Jmeter书中不会教你的(35)——相对路径和绝对路径

本文详细介绍了在BeanShell脚本中如何在Windows和Linux环境下正确处理CSV和TXT文件的绝对路径与相对路径,包括用户目录定位、系统属性获取以及不同操作系统下的路径表示法。

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        在beanshell中需要引用csv、txt文件时,在windows中将文件所在的路径地址输入全称叫做绝对路径,如

在定义路径时层级之间需要用\\或者/表示。

        在windows中的相对路径也并不一定是jmeter安装目录\bin,也不是jmeter脚本所在的目录,这要看系统属性user.dir返回的目录,两种方式查看

1)使用非测试元件Property Display,勾选system查看

 

2)在beanshell中使用Sytem.getProperty()获取user.dir的值

 

 在这里看到我们的用户目录是在c盘Users下的一个目录,在定义引用文件路径时,若采用相对路径,那么需要将文件放在此用户目录下

1)若直接放在此目录下引用

String filePath1 = "yfsx.csv";

2)若放在此目录下的data文件夹下

String filePath1 = ".\\data\\yfsx.csv";
String filePath1 = "./data/yfsx.csv";

//相对路径
//String filePath1 = "yfsx.csv";
//String filePath1 = ".\\data\\yfsx.csv";
String filePath1 = "./data/yfsx.csv";

FileReader reader = new FileReader(filePath1);
BufferedReader br = new BufferedReader(reader);
//按行读取直至结尾
while(br.readLine()!=null)
{
	String s=br.readLine();
	log.info(s);
	String[] add=s.split(",");
//     log.info(add[0]);
//	log.info(add[1]);
//     log.info(add[2]);	
//     log.info(add[3]);	
	for(i=0;i<add.length;i++)
	   {
	   	log.info(add[i]);}
     
	}
br.close();





         在linux环境下,相对路径是指jmx脚本所在路径,所以一般都会将脚本和引用文件放在bin目录下

### JMeter 最新版本安装指南 JMeter 的官方文档提供了详细的安装指导,适用于不同操作系统环境配置。以下是基于当前可用的信息整理的最新版 JMeter 安装流程[^1]。 #### 系统需求 在安装之前,请确认满足以下基本条件: - Java JDK 或 JRE 版本需为 8 或更高版本。 - 可通过命令 `java -version` 验证已安装的 Java 版本是否符合要求。 #### 下载与解压 访问 Apache JMeter 官方网站下载页面获取最新的稳定版本二进制文件。通常情况下,推荐使用 `.zip` 或 `.tgz` 压缩包形式进行下载并手动解压到目标目录。 对于 Linux/Mac 用户可以执行如下操作来完成解压缩工作: ```bash tar -xvzf apache-jmeter-{version}.tgz ``` Windows 平台则可以直接利用内置资源管理器或者第三方工具如 WinRAR 来处理 ZIP 文件。 #### 启动方式 启动 JMeter 主要有两种模式——图形界面(GUI) 非交互式的命令行(CLI): - GUI Mode: 进入 bin 子目录下运行 jmeter.bat (针对 Windows) 或者 ./jmeter.sh(面向 Unix-like OSes). - Non-GUI Mode: 使用 `-n` 参数指定脚本路径以及其它必要选项, 如下面例子所示: ```bash ./jmeter -n -t testplan.jmx -l results.csv ``` 如果遇到任何具体错误消息或兼容性问题时,则可能需要提供更多上下文信息以便进一步排查原因[^2]. --- ### Python CUDA 验证代码片段 虽然此部分不直接关联于 JMeter 的安装过程,但为了完整性也附上了一个简单的 PyTorch GPU 支持检测方法作为补充说明[^4]: ```python import torch if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available.') else: print('No CUDA support detected.') ``` 上述脚本可以帮助开发者快速判断本地环境中是否存在有效的 NVIDIA 显卡驱动程序及其对应库的支持状况。
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