loadrunner Lr_类函数之lr_get_trans_instance_think_time()

本文介绍如何使用lr_get_trans_instance_think_time函数通过事务句柄获取LoadRunner中事务实例的思考时间。该函数适用于已打开的事务,并展示了通过示例代码获取特定事务实例思考时间的过程。

lr_get_trans_instance_think_time()

返回由其句柄指定的事务实例的思考时间

double lr_get_trans_instance_think_time(long trans_handle);

 

参数说明:

trans_handle:事务句柄。

 

lr_get_trans_instance_think_time函数返回指定事务的思考时间,直到此时为止。

此函数和lr_get_transaction_think_time之间的区别在于,您可以通过其句柄指定事务实例。 使用lr_get_transaction_think_time,可以按其名称指定独立事务。

trans_handle是对创建实例的lr_start_transaction_instance的调用返回的句柄。

lr_get_trans_instance_think_time函数仅为打开的事务返回大于零的值。

要确定其他事务统计信息,例如思考时间和浪费的时间,请使用适当的事务函数。

 

示例:lr_get_trans_instance_think_time

在以下示例中,lr_get_trans_instance_think_time函数获取事务实例的思考时间,并将其发送到Output窗口。

 

long child_handle;

double trans_time;

int rc;

/ *启动主事务实例。

     传递0作为父句柄表示

     事务没有父类。

     函数返回值是在其他中使用的句柄

     事务实例函数。 * /

     child_handle =

         lr_start_transaction_instance(“ParentTransaction”,0);

     / *执行业务流程,这里用a表示

     单个web_url调用。 * /

     web_url(“web_url”,“URL = http://www.mercury.com”,LAST);

//获取事务实例的时间。

trans_time =

     lr_get_trans_instance_think_time(child_handle);

     lr_output_message

     (“实例思考时间是%lf秒。”,

          trans_time);
 

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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