本文转载自微信公众号「AirPython」，聊聊作者星安果。何并转载本文请联系AirPython公众号。发执

1. 前言

大家好，聊聊我是何并安果!

最近有小伙伴后台给我留言，说自己用 Django 写了一个大文件上传的发执 Api 接口，现在想本地检验一下接口并发的聊聊稳定性，问我有没有好的何并方案

本篇文章以文件上传为例，聊聊 Jmeter 并发执行 Python 脚本的发执完整流程

2. Python 实现文件上传

大文件上传包含 3 个步骤，分别是聊聊：

获取文件信息及切片数目 分段切片，并上传 - API 文件合并 - API 文件路径参数化

2-1 获取文件信息及切片数目

首先，何并获取文件的发执大小

然后，亿华云计算利用预设的聊聊切片大小获取分段总数

最后，获取文件名及 md5 值

import os import math import hashlib def get_file_md5(self,何并 file_path):     """获取文件的md5值"""     with open(file_path, rb) as f:          data = f.read()          return hashlib.md5(data).hexdigest() def get_filename(self, filepath):     """获取文件原始名称"""     # 文件名带后缀     filename_with_suffix = os.path.basename(filepath)     # 文件名     filename = filename_with_suffix.split(.)[0]     # 后缀名     suffix = filename_with_suffix.split(.)[-1]     return filename_with_suffix, filename, suffix def get_chunk_info(self, file_path):     """获取分段信息"""     # 获取文件总大小(字节)     file_total_size = os.path.getsize(file_path)     print(file_total_size)     # 分段总数     total_chunks_num = math.ceil(file_total_size / self.chunk_size)     # 文件名（带后缀）     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 切片及分段上传

利用分段总数和分段大小，对文件进行切片，发执调用分段文件上传接口

import requests def do_chunk_and_upload(self, file_path):     """将文件分段处理，并上传"""     file_total_size, total_chunks_num, filename, file_md5 = self.get_chunk_info(file_path)     # 遍历     for index in range(total_chunks_num):         print(第{ }次文件上传.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,从1开始         chunk_id = index + 1         print(开始准备上传文件)         print("分片id:", chunk_id, "文件偏移量：", offset, ",当前分片大小:", partSize, )         # 分段上传文件         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):     """分次上传文件"""     url = http://**/file/brust/upload     params = { chunk: chunk_id,                 fileMD5: file_md5,                 fileName: filename,                 partSize: partSize,                 total: total                 }     # 根据文件路径及偏移量，读取文件二进制数据     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

最后调用合并文件的接口，将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 文件路径参数化

为了并发执行，将文件上传路径参数化

# 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)     # 分段上传     fileApi.do_chunk_and_upload(filepath)     # 合并     fileApi.merge_file(filepath) 

3. Jmeter 并发执行

在使用 Jmeter 创建并发流程前，我们需要编写批处理脚本

其中，执行批处理脚本时，需要跟上文件路径一起执行

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

然后，在本地新建一个 CSV 文件，写入多个文件路径

# 准备多个文件路径（csv） C:\\Users\\xingag\\Desktop\\charles-proxy-4.6.1-win64.msi C:\\Users\\xingag\\Desktop\\V2.0.pdf C:\\Users\\xingag\\Desktop\\HBuilder1.zip C:\\Users\\xingag\\Desktop\\HBuilder2.zip 

接着，企商汇就可以使用 Jmeter 创建并发流程了

完整步骤如下：

创建一个测试计划，下面添加一个线程组

这里线程组数目与上面文件数目保持一致即可

线程组下，添加「 同步定时器 」

同步定时器中的「 模拟用户组的数量 」和上面参数数量保持一致

添加 CSV 数据文件设置

指向上面准备的 csv 数据文件，设置文件格式为 UTF-8，变量名称设置为 file_path，最后将线程共享模式设置为「 当前线程组 」

添加调试取样器，方便调试 添加 OS 进程取样器

选择上面创建的批处理文件，命令行参数设置为「 ${ file_path} 」

添加查看结果数

4. 最后

运行上面创建的 Jmeter 并发流程，在结果数中可以查看并发上传文件的结果

当然，我们可以增加并发数量去模拟真实的使用场景，只需要修改 CSV 数据源及 Jmeter 参数即可

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