Loadrunner 之 webservice---Add Service Call

本文介绍如何使用LoadRunner工具对Webservice接口进行性能测试。主要包括导入Webservice接口、添加服务调用并进行参数化设置、获取返回值等关键步骤。

Webservice地址http://www.webxml.com.cn/WebServices/WeatherWebService.asmx
在loadrunner中选择webservice协议
1.选择Manage Service 中import地址为http://www.webxml.com.cn/WebServices/WeatherWebService.asmx?WSDL
2.Add Service Call 选择调用接口,输入参数,进行参数化
3.打开Vuser--Run-Time Settings--Log--Extended log--Parameter substiution,运行
4.取xml的返回节点lr_xml_get_values("XML=XXX",                   
"Query=/XXX/XXX/XXX",
                   "ValueParam=XXX",
"SelectAll=yes",
                   LAST);
XML为要查找的xml内容
Query为要查找的层节点
ValueParam为保存的变量名

Action()
{
web_service_call( "StepName=getSupportCity_101",
"SOAPMethod=WeatherWebService|WeatherWebServiceSoap|getSupportCity",
"ResponseParam=response",
"Service=WeatherWebService",
"ExpectedResponse=SoapResult",
"Snapshot=t1338952507.inf",
BEGIN_ARGUMENTS,
"byProvinceName={Province}",
END_ARGUMENTS,
BEGIN_RESULT,
END_RESULT,
LAST);
lr_xml_get_values("XML={response}",                   "Query=/Envelope/Body/getSupportCityResponse/getSupportCityResult/string",
                  "ValueParam=ParamValue_string",
  "SelectAll=yes",
                  LAST);



return 0;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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