JMeter关联（八）

最新推荐文章于 2025-09-11 21:03:21 发布
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JMeter的关联是把上一个请求中获得的数据作为参数传入下一个请求中，通过正则表达式来提取数据。有空再弄个用例...........

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Jmeter关联
weixin_43414019的博客
12-22 928
用于提取响应中的动态数据。适用场景：响应内容为 HTML、JSON、XML 等格式，动态数据嵌在文本中。配置步骤在需要关联的请求下添加正则表达式提取器配置关键参数：引用名称：提取变量的名称。正则表达式：定义提取动态参数的模式。模板：指定提取结果的组号（通常为$1$表示第一组）。默认值：提取失败时的默认值。使用提取的变量（${变量名}）作为后续请求的参数值。示例：提取小说名，并使用百度搜索第一个请求：配置提取器：专门用于提取 JSON 格式的响应数据。适用场景。
测试工具jmeter 之关联
homicide_life的博客
07-14 1866
正则表达式：就是一个公式，或者说一套规则，使用这套规则可以**从任意字符串中提取出想要的数据内容公式格式：左边界（匹配符号） 右边界：可以提取出想要获取的数据内容. ：是通配符，可以代表任意字符（除换行回车）*：代表前面的字符出现0次或者多次.*匹配规则：找到左边界值后，往右查找有边界，找到最后面的右边界，中间的所有数据都被记录下来？：代表非贪婪匹配，找到左边界后，往右查找匹配右边界，只要有匹配的右边界就停止继续查找：再次查找左边界和右边界。
jmeter设置关联
weixin_43224822的博客
02-04 1453
为什么要设置关联？ http协议本身是无状态的，客户端只需要简单向服务器请求下载某些文件，无论是客户端还是服务端都不去记录彼此过去的行为，每一次请求之间都是独立的。如果jmeter需要设置跨线程组脚本，就必须设置关联，否则无法进行对应的操作。
JMeter关联
sinat_41739591的博客
03-06 2805
一、关联 当请求之间有依赖关系，比如一个请求的入参是另一个请求返回的数据，这时候就需要用到关联处理。JＭeter可以通过“后置处理器”中的一些组件来处理关联 常用的关联方法： （１）正则表达式提取器 (http://www.regexp.cn/Regex) 类似于一个公式，要找到左边界和右边界字段， “.”：通配符，一个.代表一个任意字符（除换行回车）， “*”：表示前面的字符出现0次或者多次 “？”：代表非贪婪匹配，找到左边界后，往右查找匹配有边界，只要有匹配的右边界就停止继续查找，再次查找
Jmeter关联操作_jmeter如何关联
2401_84561461的博客
05-16 606
2.线程组右键，取样器选择HTTP请求，创建2个,在第一个HTTP请求右键添加，后置处理器选择正则表达式提取器。3.右键线程组添加，配置原件选择JDBC Connection Configuration，然后配置。3.线程组右键添加，逻辑控制器选择如果（If）控制器，创建2个，使用函数__jexl3提高效率。线程组-2右键添加，监听器中选择查看结果树。2.测试计划右键添加，线程选择线程组。1.测试计划右键添加，线程选择线程组。1.测试计划右键添加，线程选择线程组。jmeter连接mysql。
Jmeter断言、关联
m0_74203999的博客
05-28 924
JMeter测试工具中的断言与关联功能详解：断言用于自动验证请求响应结果，包括响应断言（支持文本/正则匹配）、JSON断言（验证JSON结构）和持续时间断言（检查响应时间）。关联功能则处理请求间的数据依赖，提供三种提取器：正则表达式提取器（通用文本提取）、XPath提取器（HTML/XML数据提取）和JSON提取器（JSON数据提取）。这些功能通过配置引用名称、匹配规则等参数，实现自动化测试中的结果验证和数据传递，提升测试效率和准确性。
JMeter学习-关联
weixin_45071330的博客
03-12 925
有些WEB项目是前后端不分离的，接口返回的内容不是Json格式的数据，而返回的是一个HTML页面。并且有些参数是隐藏在HTML页面里面的，需要从HTML页面中提取出这些隐藏参数，这个时候就会用到。
