前言：
locust完全基于python语言，采用pure python描述测试脚本，并且http请求完全基于requests库。除了http/https协议外，locust还可以测试其他协议的系统，只需采用python调用对应的库进行请求描述即可，an open source load testing tool
locust与lr、jmeter的区别：
locust的并发机制摒弃了进程和线程，采用协程(gevent)的机制，协程避免了系统级的资源调度，因此可以大幅提高单机的并发能力
locust的安装：
可以在cmd或pycharm里的Terminal里pip install locust，当我们在安装locust时，它会检测我们当前的python环境是否已经安装了这些库，如果没有安装，那么它会先把这些库一一装上，并且对这些库版本有要求，有些是必须等于某版本，有些是大于某版本，检查是否安装成功，打开cmd或pycharm里的Terminal里输入locust --help，回车，会把所有的命令都列出来，安装的过程中会看到gevent>=1.2.2，flask>=0.10.1，msgpack>=0.4.2，six>=1.10.0，requests>=2.9.1，pyzmq>=16.0.2
gevent：在python中实现协程的一个第三方库，协程又称微线程，使用gevent可以获得极高的并发性能
flask：python的一个web开发框架，他与django的地位相当
msgpack：一种快速、紧凑的二进制序列化格式，适用于类似json的数据
six：它提供了一些简单的工具用来封装python2和python3之间的差异性
pyzmq：如果你打算把locust运行在多个进程/机器，建议你安装pyzmq
requests：使用该库来做http接口测试
下面对公司的一个接口压测的例子，文件名是locust_file，脚本代码如下：
首先启动性能测试服务，在cmd或pycharm里的Terminal里>locust -f test0604.py --host=https://www.baidu.com
-f：指定性能测试脚本文件
--host：指定被测试应用的url地址，注意访问百度使用的https协议
接下来，通过浏览器访问localhost:8089，就可以看到locust页面。如下图：
Number of users to simulate：设置模拟用户数
Hatch rate(users spawned/second)：每秒产生(启动)的虚拟用户数
输入模拟用户数和每秒产生的虚拟用户数，单击Start swarming按钮，开始运行性能测试，这个是通过浏览器测试的形式，可以通过测试场景设计的时间长度运行，压力测试时间足够后，需要手动点击stop按钮，结束压力测试
1、Type：请求的类型，例如GET/POST
2、Name：请求的路径，这里为百度首页，即https://www.baidu.com/
3、Requests：当前请求的数量
4、Fails：当前请求失败的数量
5、Median：中间值，单位毫秒，一半的服务器响应时间低于该值，而另一半高于该值
6、Average：平均值，单位毫秒，所有请求的平均响应时间
7、Min：请求的最小服务器响应时间，单位毫秒
8、Max：请求的最大服务器响应时间，单位毫秒
9、Content Size：单个请求的大小，单位字节
10、Current RPS或reqs/sec：每秒钟请求的个数，相当于tps