原文地址: https://www.cnblogs.com/whitewasher/p/9504728.html 当做性能压测时,可能会需要把响应数据的一些字段统计出来.这里简单介绍一下. 1.首先把接口调通,确定需要统计的字段,这里以统计ccmpSeq字段来做例子. 2.添加正则表达式提取器,用来提取响应结果中的ccmpSeq 正则表达式用""包起来,如HTTP请求完成后的响应数据 {"ccmpSeq":"CBS_queryBalance20171023

JMeter调试参数是否取值正确,调试正则提取的结果(log.info | log.error | print) Jmeter的log输出控制(jmeter.log) 1 2 log_level.jmeter=ERROR log_level.jmeter.junit=DEBUG 在/JMETER_HOME/bin/jmeter.properties中,修改Jmeter的日志级别为:ERROR, 否则产生巨大的日志文件jmeter.log,如果是需要查看详细的调试信息,可以将log_level.j

这是我们最受欢迎的博文,我们添加了更多提取器.这篇文章解释了如何使用正则表达式提取器从第一个请求的响应中提取密钥,并将提取的密钥用于后续请求.我们称之为JMeter Extract并重复使用. 现在您可以使用其他提取器,JSON提取器和Xpath提取器.我们已将此添加到此博客文章的末尾. 您可以使用正则表达式提取器从第一个请求的响应中提取密钥,并将提取的密钥用于后续请求.我们称之为JMeter Extract并重复使用.以下是步骤: 右键单击第一个请求并添加后处理器:Regular Expres

如何在jmeter中对参数进行加密 使用工具:java+myeclipse 让开发将他的加密类从eclipse中导出来打成jar包,放在jmeter安装文件夹lib文件夹中%JMETER HOME%\lib\ext 打开jmeter,添加一个http sampler,在sampler下添加一个BeanShell PreProcesso 在beanshell PreProcessor中导入jar包,调用加密方法,beanshell PreProcessor最常用的方法: vars.get(Stri

参数配置应该有三种场景,具体其他的我还没想到 一.两个固定值之间随机生成一个值,应用场景没有限制 1.最简单的两个值之间随机产生一个整数作为值,打开函数助手 2.选择函数 __Random 然后我想要2-4之间的随机整数(包含边界两个值),我就在字段“一个范围内最小的值”后输入“2”,“一个范围内允许最大的值”后输入“4”,点击[生成]生成函数后,复制函数 3.如何使用这个函数.提醒:这是用我平常工作使用的一个小功能做的演示,有些多余步骤没说就不用考虑,关注重点就行 4.接下来请求一下这个看看这

做参数可以读取参数 保存参数 用xml文件的方式 好处:供不同用户保存适合自己使用的参数

初学Scrapy,实现爬取网络图片并保存本地功能 一.先看最终效果 保存在F:\pics文件夹下 二.安装scrapy 1.python的安装就不说了,我用的python2.7,执行命令pip install scrapy,或者使用easy_install 命令都可以 2.可能会报如下错误 *********************************************************** Could not find function xmlCheckVersion in l

,新建C#控制台应用程序(Excel创建图表) using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; //解决方案中 添加引用 Execl(COM组件) using MSExcel = Microsoft.Office.Interop.Excel; using System.IO; using System.Reflection; namespace ExeclCharts {

记录下常用的linux下 jmeter jvm参数修改,打开jmeter安装目录/bin/jmeter(非jmeter.sh) 1. 修改默认堆内存大小 #默认的 HEAP="-Xms512m -Xmx512m" , #修改后 HEAP="-Xms1024m -Xmx1024m" 2. 增加jmx端口,用于监控jvm 堆内存 在尾部加入: JMX="-Dcom.sun.management.jmxremote -Djava.awt.headless=tru

数据保存本地 [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]:参考前文 爬虫系列2:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10267721.html [保存]:参考前文 爬虫系列3:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10270926.html [动态]:参考前文 爬虫系列4:https://www.cnblogs.com/yiz

2014年1月19日 17:30:27 我这篇文章就说了一句话:用cookie保存页面间跳转时的参数 情景: 客服在后台操作的时候,经常从列表页进入到编辑页,编辑完信息后,还要自动返回之前的列表页 问题: 1.如果客服是从列表第二页跳转到编辑页面,那么编辑完成后应该会自动跳转到列表页的第二页,这样就牵扯到这个"第二页"的参数的保存问题 2.如果是多个页面一层层深入,那么中间参数保存是很浪费脑细胞的 方案: 之前想过两种方法:一是用smarty模版插件保存,二是:用程序保存.但这都会使程

http://www.cnblogs.com/fnng/p/5827577.html---------jmeter 性能测试 jmeter常见参数 vars.prev.ctx .props 类的api ctx - ( JMeterContext) - gives access to the context vars - ( JMeterVariables) - gives read/write access to variables: vars.get(key); vars.put(key,va

jmeter动态参数传值配置

Fiddler抓取内容自动保存本地 一.点击FidderScript 二.选择你想要的获得内容的方法 OnBeforeRequest:发送请求后 OnBeforeResponse:获得响应 三.修改js代码在对应的方法函数内 只是其中一段举例 //oSession.host 请求的host //oSession.url.Contains 请求host之后的字段 if(oSession.host == 'api.xi5jie.com' && oSession.url.Contains(&qu

1. SE37调试函数的时候,将参数保存为测试数据,供下次调试使用, 或者参考标准的赋值进行赋值 2. SE37 ->执行-> 测试序列 测试函数: CO_XT_COMPONENTS_DELETE 可以实现多个函数模块的提交,有些需要 commit 才能看到效果的函数可以这样测试

//分割url提取参数 var url = Window.location.search;//获取url地址?至结尾的所有参数 //key(需要检错的键) url(传入的需要分割的url地址) function getSearchString(key,Url) { // 获取URL中?之后的字符 var str = Url; str = str.substring(1,str.length); // 以&分隔字符串,获得类似name=xiaoli这样的元素数组 var arr = str.spl

使用JMeter测试并发保存测试文件时报错:Error loading results file - see file log解决办法:新建一个文本文件(什么类型都可以),在文件中加上<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><testResults version="1.2"></testResults>就可以了.

import requestsimport csvfrom bs4 import BeautifulSoupheaders={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.79 Safari/537.36 Maxthon/5.2.6.1000'}for i in range(1,10): link='https://fz.anjuke.com/s

有个需求,需要在压测环境中,创建几十万的账号数据,然后再根据创建结果,查询到某些账号信息. 按照之前我的做法,直接Python调用API,然后再数据库查询: 但是近期所有开发人员的数据库访问权限被限制,我也不能例外.没法访问数据库,但是有没有查询的API,不好弄. 后来我想到了一个解决办法,试验了一下,可行.简要记录如下: 拿到创建数据的 post  API,用Jmeter实现以下,然后提取返回值,并保存到本地文件. 顺便说一下,其实这个用Python实现也没问题,选择哪个,其实都行. 我之前用

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size def weight_varia