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Jmeter并发执行Python脚本的示例分析

发表于：2025-11-15 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年11月15日，这篇文章将为大家详细讲解有关Jmeter并发执行Python脚本的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。Python 实现文件上传大文件上传包含 3

千家信息网最后更新 2025年11月15日Jmeter并发执行Python脚本的示例分析

这篇文章将为大家详细讲解有关Jmeter并发执行Python脚本的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

Python 实现文件上传

大文件上传包含 3 个步骤，分别是：

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，获取文件的大小

然后，利用预设的切片大小获取分段总数

最后，获取文件名及 md5 值

import osimport mathimport hashlibdef get_file_md5(self, 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, suffixdef 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，调用分段文件上传接口

import requestsdef 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)

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 offset filepath=%1python  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，就可以使用 Jmeter 创建并发流程了

完整步骤如下：