Jmeter断言(预期结果)-响应断言

注:

1.断言:(预期结果);

2.断言时要用不变的量。

1:Jmeter断言-响应断言

1.1:添加线程组

1.2:添加http请求

1.3:在http请求下添加“响应断言”

 

1.4:添加查看结果树和Debug取样器

1:断言成功的结果

2:断言失败的结果(如下修改)

2:参数化断言

2.1:添加CSV配置原件

2.2:对要测试的内容进行参数化

2.3:观察结果树

结果与第一章一样 都是pass的

3:模式匹配规则的介绍

3.1:Substring模式匹配规则

匹配其中的一段字符串即可

3.2:Equals模式匹配规则

3.3:包括模式匹配规则

3.4:匹配模式匹配规则

3.5:忽视大小写 忽视换行的正则写法

3.6:断言的作用域

1:作用于整个线程组

2:只作用于该http请求

test:

### 设置与分析 JMeter 中的响应断言 #### 一、配置响应断言JMeter 的测试计划中,可以通过以下方式来设置响应断言: 1. **选择作用范围** 配置响应断言的作用对象时可以选择不同的选项。例如,“Main sample and sub-samples”表示该断言会应用于父节点及其子节点中的采样器;而“Main sample only”仅限于父节点采样器[^1]。 2. **定义匹配规则** 在实际应用中,通常会在断言中设定具体的条件用于验证返回数据是否满足预期。如果采用参数化的形式,则可以在输入框内填入动态变量(如 `${token1}`),并结合特定的匹配模式(比如【包括】)完成初步判断[^3]。 3. **添加自定义逻辑** 对某些复杂场景下可能还需要进一步细化处理过程,这时可以利用正则表达式或者其他高级功能从指定位置提取所需信息作为比较依据之一。 #### 二、执行测试后的结果分析方法 当完成了上述配置之后,在运行脚本期间以及结束后都需要关注以下几个方面来进行全面的结果评估: 1. **观察日志文件** 查看生成的日志记录可以帮助理解整个流程是如何被执行起来的,特别是遇到错误情况的时候能够快速定位问题所在. 2. **检查断言状态** 测试完成后打开树形结构视图(Tree View Listener),找到对应的请求项下的"Assertion Results"(断言结果).这里显示了每一条单独设立好的标准有没有被违反的情况说明. 3. **统计汇总报告** 利用表格型监听器(Table Listener)或者图形化展示工具(Graphs Generator Plugin etc.)获取关于成功率百分比之类的宏观统计数据以便更直观地掌握整体性能表现趋势.[^2] ```python import re def extract_value(response_text, regex_pattern): match = re.search(regex_pattern, response_text) if match: return match.group() else: raise ValueError("No matching value found") response_data = "<html><body>Token Value: ABCDEF</body></html>" pattern = r'Token Value:\s*([A-Z0-9]+)' try: token = extract_value(response_data, pattern) print(f'Extracted Token: {token}') except Exception as e: print(e) ```
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