Jmeter数据驱动测试中乱码问题

原创已于 2024-07-02 15:32:42 修改 · 168 阅读

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#jmeter

于 2024-07-01 17:57:04 首次发布

问题：参数化文件时，文件中有中文，jmeter提取出现了乱码

用的是TXT文本文档编写的数据，所以将该文档的编码格式改成UTF-8就好了

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用Jmeter进行接口测试

m0_70618214的博客

05-31

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以获取学生信息接口(stu_info) 为例，添加一个“用户定义的变量”，设置变量"host" 以及值，这样在获取学生信息接口(stu_info)就可以通过"${host}"取得“服务器名称或IP”的值。登陆接口（login）接口也可以应用“用户定义的变量”的方法，如上图所示，在“用户定义的变量”中添加"username", "password" 变量及对应的值，应用到登陆接口（login）接口请求中即可。2. "HTTP Cookie 管理器"的应用。

JMeter接口自动化测试（数据驱动）

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（1）GET 设置的条件语句为："${methods}"=="GET"，其中 ${methods}表示引用 csv 中的 methods 中的值。注：以CSV文件的参数名称来组合命名HTTP请求的名称，这样在结果树就会依据用例的编号，接口名称等显示每个用例的名称。（3）添加POST请求类型的用例，用例名称格式：${caseSeq}_ ${apiSeq}_${apiName}（1）添加GET请求类型的用例，用例名称格式：${caseSeq}_ ${apiSeq}_${apiName}

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Jmeter数据驱动 —— csv高效用例

2301_78843735的博客

06-06

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①GET 设置的条件语句为："${methods}"=="GET"，其中 ${methods}表示引用 csv 中的 methods 中的值。这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程，希望也能帮助到你！注意：以CSV文件的参数名称来组合命名HTTP请求的名称，这样在结果树就会依据用例的编号，接口名称等显示每个用例的名称。注意：为了避免JMeter读取CSV文件出现乱码的情况，应先创建xls的文件，然后另存为csv格式的文件。

接口测试JMeter使用教程（二）---数据驱动

weixin_46096113的博客

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这个时候我们把断言打开填写上我们的预期结果和要比对的结果我这个因为是登录接口所以只有登录成功 code 才会返回 0 我也就直接判断了 code 是否为 0。在日常测试中我们测试一个接口其实就是参数不一样，期望结果一样，把这些不一样的数据提取出来统一管理这样下次就可以统一使用那我们就会用到数据驱动。在检查一下我们的用例发现是逗号的问题我用了中文的逗号，现在改回英文再试一下。那我们就会用到下一个。结果都通过了，是因为我的用例写的预置结果和实际的返回结果一致所以没有触发 json 断言。

用Jmeter进行接口测试及乱码问题

weixin_34358092的博客

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web接口测试工具：手工测试的话可以用postman ，自动化测试多是用到 Jmeter（开源）、soupUI（开源&商业版）。下面将对前一篇Postman做接口测试中的接口用Jmeter来实现。一、Jmeter 的使用步骤打开Jmeter 安装包，进入\bin 中，找到"jmeter.bat", 点击打开即可。在下图打开的Jmeter 页...

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2401_86976707的博客

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（1）GET 设置的条件语句为：“${methods}”==“GET”，其中 ${methods}表示引用 csv 中的 methods 中的值。注：以CSV文件的参数名称来组合命名HTTP请求的名称，这样在结果树就会依据用例的编号，接口名称等显示每个用例的名称。（2）POST 条件语句设置为：“${methods}”==“POST”（3）添加POST请求类型的用例，用例名称格式：${caseSeq}_（1）添加GET请求类型的用例，用例名称格式：${caseSeq}_${apiName}：api 名称。

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一、Jmeret的简介二、Jmerer的优缺点

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内容概要：本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案，旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元（IMU）和海拔传感器，实现高精度轨迹采集，并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差，在信号弱环境下利用惯性导航补位，确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能，包括实时轨迹记录、多维度路径分析（如配速、坡度、能耗）、数据可视化（地图标注、曲线图、3D回放）、异常提醒及智能优化建议，并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP，支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储，强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证，系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标，具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群：具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验，熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员，尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理；也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标：① 开发高精度运动轨迹记录功能，解决GPS漂移与断点问题；② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈；③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环，支持社交互动与商业拓展；④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议：此资源以真实项目为导向，不仅提供详细的技术实现路径，还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路，建议读者结合自身开发环境，逐步实现各模块功能，重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。