前言
本文将和大家一起探讨python并发编程的实际项目：Locust性能测试（篇一，共N篇），系列文章将会从零开始构建项目，并逐渐完善项目，最终将项目打造成适用于高并发场景的应用。
本文为python并发编程的第二十七篇，上一篇文章地址如下：
python：并发编程（二十六）_Lion King的博客-CSDN博客
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（暂无）
一、Locust
1、Locust是什么
Python中的Locust是一个开源的性能测试工具和框架，用于模拟大量并发用户并评估Web应用程序或其他网络服务的性能。它是使用Python编程语言开发的，旨在提供简单而强大的性能测试解决方案。
使用Locust，您可以编写定义用户行为的脚本，然后以并发方式运行这些用户脚本。您可以指定每个用户在一段时间内执行特定的任务，例如访问特定的URL、提交表单或执行其他操作。Locust提供了一个用户友好的Web界面，可以监视和控制测试过程，包括并发用户数、请求成功率、响应时间等指标。
Locust还支持分布式性能测试，允许您将负载分散到多个物理或虚拟机器上，以模拟更大规模的用户访问。它还提供了丰富的统计数据和图表，帮助您分析和理解应用程序的性能特征。
使用Locust进行性能测试的一般步骤包括编写用户行为脚本、定义任务和负载模式、启动测试并监控结果，然后分析收集到的性能数据。
总而言之，Python中的Locust是一个功能强大且易于使用的性能测试工具，可帮助开发人员和测试人员评估Web应用程序的性能和承载能力。
2、Locust技术栈
Locust是基于多协程的。它使用协程（coroutines）来实现并发性能测试。在Locust中，每个模拟用户都被视为一个协程，并且可以同时执行多个协程，以模拟多个并发用户。
Locust使用Greenlet库来实现协程。Greenlet是一个用于Python的轻量级协程库，它允许在单个线程中实现并发执行。通过使用协程，Locust可以在一个进程中同时模拟大量的并发用户，而无需为每个用户创建一个线程或进程。
协程提供了一种轻量级的并发模型，因为它们不涉及线程或进程切换的开销。相比于传统的多线程或多进程模型，协程能够更高效地处理大量的并发用户，同时减少资源消耗。
通过利用协程，Locust可以实现高性能和高扩展性的性能测试。它能够模拟大量并发用户并生成高负载，同时保持较低的资源占用。这使得Locust成为一个强大而高效的性能测试工具。
二、协程真的有用么
1、进程、线程、协程特定场景并发对比
前面章节中，我们还没看到协程的能力，它真的有用么？现在，我们通过以下代码感受一下：
import asyncio
import multiprocessing
import threading
import time
# 多协程示例
async def coro_task(name):
print(f"Start task: {name}")
await asyncio.sleep(1)
print(f"Complete task: {name}")
async def coro_main():
tasks = []
for i in range(50):
tasks.append(coro_task(f"Task {i+1}"))
await asyncio.gather(*tasks)
# 多进程示例
def proc_task(name):
print(f"Start task: {name}")
time.sleep(1)
print(f"Complete task: {name}")
def proc_main():
processes = []
for i in range(50):
p = multiprocessing.Process(target=proc_task, args=(f"Task {i+1}",))
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()
# 多线程示例
def thread_task(name):
print(f"Start task: {name}")
time.sleep(1)
print(f"Complete task: {name}")
def thread_main():
threads = []
for i in range(50):
t = threading.Thread(target=thread_task, args=(f"Task {i+1}",))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
# 计算耗时
if __name__ == "__main__":
a = time.time()
# 多协程示例
asyncio.run(coro_main())
b = time.time()
# 多进程示例
proc_main()
c = time.time()
# 多线程示例
thread_main()
d = time.time()
print("协程：", b-a)
print("进程：", c-b)
print("线程：", d-c)
以上代码展示了多协程、多进程和多线程示例，并计算它们的耗时。代码中的分析部分对每个示例的耗时进行了比较。
在分析部分的代码中，首先记录了开始时间（变量a），然后运行多协程示例，再记录结束时间（变量b）。接下来运行多进程示例，记录结束时间（变量c），最后运行多线程示例并记录结束时间（变量d）。
然后，通过计算变量b-a、c-b和d-c的差值，得到了每个示例的耗时。最后，使用print语句打印出了每个示例的耗时结果。
这段代码的目的是对比多协程、多进程和多线程在执行50个任务时的耗时情况。通过打印出的结果，你可以观察到每种并发模型的耗时差异。
请注意，具体的耗时结果可能会因系统和硬件的不同而有所差异。此外，需要注意的是，多协程模型由于其轻量且高效的特性，可能在处理大量IO密集型任务时表现更好，而多进程和多线程模型可能在处理CPU密集型任务或需要利用多核处理器的场景中更加适用。因此，在选择并发模型时，需要综合考虑应用程序的特性和需求。
