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背景介绍
实现思路
把脚本数据读出，使用正则表达式（re库）匹配关键数据进行修改
把脚本数据读出，使用BeautifulSoup的xml解析功能解析后修改
通过Beautiful Soup
Beautiful Soup
具体实现
使用string.Template字符替换
具体实现
使用re.sub
延展
资料获取方法
背景介绍
我们在做性能调优时，时常需要根据实际压测的情况，调整线程组的参数，比如循环次数，线程数，所有线程启动的时间等。
如果是在一台Linux机器上，就免不了在本机打开图形页面修改，然后最后传递到压测机上面的过程，所有为了解决这个业务痛点
，使用Python写了一个能直接修改Jmeter基础压测参数的脚本，能修改jmx脚本的线程组数、循环次数、线程组全部启动需要花的时间。
实现思路
刚开始准备写这个脚本的时候，想了两个思路：
把脚本数据读出，使用正则表达式（re库）匹配关键数据进行修改
优点：可以快速的改写数据
缺点：无法进行区块的修改
把脚本数据读出，使用BeautifulSoup的xml解析功能解析后修改
注：我们的Jmx脚本其实就是一个标准格式的xml
优点： 能快速的查找元素并进行修改
缺点： 需要熟悉BeautifulSoup的用法
通过Beautiful Soup
Beautiful Soup
Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.我们使用BeautifulSoup解析xml或者html的时候，能够得到一个 BeautifulSoup 的对象，我们可以通过操作这个对象来完成原始数据的结构化数据。具体的使用可以参照这份文档。
具体实现
主要使用了bs4的soup.find 和self.soup.find_all功能。结化或数据的修改如loops.string = num。
值得注意的是，find_all支持正则匹配，甚至如果没有合适过滤器，那么还可以定义一个方法,方法只接受一个元素参数。
修改后的脚本将以"T{}L{}R{}-{}_{}.jmx".format(thread_num, loop_num, ramp_time, self.src_script, self.get_time()) 的形式保存，具体封装如下：
import time
import os
from bs4 import BeautifulSoup
class OpJmx:
def __init__(self, file_name):
self.src_script = self._split_filename(file_name)
with open(file_name, "r") as f:
data = f.read()
self.soup = BeautifulSoup(data, "xml")
@staticmethod
def _split_filename(filename):
"""
新生成的文件兼容传入相对路径及文件名称
:param filename:
:return:
"""
relative = filename.split("/")
return relative[len(relative)-1].split(".jmx")[0]
def _theard_num(self):
"""
:return: 线程数据对象
"""
return self.soup.find("stringProp", {"name": {"ThreadGroup.num_threads"}})
def _ramp_time(self):
"""
:return: 启动所有线程时间配置对象
"""
return self.soup.find("stringProp", {"name": {"ThreadGroup.ramp_time"}})
def _bean_shell(self):
"""
:return: bean_shell对象
"""
return self.soup.find("stringProp", {"name": {"BeanShellSampler.query"}})
def _paths(self):
"""
:return: 请求路径信息对象
"""
return self.soup.find_all("stringProp", {"name": {"HTTPSampler.path"}})
def _methods(self):
"""
:return: 请求方法对象
"""
return self.soup.find_all("stringProp", {"name": {"HTTPSampler.method"}})
def _argument(self):
"""
:return: post请求参数对象
"""
# Argument.value 不唯一 通过HTTPArgument.always_encode找到
return self.soup.find_all("boolProp", {"name": {"HTTPArgument.always_encode"}})[0].find_next()
def _loops(self):
"""
循环次数，兼容forever 与具体次数
:return: 循环次数对象
"""
_loops = self.soup.find("stringProp", {"name": {"LoopController.loops"}})
if _loops:
pass
else:
_loops = self.soup.find("intProp", {"name": {"LoopController.loops"}})
return _loops
@staticmethod
def get_time():
return time.strftime("%Y-%m-%d@%X", time.localtime())
def get_bean_shell(self):
_str = self._bean_shell().string
