2)Loadrunner message函数详细分析

本文介绍Loadrunner中的调试消息函数lr_set_debug_message的使用方法,包括如何设置不同的日志级别及输出内容,通过示例展示了如何控制脚本执行时的调试信息。

教程贴士:Loadrunner提供了若干message函数,以在脚本回放中和脚本运行中,对外输入信息,主要的函数有

 
  int lr_set_debug_message (unsigned int message_level, unsigned int on_off);中文解释:lr_set_debug_message函数设置脚本执行的调试消息级别message_lvl.通过设置消息级别,可以确定发送哪些信息。 启动设置的方法是将LR_SWITCH_ON作为on_off传递,禁用设置的方法是传递LR_SWITCH_OFF.参数message_level说明:「日志级别」====「C语言标志」====「值」====「Runtime-setting - Log操作」
 
  「Disabled」====「LR_MSG_CLASS_DISABLE_LOG」====「0」====「不勾选Enable logging」
 
  「Brief」====「LR_MSG_CLASS_BRIEF_LOG」====「1」====「勾选Standard log」
 
  「Extended Log」====「LR_MSG_CLASS_EXTENDED_LOG」====「16」====「勾选Extended log」
 
  「Result Data」====「LR_MSG_CLASS_RESULT_DATA」====「2」====「勾选Data returned by server」
 
  「Parameter Substitution」====「LR_MSG_CLASS_PARAMETERS」====「4」====「勾选Parameter substitution」
 
  「Full Run-Time Trace」====「LR_MSG_CLASS_FULL_TRACE」====「8」====「 勾选 Advanced trace」
 
  「Only on error」====「LR_MSG_CLASS_JIT_LOG_ON_ERROR」====「512」====「勾选send messages only when an error occurs」
 
  参数on_off说明:「LR_SWITCH_ON」启用设置「LR_SWITCH_OFF」禁用设置看下面的小例子:Action()
 
  { int log_leavl;log_leavl = lr_get_debug_message();lr_error_message ("当前是:%d",log_leavl);return 0;}当我设置只有错误信息(error)打印「勾选send messages only when an error occurs」,例子运行结果是:当前是:513;为什么不是512呢,我发现我实际选择的是「Enable logging + send messages only when an error occurs」,按上面的参数说明,就是「1+512」,也就是513了;因此:lr_get_debug_message返回的int数其实是所有勾选操作的代表值相加!
 
  再看下面设置的例子:Action()
 
  { //设置runtime-setting的日志选项「不勾选Enable logging」
 
  char *a;a = "ABC";lr_set_debug_message (LR_MSG_CLASS_EXTENDED_LOG |LR_MSG_CLASS_PARAMETERS,LR_SWITCH_ON);//打开Runtime-setting Log 的Parameter substitution设置lr_debug_message(LR_MSG_CLASS_PARAMETERS,"打开参数保存的系统日志");lr_save_string("aa",a);lr_debug_message(LR_MSG_CLASS_PARAMETERS,"关闭参数保存的系统日志");lr_set_debug_message (LR_MSG_CLASS_EXTENDED_LOG |LR_MSG_CLASS_PARAMETERS,LR_SWITCH_OFF);//关闭Runtime-setting Log 的Parameter substitution设置return 0;}因为设置了runtime-setting不打印任何日志,所以正常运行脚本应该没有任何日志输出;但是使用lr_set_debug_message函数打开了日志的设置(输出保存参数操作的日志)
 
  因此脚本运行到lr_save_string("aa",a)时,就输出了日志如下:打开参数保存的系统日志Action.c(7): Notify: Saving Parameter "ABC = aa"关闭参数保存的系统日志

 

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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