在日常的接口测试中，性能测试是验证系统稳定性的关键环节。相比于LoadRunner等重型商业工具，Locust凭借“Python编写、高并发、轻量易用”的特点，成为中小团队和个人开发者的首选。本文将以登录接口性能测试为例，从零讲解Locust的核心概念和实战用法，即使是性能测试新手也能快速上手。
一、Locust是什么？为什么选它？
Locust是一款基于Python的开源性能测试工具，核心优势如下：
纯Python编写：无需学习复杂的专有脚本，用熟悉的Python语法即可编写测试逻辑，灵活度拉满；
高并发特性：基于协程模型（gevent），单台普通服务器可模拟数万并发用户，资源占用远低于传统线程/进程模型工具；
Web可视化控制台：一键启动，直观查看响应时间、TPS、错误率等核心指标；
无侵入性：无需在被测系统中部署任何代理，仅通过HTTP请求压测，对业务无影响；
完全免费：开源无授权费用，适合小团队/个人使用。
本文将以“小程序登录接口（/wx/auth/login）”为测试目标，完整演示Locust从环境搭建到结果分析的全流程。
二、环境准备
1. 基础环境
确保本地已安装Python（3.7+版本，推荐3.9/3.10），验证方式：
python --version # 或 python3 --version2. 安装Locust
使用pip快速安装Locust：
pip install locust验证安装成功：
locust -V # 输出Locust版本号即安装成功（如locust 2.42.6）三、Locust核心概念（新手必懂）
在编写脚本前，先理解Locust的3个核心概念，结合登录场景通俗解释：
四、实战：编写登录接口压测脚本
1. 测试目标说明
本次测试的登录接口信息：
接口地址：
/wx/auth/login请求方式：POST
请求体：
{"username": "user124", "password": "user123"}响应成功标识：
errno=0、errmsg="成功"测试数据：从
test_users.json中读取100个测试用户账号
2. 完整脚本编写
新建login_perf_test.py文件，代码如下（含详细注释）：
import json
import random
from locust import HttpUser, task, between, events
from locust.exception import StopUser
# ---------------------- 1. 全局初始化：加载测试用户数据 ----------------------
USER_LIST = []
def load_user_data():
"""从JSON文件加载测试用户数据（username）"""
try:
with open("test_users.json", "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
# 提取所有有效用户名，避免空值
user_names = [user["username"] for user in data if "username" in user and user["username"]]
print(f"成功加载 {len(user_names)} 个测试用户")
return user_names
except FileNotFoundError:
print("❌ 错误：未找到test_users.json文件，请确认文件路径")
return []
except json.JSONDecodeError:
print("❌ 错误：test_users.json格式无效，请检查JSON语法")
return []
# 初始化加载用户数据
USER_LIST = load_user_data()
# ---------------------- 2. 定义虚拟用户行为 ----------------------
class LoginUser(HttpUser):
"""登录接口虚拟用户类：模拟用户发起登录请求"""
# 被测系统基础地址（避免重复写完整URL）
host = "http://112.126.74.xxx"
# 每个用户执行完任务后，随机等待1-3秒（模拟真实用户操作间隔）
wait_time = between(1, 3)
def on_start(self):
"""用户启动时执行：随机选择一个测试用户，避免重复登录"""
if not USER_LIST:
print("❌ 无可用测试用户，停止当前虚拟用户")
raise StopUser() # 终止当前用户，避免无效请求
# 随机选一个用户，密码统一为user123（根据实际场景调整）
self.username = random.choice(USER_LIST)
self.password = "user123"
@task # 标记为核心测试任务
def login_api_test(self):
"""核心任务：调用登录接口，并验证响应结果"""
# 1. 定义接口地址（拼接host后完整地址：http://112.126.74.xxx/wx/auth/login）
url = "/wx/auth/login"
# 2. 设置请求头（模拟真实前端请求，按实际接口要求调整）
headers = {
"accept": "application/json, text/plain, */*",
"accept-encoding": "gzip, deflate",
"accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
"content-type": "application/json",
"origin": "http://112.126.74.xxx",
"referer": "http://112.126.74.xxx/mall/",
"user-agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 18_5 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 KHTML, like Gecko Version/18.5 Mobile/15E148 Safari/604.1"
}
# 3. 构造请求体（使用随机选择的用户名）
payload = {