logger.info("bean_shell: " + _str)
return _str
def set_bean_shell(self, new_bean_shell):
old_bean_shell = self._bean_shell()
old_bean_shell.string = new_bean_shell
def get_ramp_time(self):
_str = self._ramp_time().string
logger.info("ramp_time: " + _str)
return _str
@check_num
def set_ramp_time(self, num):
loops = self._ramp_time()
loops.string = num
def get_loops(self):
_str = self._loops().string
logger.info("loops: " + _str)
return _str
@check_num
def set_loops(self, num):
"""
:param num: -1 为一直循环，其他为具体循环次数
:return:
"""
loops = self._loops()
loops.string = num
def get_argument(self):
_str = self._argument().string
logger.info("argument: " + _str)
return _str
def set_argument(self, **kwargs):
"""
设置请求参数（JSON，传入字典）
:param kwargs:
:return:
"""
param = self._argument()
param.string = str(kwargs)
def get_thread_num(self):
_str = self._theard_num().string
logger.info("thread_num: " + _str)
return _str
@check_num
def set_thread_num(self, num):
"""
设置线程数信息
:param num:
:return:
"""
thread_num = self._theard_num()
thread_num.string = num
# print(self.soup.find_all("stringProp", {"name": {"ThreadGroup.num_threads"}})[0].string)
def mod_header(self, key, value, index=0):
"""
修改指定header的信息，默认修改第一个值
:param key:
:param value:
:param index:
:return:
"""
headers = self.soup.find_all("elementProp", {"elementType": {"Header"}})
headers[index].find("stringProp", {"name": {"Header.name"}}).string = key
headers[index].find("stringProp", {"name": {"Header.value"}}).string = value
# for header in headers:
# header.find("stringProp", {"name": {"Header.name"}}).string = key
# header.find("stringProp", {"name": {"Header.value"}}).string = value
def save_jmx(self):
logger.info("参数设置完毕，开始保存数据")
cur_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
thread_num = self.get_thread_num()
loop_num = self.get_loops()
ramp_time = self.get_ramp_time()
script_name = "T{}L{}R{}-{}_{}.jmx".format(thread_num, loop_num, ramp_time, self.src_script, self.get_time())
script_path = os.path.join(cur_path, '..', 'script')
if not os.path.exists(script_path):
os.mkdir(script_path)
script_location = os.path.join(script_path, script_name)
logger.info("测试脚本已保存于 {}".format(script_location))
with open(script_location, "w") as f:
f.write(str(self.soup))
return script_name
if __name__ == '__main__':
jmx = OpJmx("templates/template.jmx")
argvs = sys.argv
len_argvs = len(argvs) - 1
if len_argvs == 0:
pass
elif len_argvs == 1:
jmx.set_thread_num(argvs[1])
elif len_argvs == 2:
jmx.set_thread_num(argvs[1])
jmx.set_loops(argvs[2])
elif len_argvs == 3:
jmx.set_thread_num(argvs[1])
jmx.set_loops(argvs[2])
jmx.set_ramp_time(argvs[3])
jmx.save_jmx()
未完待续...
