Erstellen von Load-Test-Frameworks mit Locust und Python

Moderne Anwendungen müssen Tausende von gleichzeitigen Benutzern verarbeiten können, ohne zu brechen. Dies macht Performance Engineering zu einer kritischen Fähigkeit für Entwickler und QA-Profis. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch das Entwerfen, Ausführen und Analysieren von Lasttests, um sicherzustellen, dass Ihre Systeme unter Druck schnell und zuverlässig bleiben. Sie werden von einem manuellen Tester oder Entwickler zu einem Performance Engineer, der in der Lage ist, automatisierte Lasttest-Frameworks zu erstellen, lernen, skalierbare Testskripte in Python zu schreiben, realistisches Benutzerverhalten zu simulieren und Systemengpässe zu identifizieren, bevor sie Ihre Benutzeraktivitäten beeinträchtigen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte des Performance Engineering, einschließlich Latenz, Durchsatz und gleichzeitiger Benutzersimulation. - Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Lasttest-Framework mit Locust, HTTPX und Python. - Simulieren Sie verschiedene Datenverkehrstypen über HTTP, gRPC und Nachrichtenbroker wie Kafka. - Validieren Sie Testdaten und API-Payloads dynamisch mit Pydantic und FastAPI. - Analysieren Sie Leistungsmetriken und Systemengpässe mit Grafana-Dashboards und Datenbankabfragen. - Integrieren Sie automatisierte Lasttests in CI / CD-Pipelines mit GitLab CI und containerisierten Umgebungen mit Docker. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von Leistungsmetriken und Lasttestterminologie und führt Sie dann Schritt für Schritt durch schriftliche Anleitungen zur Konfiguration von Testumgebungen, externen Mock-Services, Seed-Testdatenbanken und zur Ausführung verteilter Lasttests. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger im Performance Engineering, Softwareentwickler und QA-Ingenieure, die ihre Automatisierungsfähigkeiten erweitern möchten.Es ist keine vorherige Erfahrung mit Lasttests erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis von Python und Web-APIs hilfreich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Kunst des Performance Engineering zu meistern und robuste Softwaresysteme zu entwickeln.