LR系统关联错误

本文探讨了LoadRunner(LR)中录制脚本时遇到的乱码问题,重点分析了Support选项的作用以及Convertfrom/toUTF-8设置对解决乱码的关键影响。乱码源于编码不一致,Support选项虽不影响脚本执行,但通过控制脚本是否解析UTF-8数据改变Convert设置。

报错提示:

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原因:
录制乱码
Support:该选项和LR中录制、生成脚本时的乱码有关。
勾选Support,则LR在录制生成脚本时,会自动对服务器响应的utf-8编码的数据进行解码,转化为本地编码的脚本。
不勾选Support,则LR在录制生成脚本时,不会自动对服务器响应的utf-8编码的数据进行解码,直接将UTF-8编码的数据存为本地编码的脚本,此时就会产生乱码。

乱码问题:乱码问题的产生,本质上就是编码不一致导致的。
在LR中,乱码问题的总结如下:
脚本中是否存在乱码,对于脚本本身的执行其实是没有影响的(设置正确的情况)。
Support选项不是直接影响脚本的乱码,而是通过间接的方式影响。真正影响脚本中是否可以存在乱码的是运行时设置选项中的:Convert from/to UTF-8选项。
一旦勾选Support,则生成的脚本会解析UTF-8数据,会将Convert选项设置为1(Yes),这就意味着脚本中可以直接使用本地编码的数据。
一旦不勾选Support,则生成的脚本不会解析UTF-8数据,会将Convert选项设置为0(No),这就意味着脚本中不可以直接使用本地编码的数据。

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前置条件:
关闭自动关联
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报错结果:
录制后运行代码出错,出现乱码【原脚本出错】
手动添加关联,运行后仍然出错

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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