loadrunner执行时passed transactions 为0问题

最新推荐文章于 2025-09-30 22:56:28 发布
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#transactions #loadrunner #action #脚本 #测试

在使用LoadRunner11进行网站性能测试时遇到passedtransactions始终为零的问题，本文详细介绍了问题的原因及解决方法，指出设置action迭代次数会影响默认事务计数。
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       今天准备用loadrunner11 测试一个网站的性能，但发现测试开始后很长时间passed transactions（通过事务数）一直为零，但hits数等都正常，后来重建了一个场景就没有这种情况，很是费解（注：两次的脚本相同且脚本没有设置事物，两次的场景设置也都没有指定“以action或step为事务”）。

       比较runtime-setings也没发现什么差别，后来想起之前有设置action的迭代次数，在正常的场景中试了一下，确实只要调整过迭代action的迭代次数后passed transactions就一直为零，这时只能在脚本中设置事务或在runtime-setings指定“以action或step为事务”passed transactions才能恢复正常。

       看来loadrunner默认会将action对应为事物，但如果设置过action的迭代次数，则需自行指定事物级别才行，即使重新将迭代次数调回1也不行。。。


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### 配置Anaconda环境中PyTorch用于VSCode开发 #### 创建并激活特定的Conda环境 为了确保不同项目之间的依赖项不会相互冲突，建议创建一个新的 conda 环境专门用于 PyTorch 开发。这可以通过命令 `conda create --name pytorch_env python=3.9` 来实现[^1]。 接着通过 `conda activate pytorch_env` 命令来激活新创建的环境。 #### 安装PyTorch及相关包 一旦进入了所需的 conda 环境中，就可以利用官方推荐的方式安装适合当前系统的 PyTorch 版本以及其他必要的软件包。通常情况下，在 Anaconda Prompt 或终端输入如下所示的一条或多条 pip/conda install 命令即可完成安装： 对于稳定版 PyTorch 的安装，可以根据个人需求选择 CUDA 版本或者 CPU-only 版本。例如，如果不需要 GPU 加速支持，则可以直接执行 `pip install torch torchvision torchaudio` 进行纯CPU版本的安装；如果有NVIDIA显卡并且希望启用GPU加速功能，则应参照官方网站给出的具体指导来进行相应CUDA版本的选择和安装[^4]。 #### 设置VS Code集成开发环境 为了让 VS Code 能够识别到刚刚建立好的 anaconda/pytorch 环境，需要调整 IDE 中 Python 解释器路径指向该环境下的解释器文件位置（通常是类似于 `D:\Anaconda3\envs\pytorch_env\python.exe`）。这一操作可以在打开任意 .py 文件后按 Ctrl+Shift+P 并搜索 "Python Select Interpreter" 来快速完成[^2]。 另外还应该考虑安装一些有助于提高生产力的扩展工具，比如 Pylance 提供更智能的语言服务体验、Jupyter Notebook 支持直接在编辑器内部运行 notebook 单元格等等[^3]。 ```json { "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/venv/bin/python", // 对于Windows系统则是类似"D:\\Anaconda3\\envs\\pytorch_env\\python.exe" } ``` #### 测试配置是否成功 最后一步是在 VS Code 内新建一个简单的测试脚本来验证整个流程是否正常工作。尝试导入 torch 库并打印其版本号作为初步检验手段之一。 ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('No CUDA support detected.') ```
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