使用string.Template字符替换
如果只是简单的字符串替换，使用 format 或者 %s 也能完成，选择使用string.Template的原因是string.Template可以自动化匹配规则，且能修改操作符，
而不管是fstring还是format都是用的{}来进行关键字的定位，{}在jmx脚本中本身就存在特定的意义。
思路：
- 修改jmx脚本中的关键数据，使用特定操作符
- 定义相关字典，使用
safe_substitute进行赋值
具体实现
#! /usr/bin/python
# coding:utf-8
"""
@author:Bingo.he
@file: str_temp.py
@time: 2019/08/20
"""
import string
# with open("template_str.jmx", "r") as f:
# data = f.read()
set_value = {
"num_threads": 10,
"loops": 1011,
"ramp_time": 10
}
str_temp = """
<ThreadGroup guiclass="ThreadGroupGui" testclass="ThreadGroup" testname="Thread Group" enabled="true">
<stringProp name="ThreadGroup.on_sample_error">continue</stringProp>
<elementProp name="ThreadGroup.main_controller" elementType="LoopController" guiclass="LoopControlPanel" testclass="LoopController" testname="Loop Controller" enabled="true">
<boolProp name="LoopController.continue_forever">false</boolProp>
<stringProp name="LoopController.loops">%loops</stringProp>
</elementProp>
<stringProp name="ThreadGroup.num_threads">%num_threads</stringProp>
<stringProp name="ThreadGroup.ramp_time">%ramp_time</stringProp>
<boolProp name="ThreadGroup.scheduler">false</boolProp>
<stringProp name="ThreadGroup.duration"></stringProp>
<stringProp name="ThreadGroup.delay"></stringProp>
</ThreadGroup>
"""
class MyTemplate(string.Template):
# 修改操作符为"%"
delimiter = '%'
# 修改匹配规则(正则)
# idpattern = '[a-z]+_[a-z]+'
t = MyTemplate(str_temp)
print(t.safe_substitute(set_value))
输出：
...
<stringProp name="LoopController.loops">1011</stringProp>
</elementProp>
<stringProp name="ThreadGroup.num_threads">101</stringProp>
<stringProp name="ThreadGroup.ramp_time">10</stringProp>
...
使用re.sub
str_temp = """
<ThreadGroup guiclass="ThreadGroupGui" testclass="ThreadGroup" testname="Thread Group" enabled="true">
<stringProp name="ThreadGroup.on_sample_error">continue</stringProp>
<elementProp name="ThreadGroup.main_controller" elementType="LoopController" guiclass="LoopControlPanel" testclass="LoopController" testname="Loop Controller" enabled="true">
<boolProp name="LoopController.continue_forever">false</boolProp>
<stringProp name="LoopController.loops">$loops</stringProp>
</elementProp>
<stringProp name="ThreadGroup.num_threads">$num_threads</stringProp>
<stringProp name="ThreadGroup.ramp_time">$ramp_time</stringProp>
<boolProp name="ThreadGroup.scheduler">false</boolProp>
<stringProp name="ThreadGroup.duration"></stringProp>
<stringProp name="ThreadGroup.delay"></stringProp>
</ThreadGroup>
"""
str_l = re.sub(r"\$loops", "101", str_temp)
str_t = re.sub(r"\$num_threads", "102", str_l)
str_r = re.sub(r"\$ramp_time", "103", str_t)
print(str_r)
输出：
···
<boolProp name="LoopController.continue_forever">false</boolProp>
<stringProp name="LoopController.loops">101</stringProp>
</elementProp>
<stringProp name="ThreadGroup.num_threads">102</stringProp>
<stringProp name="ThreadGroup.ramp_time">103</stringProp>
···
延展
相信大家也注意到了，我们每替换一个参数都需要调用一次re.sub，而且要将上一次调用的输出作为下一次的输入，像极了递归调用。但是我们今天不介绍递归改写的方法，而是使用闭包的方式，具体的例子如下：
import re
def multiple_replace(text, adict):
rx = re.compile('|'.join(map(re.escape, adict)))
def one_xlat(match):
return adict[match.group(0)]
return rx.sub(one_xlat, text) # 每遇到一次匹配就会调用回调函数
# 把key做成了 |分割的内容，也就是正则表达式的OR
map1 = {'1': '2', '3': '4', '5': '6'}
_str = '113355'
print(multiple_replace(_str, map1))
文中可能存在描述不正确，欢迎大神们指正补充！
资料获取方法
【留言777】
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三连之后我会在评论区挨个私信发给你们~
