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在 Locust 中，您用 Python 定义”用户行为“。然后使用 locust 命令和Web 界面（可选）生成并模拟这些“用户”，同时收集统计信息。
Example locustfile.py
import time
from locust import HttpUser, task, between
class QuickstartUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 2.5)
@task
def hello_world(self):
self.client.get("/hello")
self.client.get("/world")
@task(3)
def view_items(self):
for item_id in range(10):
self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")
time.sleep(1)
def on_start(self):
self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})
我们来分析一下
import time
from locust import HttpUser, task, between
相关模块导入。
class QuickstartUser(HttpUser):
定义用户类（继承自 HttpUser），并为每个用户提供client属性，这是 HttpSession 的一个实例，可用于向我们希望负载测试的目标系统发出 HTTP request。当测试启动时，locust 将为其模拟的每个“用户”创建该类的实例，并在协程中运行。
wait_time = between(1, 2.5)
wait _ time 属性：等待时间定义，这将使模拟的用户在每个任务执行后等待1到2.5秒。
@task
def hello_world(self):
...
用@task 修饰的方法是 Locust 文件的核心。Locust 为每个正在运行的用户创建一个协程调用这些方法。
@task
def hello_world(self):
self.client.get("/hello")
self.client.get("/world")
@task(3)
def view_items(self):
...
通过@task 来声明任务，其中 view_items 的weight（3），hello_world默认为（1）。不同的权重决定了被执行到的可能性；比如上面的配置 view_items 被选中执行的机会是 hello_world 的3倍。当任务完成执行后，User 将在等待时间内休眠（在本例中为1到2.5秒）。在等待时间过后，它会选择一个新的任务并不断重复。
self.client.get("/hello")
self.client 执行get请求。
@task(3)
def view_items(self):
for item_id in range(10)
self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")
time.sleep(1)
在 view _ items 任务中，我们使用一个可变的查询参数来加载10个不同的 url。为了不在 Locust 的统计数据中得到10个单独的条目，我们使用 name 参数将所有这些请求分组到一个名为“/item”的条目下。
def on_start(self):
self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})
此外，我们还声明了一个 on _ start 方法。当每个模拟用户启动时，将首先调用 on_start 方法。
