Invokust 项目使用教程
2024-09-10 08:29:30作者:毕习沙Eudora
1. 项目的目录结构及介绍
Invokust 项目的目录结构如下:
invokust/
├── invokust/
│ ├── __init__.py
│ ├── aws_lambda.py
│ ├── locust_wrapper.py
│ ├── settings.py
│ └── ...
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── test_aws_lambda.py
│ ├── test_locust_wrapper.py
│ └── ...
├── README.md
├── setup.py
└── ...
目录结构介绍
invokust/: 项目的主目录,包含了所有核心代码文件。__init__.py: 初始化文件,使得invokust可以作为一个 Python 包导入。aws_lambda.py: 用于在 AWS Lambda 上运行负载测试的代码。locust_wrapper.py: Locust 的封装代码,允许在 Python 中运行负载测试。settings.py: 项目的配置文件,包含一些默认设置和常量。
tests/: 包含项目的测试代码。test_aws_lambda.py: 测试aws_lambda.py的单元测试文件。test_locust_wrapper.py: 测试locust_wrapper.py的单元测试文件。
README.md: 项目的说明文档,包含项目的基本介绍、安装方法和使用指南。setup.py: 用于安装和分发项目的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
Invokust 项目的启动文件主要是 locust_wrapper.py 和 aws_lambda.py。
locust_wrapper.py
这个文件是 Invokust 的核心启动文件之一,主要用于在本地或远程环境中运行 Locust 负载测试。它封装了 Locust 的功能,使得用户可以通过 Python 代码直接调用和配置负载测试。
aws_lambda.py
这个文件是专门为在 AWS Lambda 上运行负载测试而设计的。它包含了将 Locust 负载测试打包并部署到 AWS Lambda 的逻辑。用户可以通过这个文件将负载测试任务发送到 AWS Lambda 进行执行。
3. 项目的配置文件介绍
Invokust 项目的配置文件主要是 settings.py。
settings.py
这个文件包含了 Invokust 项目的一些默认配置和常量。用户可以通过修改这个文件来调整项目的默认行为,例如设置默认的负载测试参数、AWS Lambda 的配置等。
# settings.py
# 默认的 Locust 配置
DEFAULT_LOCUST_CONFIG = {
"host": "http://example.com",
"locustfile": "locustfile.py",
"num_users": 10,
"spawn_rate": 1,
"run_time": "1m",
}
# 默认的 AWS Lambda 配置
DEFAULT_LAMBDA_CONFIG = {
"region_name": "us-east-1",
"function_name": "invokust-lambda",
"payload": {},
}
用户可以根据自己的需求修改这些配置,以适应不同的负载测试场景。
以上是 Invokust 项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。通过这些内容,用户可以更好地理解和使用 Invokust 项目进行负载测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0125
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
492
3.62 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
300
332
暂无简介
Dart
740
178
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
346
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
866
474
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
295
123
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
43
870