JMETER-02

JMeter使用篇

1、界面介绍

2、JMeter-测试计划

 测试计划:一个JMeter脚本只有一个测试计划,且测试计划必须启用状态

    容易掉的坑:由于JMeter脚本中的每个元器件都可以单独禁用,上级节点禁用而下级节点不会自动禁用。当你不小心禁用测试计划,运行脚本报数组下标越界,错误报的不明所以。

3、JMeter-线程组

     线程组:JMeter以线程组来组织测试任务,非测试计划全局变量,变量不可跨线程组使用。测试计划下可以有多个线程组,默认测试计划下的线程组运行是不分先后顺序的。线程组下创建各种取样器,及元器件组合 

4、JMeter-元器件介绍

    1)JMeter体系介绍(图源自JMeter实战)

      线程组:运行取样器搭配配置元器件实现测试业务逻辑。

      test Fragment:测试框架,能实现接口的重复调用。

      逻辑控制器:控制业务逻辑

      配置元件:数据参数化,用于构建或导入基础数据

      定时器:模拟用户行为,业务测试主要用于设置请求延时

      前置处理:取样器运行前准备数据,典型场景生成验签

      sampler(取样器):协议请求模拟器

      后置处理器:数据关联,为后续请求提供依赖数据

      断言:判断请求响应是否成功

      监听器:用于查看接口响应结果(基于业务测试)

 

  2)JMeter运行原理:

      建立一个线程池,多线程运行取样器产生大量负载。对于我们接口业务测试来说:用线程组来组织取样器模拟各种协议,通过线程组内元器件线性执行特性和逻辑控制器来实现业务逻辑测试,通过配置元件构建或导入数据实现参数化,通过前置处理给取样器构建需要运算的参数,通过后置处理器给后续取样器提供依赖参数实现取样器之间的业务关联,通过定时器设置请求延时发送,通过断言判断取样器结果是否通过,通过监听器来查看请求返回结果。

5、Jmeter-Get请求

 

6、Jmeter-Post请求

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wyunuo/p/10456708.html

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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