jmeter能用来做参数化的组件有几个,但是都没有随机取值的功能,遇到随机取值的需求怎么办呢? 突发奇想,可以用函数_StringFromFile来实现,先来介绍下此函数: 此函数位于函数助手中, 函数参数: 1. 输入文件的全路径:输入读取文件的绝对路径(文件名需要显示) 2. Name of variable in which to store the result(optional):存储结果的变量名称(选填) 3. Start file sequence number(opt):初始序列…
LoadRunner中,参数化时Unique取值方式的理解 2012年10月15日 18:10:36 瑞秋 阅读数:10028   在LoadRunner中进行参数化时,Parameter的取值设置有以下相关参数: 取值方式: Sequence:顺序 Random:随机 Unique:唯一 改变(更新)取值的时机: EachIteration:每次迭代 EachOccurrence:每次出现 Once:只改变一次 Unique的使用,理解起来相对困难些,此处重点讲解该取值方式. 当我们取值方式选…
jmeter能用来做参数化的组件有几个,但是都没有随机取值的功能,遇到随机取值的需求怎么办呢? 突发奇想,可以用函数__CSVRead()来实现: __CSVRead() CSV file to get values from | *alias:表示要读取的文件路径 CSV文件列号| next| *alias:表示当前变量读取第几列数据,注意第一列是0: 由此可见我们只需将参数化数据在csv中横向排列,然后用随机函数__Random()指定文件序列号即可. ${__CSVRead(D:\t.tx…
在LoadRunner中从数组类型的参数随机取值的方法 使用web_reg_save_param做关联后,有时候会有多个匹配值. 为了模仿用户行为随机取一个值为后续transcation所用,可以使用lr_paramarr_random函数. 例如: web_reg_save_param("EntryID", "LB=_41\"\>\<nobr\>", "RB=\<", "Ord=All",…
一共四中方法,前两种是迭代器取值,后两种是随机取值,循环了5000万次,时间分别为:迭代器读取的速度大约是随机读取的速度的1.5倍,数据量越大,差距越明显. 另外,插入是读取的100倍左右的时间(这个判定只是个大概参考). 48138(插入) 403(迭代器读取) 400(迭代器读取) 653(随机读取) 561(随机读取) package main; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Ma…
//shuffle 打乱顺序 Collections.shuffle(list); //随机抽取1个值 System.out.println(list.get(0)); //随机抽取N个值 System.out.println(list.size() < N ? list : list.subList(0, N)); 其他方案: 随机抽取1个值 public static void main(String[] args) { List<String> list = Arrays.asLi…
php的form中元素name属性相同时的取值问题:修改元素的名称,在名称后面加上 '[]',然后取值时即可得array()数组. 一.以复选框为例: <html> <head> <title>php取checkbox多选框的值</title> </head> <body> html复选框,如果以数据组形式发送给php脚本,则须以checkbox[]形式. <form id="form1" name=&quo…
locust参数化(数据库取值) 基于上一篇参数化的梳理,本篇用另一种方法从数据库中取出这100个用户来登录 思路:在 TaskSet 中的 on_start 方法表示执行任务前的操作,可以将数据库取数据的这个操作放在里面执行 from locust import task,TaskSet,HttpLocust import pymysql import os class MyTaskSet(TaskSet): def run_sql(self): self.connect = pymysql.…
python指定概率随机取值参考如下: 下面是利用 np.random.choice()指定概率取样的例子: np.random.seed(0) p = np.array([0.1, 0.0, 0.7, 0.2]) index = np.random.choice([0, 1, 2, 3], p = p.ravel()) 这意味着你可以以下面的概率分布取到index所对应的数值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index=3)=0.2…
其实看LR已经很久了,每次看到参数化的取值更新时,都没有看透,了解个大概就为止了,也确实挺搞脑子的. 现在理解下来 分成2部分 取值方式  Select next row 如何从数据列表中取值 Sequential  按着行顺序来取 Random  随机取 Unique  取的时候会检测保证取出的数据唯一,没有被取过 更新的时机  Update value on 也就是什么时候触发select next row Each Iteration  每次迭代时,取数据.每次迭代时就触发select n…