Jmeter参数化

本文介绍如何使用CSV文件进行参数化,提高数据审核接口测试效率。通过设置循环控制器,实现对不同参数组合的批量请求,利用响应断言确保请求正确性。

当你需要对某一个功能进行多次重复操作时,例如用多个不同账号密码进行登录操作,手动修改每次的请求参数就明显降低了效率,这时就用到了参数化,本文说的是csv文件参数化。
**情景:**验证数据审核接口,status cause两个请求参数是否可以为空、为非法字符
1.把我们需要请求多次的参数,写到一个文件中,文件中列出了5中组合情况。
下图中的首行也可以不写,只是为了方便我们查阅
result参数是我们自己添加的,写了每一个参数组合应该得到的响应参数,为了方便使用响应断言来判断请求是否成功在这里插入图片描述
2.添加一个csv数据文件设置
在这里插入图片描述
3.配置csv数据文件设置
在这里插入图片描述
4.添加循环控制器
直接执行请求的话,它只是请求一次,只读取了我们csv文件中的第一行参数值,所以需要设置循环,有几行参数就设置循环几次
在这里插入图片描述
5.添加响应断言和查看结果树
在这里插入图片描述
6.执行后,就可以看到每次请求的响应结果啦~

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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