Locust性能测试报告文件命名优化方案
2025-05-07 06:27:34作者:魏献源Searcher
背景介绍
Locust作为一款流行的开源负载测试工具,其Web界面提供了生成和下载测试报告的功能。当前版本中,当用户通过Web界面下载测试报告时,系统会自动生成一个格式为report_<timestamp>.html的文件名。这种命名方式虽然简单直接,但在实际使用中存在一些不足。
现有问题分析
- 可读性差:仅包含时间戳的文件名难以直观反映测试内容
- 检索困难:当需要查找历史测试报告时,用户难以快速定位特定测试
- 信息缺失:文件名未包含测试的关键参数信息
优化方案设计
文件名格式建议
建议采用以下格式作为默认文件名:
<START DATE YYYY-MM-DD-HH:MM> - Locust - <SCRIPT NAME> - <HOSTNAME>.html
这种格式具有以下优势:
- 时间信息:使用标准化的日期时间格式,便于排序和识别
- 工具标识:明确标注"Locust"表明文件来源
- 脚本信息:包含测试脚本名称,便于区分不同测试场景
- 目标主机:记录被测系统地址,方便后续分析
实现要点
- 获取测试开始时间:需要从测试运行记录中提取准确的启动时间
- 脚本名称获取:需要解析当前运行的Locust测试脚本信息
- 主机信息记录:需要捕获测试配置中的目标主机地址
- 参数信息补充:建议在报告内容中包含初始测试条件(用户数、ramp时间、持续时间等)
技术实现路径
- 修改Web界面代码:主要涉及
/locust/locust/web.py文件中的stats_report和_download_csv_suggest_file_name函数 - 数据来源整合:需要从Locust运行环境中获取测试配置信息
- 格式标准化:确保日期时间格式统一,避免不同系统间的兼容性问题
预期效果
通过这一优化,用户将能够:
- 更直观地理解报告文件内容
- 更高效地管理和检索历史测试数据
- 更方便地进行测试结果对比分析
- 减少因文件名混淆导致的误操作
这一改进将显著提升Locust在实际测试工作中的易用性和管理效率,特别是对于需要频繁执行多种测试场景的团队。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
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
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥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
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492