1. 前言

大家好，我是測試君！

最近有小伙伴后臺給我留言，說自己用 Django 寫了一個大文件上傳的 Api 接口，現在想本地檢驗一下接口并發的穩定性，問我有沒有好的方案

本篇文章以文件上傳為例，聊聊 Jmeter 并發執行 Python 腳本的完整流程

2. Python 實現文件上傳

大文件上傳包含 3 個步驟，分別是：

• 獲取文件信息及切片數目
• 分段切片，并上傳 - API
• 文件合并 - API
• 文件路徑參數化

2-1 獲取文件信息及切片數目

首先，獲取文件的大小

然后，利用預設的切片大小獲取分段總數

最后，獲取文件名及 md5 值

import osimport mathimport hashlibdef get_file_md5(self, file_path):    """獲取文件的md5值"""    with open(file_path, "rb") as f:         data = f.read()         return hashlib.md5(data).hexdigest()def get_filename(self, filepath):    """獲取文件原始名稱"""    # 文件名帶后綴    filename_with_suffix = os.path.basename(filepath)    # 文件名    filename = filename_with_suffix.split(".")[0]    # 后綴名    suffix = filename_with_suffix.split(".")[-1]    return filename_with_suffix, filename, suffixdef get_chunk_info(self, file_path):    """獲取分段信息"""    # 獲取文件總大小(字節)    file_total_size = os.path.getsize(file_path)    print(file_total_size)    # 分段總數    total_chunks_num = math.ceil(file_total_size / self.chunk_size)    # 文件名（帶后綴）    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 切片及分段上傳

利用分段總數和分段大小，對文件進行切片，調用分段文件上傳接口

import requestsdef do_chunk_and_upload(self, file_path):?    """將文件分段處理，并上傳"""    file_total_size, total_chunks_num, filename, file_md5 = self.get_chunk_info(file_path)    # 遍歷    for index in range(total_chunks_num):        print("第{}次文件上傳".format(index + 1))        if index + 1 == total_chunks_num:            partSize = file_total_size % chunk_size        else:            partSize = chunk_size        # 文件偏移量        offset = index * chunk_size        # 生成分片id,從1開始        chunk_id = index + 1        print("開始準備上傳文件")        print("分片id:", chunk_id, "文件偏移量：", offset, ",當前分片大小:", partSize, )        # 分段上傳文件        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):    """分次上傳文件"""    url = "http://**/file/brust/upload"    params = {"chunk": chunk_id,                "fileMD5": file_md5,                "fileName": filename,                "partSize": partSize,                "total": total                }    # 根據文件路徑及偏移量，讀取文件二進制數據    current_file = open(file_path, "rb")    current_file.seek(offset)    files = {"file": current_file.read(partSize)}    resp = requests.post(url, params=params, files=files).text    print(resp)

2-3 合并文件

最后調用合并文件的接口，將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).text        print(resp)

2-4 文件路徑參數化

為了并發執行，將文件上傳路徑參數化

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

3. Jmeter 并發執行

在使用 Jmeter 創建并發流程前，我們需要編寫批處理腳本

其中，執行批處理腳本時，需要跟上文件路徑一起執行

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

然后，在本地新建一個 CSV 文件，寫入多個文件路徑

# 準備多個文件路徑（csv）C://Users//xingag//Desktop//charles-proxy-4.6.1-win64.msiC://Users//xingag//Desktop//V2.0.pdfC://Users//xingag//Desktop//HBuilder1.zipC://Users//xingag//Desktop//HBuilder2.zip

接著，就可以使用 Jmeter 創建并發流程了

完整步驟如下：

• 創建一個測試計劃，下面添加一個線程組

這里線程組數目與上面文件數目保持一致即可

• 線程組下，添加「 同步定時器 」

同步定時器中的「 模擬用戶組的數量 」和上面參數數量保持一致

• 添加 CSV 數據文件設置

指向上面準備的 csv 數據文件，設置文件格式為 UTF-8，變量名稱設置為 file_path，最后將線程共享模式設置為「 當前線程組 」

• 添加調試取樣器，方便調試

• 添加 OS 進程取樣器

選擇上面創建的批處理文件，命令行參數設置為「 ${file_path} 」

• 添加查看結果數

4. 最后

運行上面創建的 Jmeter 并發流程，在結果數中可以查看并發上傳文件的結果

當然，我們可以增加并發數量去模擬真實的使用場景，只需要修改 CSV 數據源及 Jmeter 參數即可

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