lr_save_var() 截取任意字符串长度,以参数形式输出(参数转变量)

本文介绍LoadRunner中如何使用lr_save_string及lr_save_var函数进行字符串操作,包括字符串截取和转换,并给出具体实现代码。

Action()
{
  char * desc=(char *)malloc(10);  //定义指针变量,以变量形式存放截取到的参数值

// char * aa = "jadkshfkasdfas";

  lr_save_string("Fitzwilliam", "InName"); //可以是参数,也可以是变量

  lr_save_var( lr_eval_string("{InName}")+2, 5, 0, "ShortName"); //把原参数(变量)的值存放的指针往后移2位,截取5位连续字符,从0位开始,截取到的值保存到参数“ShortName”中

// lr_save_var(aa+2, 5, 0, "ShortName");

// lr_output_message("%s",lr_eval_string("{ShortName}"));

-------------------------------------------------------------------------------------------------

  strcpy(desc,lr_eval_string("{ShortName}")); 

  lr_output_message("%s",desc);    //参数转化为变量值输出

  free(desc);

  return 0;

}

转载于:https://www.cnblogs.com/chenfc/p/6273590.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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