进行举例，在登陆的接口中需要把token参数传给服务器，token的值由页的接口返回；

方法一：使用正则表达式
方法二：采用lxml库来定位获取需要的参数

技术点：
1、导模块：lxml模块
2、etree.HTML() 从返回html页面获取html文件的dom结构
3、xpath() 获取token的xpath路径

catch_response = True ：布尔类型，如果设置为 True, 允许该请求被标记为失败。
通过 client.get() 方法发送请求，将整个请求的给 response， 通过 response.status_code 得请求响应的 HTTP 状态码。如果不为 200 则通过 response.failure('Failed!') 打印失败！

参考文章：
https://www.jianshu.com/p/a48f4af81e67
https://www.cnblogs.com/fnng/p/6081798.html
http://class.itest.info/locust 【虫师】
https://cloud.tencent.com/developer/article/1594240 【官方文档的中文翻译】

目前常用的软件测试工具有那些？？

主流软件测试工具介绍
测试工具一般可分为白盒测试工具、黑盒测试工具、性能测试工具压力接口测试工具有哪些，另外还有用于测试管理（测试流程管理、缺陷跟踪管理、测试用例管理）压力接口测试工具有哪些的工具，这些产品主要是MercuryInteractive（MI）、Segue、IBM Rational、 Compuware和Empirix等公司的产品，而MI公司的产品占压力接口测试工具有哪些了主流。
白盒测试工具
白盒测试工具一般是针对代码进行测试，测试中发现的缺陷可以定位到代码级，根据测试工具原理的不同，又可以分为静态测试工具和动态测试工具。
静态测试工具：直接对代码进行分析，不需要运行代码，也不需要对代码编译链接，生成可执行文件。静态测试工具一般是对代码进行语法扫描，找出不符合编码规范的地方，根据某种质量模型评价代码的质量，生成系统的调用关系图等。静态测试工具的代表有：Telelogic公司的Logiscope软件压力接口测试工具有哪些；PR公司的PRQA软件。
动态测试工具：动态测试工具与静态测试工具不同，动态测试工具的一般采用"插桩"的方式，向代码生成的可执行文件中插入一些监测代码，用来统计程序运行时的数据。其与静态测试工具最大的不同就是动态测试工具要求被测系统实际运行。动态测试工具的代表有：Compuware公司的DevPartner软件压力接口测试工具有哪些；Rational公司的Purify系列等。
黑盒测试工具
黑盒测试工具适用于黑盒测试的场合，黑盒测试工具包括功能测试工具和性能测试工具。黑盒测试工具的一般原理是利用脚本的录制(Record)/回放(Playback)，模拟用户的操作，然后将被测系统的输出记录下来同预先给定的标准结果比较。黑盒测试工具可以大大减轻黑盒测试的工作量，在迭代开发的过程中，能够很好地进行回归测试。黑盒测试工具的代表有：Rational公司的TeamTest、Robot；Compuware公司的QACenter。
性能测试工具
专用于性能测试的工具包括有：Radview公司的WebLoad；Microsoft公司的WebStress等工具；针对数据库测试的TestBytes；对应用性能进行优化的EcoScope等工具。 MercuryInteractive的LoadRunner是一种适用于各种体系架构的自动负载测试工具，它能预测系统行为并优化系统性能。LoadRunner的测试对象是整个企业的系统，它通过模拟实际用户的操作行为和实行实时性能监测，来帮助您更快的查找和发现问题。
测试管理工具
测试管理工具用于对测试进行管理。一般而言，测试管理工具对测试计划、测试用例、测试实施进行管理，并且，测试管理工具还包括对缺陷的跟踪管理。测试管理工具的代表有：Rational公司的Test Manager；Compureware公司的TrackRecord；Mercury Interactive公司的TestDirector等软件。

水管没做打压，需要注意的事项有哪些呢？

常用的压力测试工具包括千斤顶。如果管道堵塞，损失会更大，压力表也会损坏。家装间水管压力检查管道及接口安装质量是否合格。将来会有无尽的麻烦。成本会增加，延迟时间，水箱和连接软管。为了省事，很多人不去试压，主要检查管道。因此，所有管道均已安装。发现有漏水，管件和阀门是否能承受工作压力，水管连接不良后会发生漏水。 

压力为工作压力的1倍。任何问题都无法解决。5次。在这种强度试验下，不会发生变形、破裂和泄漏，确保您的管道设备在同等条件下不会出现问题，给生活用水留下隐患。管道试压是家庭装修必须进行的重要项目。即使是最好的高级水管工也不能保证没有问题，因为导致泄漏的因素很多。水管压力试验是判断水管连接是否可靠的常用方法之一。因此，连接管件接头的紧密性。 

水管测压试验时，水管内不得有空气，以免影响水管测压试验的精度。水管试压只能在水管安装后24小时内进行，以确保水管压力测量的安全性和准确性。试压时，最好不要使用劣质水表，否则压力过快，会损坏水表的表盖。

如果在水管压力测量试验期间无法施加压力，可能是因为出水口未完全关闭。如果水管压力测试期间压力表的压力值下降非常快，则有必要检测是否有未堵塞的塞子。有些施工队很懒。为了省事，他们不使用压力泵。根据经验，用肉眼观察水管渗漏情况，粗略判断水管接头是否合格。工人是人，不是神。这样就不能保证水压升高时水管是否泄漏。如果你容忍他，你可以为此付出代价。 

关于压力接口测试工具有哪些和压力接口测试工具有哪些类型的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 压力接口测试工具有哪些的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于压力接口测试工具有哪些类型、压力接口测试工具有哪些的信息别忘了在本站进行查找喔。

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