编写程序测试并发量通常涉及以下步骤：
确定测试目标
根据业务需求和用户行为模式，确定并发测试的目标，例如系统的最大并发用户数、响应时间、吞吐量等。
选择测试工具
根据测试目标和系统特点，选择适合的测试工具。常见的并发测试工具包括Apache JMeter、LoadRunner等，这些工具可以模拟大量用户同时访问系统，并生成详细的测试报告。
设计测试场景
根据业务需求和用户行为模式，设计测试场景。测试场景应包括并发用户数量、请求类型、数据量等关键参数。
编写测试脚本
使用测试工具提供的脚本语言或界面编写测试脚本。测试脚本应模拟用户的实际操作，包括登录、查询、提交等操作。同时，测试脚本还需要考虑请求的并发数量、请求的数据量等因素。
配置测试环境
在进行并发测试之前，需要配置测试环境。测试环境应与生产环境保持一致，包括硬件配置、软件版本、网络拓扑等。此外，还需要确保测试环境的稳定性和安全性。
执行测试
按照定义的测试场景和测试脚本执行测试。测试过程中需要监控系统的性能指标，如响应时间、吞吐量等。同时，还需要记录测试日志和错误信息，以便后续分析和问题排查。
```python
import requests
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def send_request（url）:
start_time = time.time（）
response = requests.get（url）
end_time = time.time（）
print（f"请求耗时： {end_time - start_time} 秒"）
print（f"状态码： {response.status_code}"）
def main（）:
url = "https://www.example.com"
concurrency_level = 100 并发用户数
with ThreadPoolExecutor（max_workers=concurrency_level） as executor:
executor.map（send_request, [url] * concurrency_level）
if __name__ == "__main__":
main（）
```
在这个示例中，我们使用`ThreadPoolExecutor`来创建一个线程池，并设置最大工作线程数为100。然后，我们使用`map`函数将`send_request`函数应用到多个URL上，从而实现并发请求测试。
建议
选择合适的工具：根据具体需求和系统特点选择合适的测试工具，可以大大提高测试效率和准确性。
设计合理的测试场景：确保测试场景能够覆盖实际业务中的各种并发情况，以便更准确地评估系统性能。
监控和记录：在测试过程中，实时监控系统的性能指标，并记录详细的测试日志和错误信息，有助于后续的问题排查和性能优化。