"username": self.username,
"password": self.password
}
# 4. 发送POST请求，并捕获响应（用于断言验证）
with self.client.post(
url=url,
json=payload, # 自动序列化JSON，无需手动转字符串
headers=headers,
catch_response=True, # 开启响应捕获，便于自定义断言
name="登录接口" # 测试报告中显示的任务名称，便于区分
) as response:
# 5. 响应结果断言（验证登录是否成功）
try:
res_json = response.json()
# 断言1：响应状态码为200
if response.status_code != 200:
response.failure(f"状态码错误：{response.status_code} | 用户：{self.username}")
# 断言2：响应errno为0（接口自定义成功标识）
elif res_json.get("errno") != 0:
response.failure(f"登录失败：{res_json.get('errmsg')} | 用户：{self.username}")
# 断言通过，标记为成功
else:
response.success()
# 异常处理：响应不是JSON格式
except json.JSONDecodeError:
response.failure(f"响应非JSON格式 | 用户：{self.username}")
# 其他未知异常
except Exception as e:
response.failure(f"处理响应出错：{str(e)} | 用户：{self.username}")
# ---------------------- 3. 测试生命周期钩子（可选） ----------------------
@events.test_start.add_listener
def on_test_start(environment, **kwargs):
"""测试开始时执行：打印测试信息"""
print(f"\n🚀 登录接口性能测试开始 | 测试用户数：{len(USER_LIST)}")
@events.test_stop.add_listener
def on_test_stop(environment,** kwargs):
"""测试结束时执行：打印测试总结"""
print("\n🛑 登录接口性能测试结束 | 请查看测试报告分析结果")3. 脚本核心说明
数据加载：通过
load_user_data函数读取test_users.json中的测试用户，避免硬编码账号，提升脚本灵活性；用户行为：
LoginUser类继承HttpUser，通过on_start初始化用户账号，@task标记登录任务；响应断言：开启
catch_response=True后，可自定义成功/失败判定规则，精准统计登录接口的错误率；生命周期钩子：
test_start/test_stop用于打印测试日志，方便排查问题。
四、运行Locust脚本
Locust支持两种运行方式：Web控制台模式（推荐新手） 和无界面模式（适合自动化）。
1. Web控制台模式（可视化操作）
在脚本所在目录执行命令：
locust -f login_perf_test.py执行成功后，终端会输出：
[2025-12-XX XX:XX:XX] INFO/locust.main: Starting web interface at http://localhost:8089打开浏览器访问http://localhost:8089，进入Locust控制台：
Number of users：总并发虚拟用户数（推荐填50，符合常规接口压测场景）；
Spawn rate：每秒启动的用户数（推荐填5，10秒达到50并发，避免瞬间压垮服务器）；
Host：被测系统地址（脚本中已定义，此处可留空）；
点击「Start swarming」开始测试。
2. 无界面模式（适合CI/CD或后台运行）
如果不需要可视化控制台，可直接指定参数运行，测试结束后自动生成报告：
# 50并发用户，每秒启动5个，运行20分钟，无界面模式
locust -f login_perf_test.py --headless -u 50 -r 5 --run-time=20m核心参数说明：
五、分析测试结果
Locust Web控制台提供了4个核心标签页，重点关注前3个：
1. Statistics（统计概览）
核心指标解读（登录接口重点关注）：
Request name：任务名称（此处为“登录接口”）；
Requests/s：TPS（每秒处理的请求数），越高说明接口吞吐量越好；
Median：响应时间中位数（50%的请求响应时间），登录接口建议≤500ms；
95%ile：95%请求的响应时间（核心指标，反映绝大多数用户的体验）；
Failure %：错误率，登录接口需控制为0%，否则说明接口存在问题。
2. Charts（趋势图表）
直观查看：
响应时间随并发的变化趋势；
TPS的波动情况；
虚拟用户数的增长曲线。
3. Failures（失败请求）
若存在失败请求，此处会列出具体原因（如“状态码错误”“登录失败”），便于定位接口问题。
六、Locust进阶技巧（可选）
参数化优化：除了从JSON读取数据，还可从CSV/数据库加载测试用户，提升数据多样性；
分布式压测：多台机器启动Locust，模拟10万+级并发（适合大型系统）；
结果导出：将测试结果导出为CSV/HTML，便于后续分析和汇报；
自定义指标：添加响应时间、TPS的自定义监控，满足个性化需求。
七、总结
本文以登录接口为例，完整讲解了Locust的环境搭建、核心概念、脚本编写、运行方式和结果分析。核心要点回顾：
Locust基于Python，轻量且高并发，适合中小团队做接口性能测试；
核心逻辑是“定义虚拟用户类 + 标记测试任务 + 验证响应结果”；
运行时需合理设置并发数（-u）和启动速率（-r），避免测试结果失真；
登录接口重点关注95%响应时间和错误率，确保接口稳定性。
相比于传统性能测试工具，Locust的优势在于“简单、灵活、易扩展”，只要掌握基础Python语法，就能快速适配各类接口的性能测试场景。建议从简单接口（如登录、查询）入手，逐步尝试复杂场景（如下单、支付），快速掌握Locust的使用精髓。