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⏱ 2 h 42 min📚 27 lecciones🎧 Versión en audio
Pruebas de carga prácticas con Python y Locust
Una guía para principiantes para simular el tráfico de usuarios e identificar cuellos de botella de rendimiento con el framework Locust, fácil de usar para desarrolladores.
💬Instructor de IA Pregunta sobre cualquier lección y recibe una respuesta clara al instante, cuando quieras.
🕐Empieza cuando quieras Sin horarios ni fechas límite: aprende a tu ritmo, cuando quieras.
🌐En español Lecciones, tareas y certificado: todo completamente en tu idioma.
Sobre este curso
¿Está su aplicación lista para manejar el tráfico del mundo real?Encontrar y solucionar problemas de rendimiento antes de que afecten a sus usuarios es una habilidad crítica para cualquier desarrollador o ingeniero de control de calidad.Este curso proporciona una base práctica en pruebas de carga usando Python y el poderoso marco Locust.
Aprenderá a escribir pruebas de rendimiento claras y basadas en código para simular el comportamiento realista del usuario, medir la respuesta de su aplicación e identificar puntos de ruptura.Al final de este curso, tendrá confianza en su capacidad para configurar y ejecutar pruebas que proporcionan información práctica para mejorar la estabilidad y la escalabilidad de la aplicación.
Lo que aprenderás:
- Comprenda los principios básicos de las pruebas de rendimiento y las métricas clave como el tiempo de respuesta y las solicitudes por segundo.
- Escriba scripts de prueba limpios y mantenibles en Python utilizando el marco Locust.
- Defina y simule viajes y flujos de trabajo complejos de usuarios con diferentes pesos de tareas.
- Configurar y ejecutar pruebas de carga desde la línea de comandos y a través de la interfaz de usuario web.
- Interpretar los informes y datos generados por Locust para identificar los cuellos de botella de rendimiento.
- Aprenda las mejores prácticas para estructurar sus proyectos de pruebas de rendimiento.
- Explore cómo ejecutar pruebas de Locust dentro de entornos en contenedores para pruebas consistentes y escalables.
El curso comienza con los fundamentos de las pruebas de carga y el ecosistema Locust antes de pasar a ejercicios prácticos, en los que escribirá, ejecutará y analizará sus primeras pruebas paso a paso.
Este curso está diseñado para principiantes absolutos, no es necesaria experiencia previa en pruebas de rendimiento, aunque una familiaridad básica con Python será beneficiosa.
Comience a desarrollar sus habilidades en rendimiento y confiabilidad de aplicaciones hoy mismo.
Lo que obtendrás
📜Certificado de finalización Añádelo a tu perfil de LinkedIn
💬Tutor AI personal ¿Atascado en una lección? Pregúntale a tu tutor integrado lo que quieras, cuando quieras.
🎧Versión en audio incluida Aprende en cualquier momento, sin pantalla
♾️Acceso de por vida Vuelve cuando quieras, sin caducidad
📱Teléfono o computadora Funciona en cualquier dispositivo
💸Reembolso de 14 días Sin preguntas
⚡Breve y enfocado 2 h 42 min de contenido práctico
Certificado de finalización
Cada curso que completas en PickAClass emite una credencial como esta — original, con su propio código, verificable por URL y detallada sobre lo que realmente demostraste.
P
PickAClass
Perfil de habilidades · verificable
Documento
Certificado de Maestría
Esto certifica que
Nombre Apellido
ha demostrado con éxito el dominio de
Pruebas de carga prácticas con Python y Locust
Habilidades demostradas
✓
Análisis de patrones de comportamiento
Fundamental
1.2 h
✓
Marcos de arquitectura de decisiones
Competente
1.4 h
✓
Diseño de pruebas A/B
Competente
1.7 h
✓
Redacción conductual
Avanzado
1.9 h
P
PickAClass — Nombre Apellido
Pruebas de carga prácticas con Python y Locust
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Detalle de desempeño
Resumen del curso
Lecciones completadas14 / 14
Preguntas de práctica26 / 28
Tareas entregadas4 (prom. 4.5 / 5)
Proyecto finalRevisado — 4.6 / 5
Práctica total6.2 h
Referencia de desempeño
Posición en la cohorteTop 12% de 1,625
Tiempo hasta completar11 días (mediana: 22)
Puntuación de dominio91 / 100
Puntuación de preguntas de práctica94%
Verificación de habilidadRuta de habilidad verificada