要求:（网址为www.baidu.com） 1.模拟10个用户并行执行 2.模拟10个用户5s内启动完成； 3.模拟2个用户各循环3次； 4.模拟3个用户运行20s； 5.模拟3个用户等待5s后开始执行；

为了模拟这种场景，我们可以使用并发编程的概念，通常在Python的`threading`模块或`concurrent.futures`模块中实现。这里是一个简化的例子，展示了如何使用多线程或多进程来满足这些要求：

1. **并行执行**：可以创建一个线程池或者进程池，如ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor。

import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def simulate_user(executor, task):
    # 模拟用户执行任务
    pass

# 创建线程池
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)

2. **10个用户5s内启动完成**：设置每个任务执行的时间短于5秒，然后提交10个任务给线程池。

tasks = [simulate_user for _ in range(10)]
start_time = time.time()
executor.map(simulate_user, tasks)
executor.shutdown(wait=True)  # 等待所有任务结束
duration = time.time() - start_time
assert duration < 5, "耗时超过5秒"

3. **两个用户各循环3次**：可以为每个用户任务增加一个计数器，并在达到指定次数时停止。

task1 = lambda: simulate_user("User1", i) for i in range(3)
task2 = lambda: simulate_user("User2", i) for i in range(3)

executor.submit(task1)
executor.submit(task2)

4. **三个用户运行20s**：调整任务间隔或用户执行时间，使其总和接近20秒。

# 或者将较长的任务分配给特定的用户
for i in range(3):
    executor.submit(simulate_user, "LongUser", i, duration=7)

5. **三个用户等待5s后开始执行**：可以在提交任务前先让它们等待一段时间。

wait_time = 5
time.sleep(wait_time)
executor.submit(simulate_user, "WaitingUser1")
executor.submit(simulate_user, "WaitingUser2")
executor.submit(simulate_user, "WaitingUser3")