Jmeter关联操作
chengxuyuznguoke的博客
04-19 488
2.线程组右键，取样器选择HTTP请求，创建2个,在第一个HTTP请求右键添加，后置处理器选择正则表达式提取器。3.线程组右键添加，逻辑控制器选择如果（If）控制器，创建2个，使用函数__jexl3提高效率。1.首先右键添加一个线程选择线程组,命名为线程组-1，添加取样器选择HTTP请求--城市天气。4.首先右键添加一个线程选择线程组,命名为线程组-2，右键添加取样器选择HTTP请求。2.线程组右键，监听器中选择用户定义的变量，点击添加，增加一个变量及对应值。2.测试计划右键添加，线程选择线程组。
Jmeter测试关联接口
OKC_0_Westbrook的博客
11-04 386
4）添加获取城市天气请求，添加察看结果树，使用${citycode}替换101190101-->使用${xx}引用上述正则提取的参数。时，后一个接口经常需要用到前一次接口返回的结果，本文主要介绍jmeter通过正则表达式提取器来实现接口关联的方式，可供参考。2）运行后，察看结果树中，在响应数据中复制目标参数及前后的字符，尽量保证复制的字符串具有唯一性。有如下两个接口，通过正则表达式提取器，将第一个接口的城市代码，作为第二个请求的参数传入。提取的参数名称，自定义，后续请求引用时使用。
Jmeter04：关联
噗噗bug博客
04-20 820
一个请求的结果是另一个请求提交的数据，二者不再是独立
Jmeter关联实现及参数化使用解析
08-18
Jmeter关联实现及参数化使用解析 Jmeter关联实现及参数化使用解析是性能测试领域中一个重要的知识点，本文将详细介绍Jmeter关联实现及参数化使用解析，帮助读者更好地掌握Jmeter的使用。 一、Jmeter介绍 Jmeter是...
性能测试第五篇—JMeter关联
weixin_43216493的博客
05-10 693
Jmeter连接数据库的使用场景： 1.用作请求的参数化 2.用作结果的断言 3.清理垃圾数据 4.准备测试数据
Python的f格式
最新发布
lmf666的博客
09-11 567
你的语句print(f"已发送请求: {a} + {b}")可以通俗地理解为：“打印一句话。这句话的内容是‘已发送请求: ’，然后紧接着把变量a的值放这里，再放一个加号 ‘+’，再然后把变量b的值放这里。这种的格式是当今 Python 世界最主流、最推荐的字符串格式化方式，因为它写起来最自然，读起来最清晰。希望你以后多多使用它！
CentOS/Ubuntu安装显卡驱动与GPU压力测试
eeeeebv的博客
09-08 1295
GPU（图形处理器）从最初专用于图形渲染发展为兼具图形处理和通用并行计算能力的核心硬件，广泛应用于游戏、AI、科学计算等领域。与CPU不同，GPU拥有数千个轻量级计算核心，擅长海量数据并行处理。主流厂商包括NVIDIA和AMD，市场呈现双寡头格局。在虚拟机中安装显卡驱动需区分虚拟显卡和物理显卡直通两种场景，后者能发挥真实性能但安装复杂。CentOS和Ubuntu系统安装显卡驱动需先禁用开源驱动并安装必要依赖包，再执行厂商驱动安装程序。最后可通过压力测试验证GPU性能表现。
知识图谱——图数据库与项目构建
renjt01的博客
09-10 396
知识图谱——图数据库与项目构建 一、图数据库 1.Neo4j 2.neo4j使用 3.创建节点 4.创建关系 5.删除所有节点和关系 6.效果展示 二、知识问答项目构建 1、前端构建 2、大模型进行问题分类和命名实体识别 3、python操作neo4j数据库 4、后端构建
Python爬虫实战：研究GUI 可视化界面，构建电商数据采集和分析系统
ylfhpy的博客
09-11 195
本文设计并实现了一个基于 Python 的爬虫数据分析系统，该系统整合了网络爬虫、数据处理、数据分析和数据可视化功能，通过直观的 GUI 界面为用户提供了从数据获取到分析决策的一站式解决方案。切换到 "数据可视化" 标签页，选择 "柱状图"，X 轴选择 "category"，Y 轴选择 "price"，点击 "绘制图表"，可以看到不同类别商品的价格对比。可视化模块实现了多种常见图表的绘制功能，包括折线图、柱状图、散点图、直方图、饼图和相关性热力图等，并支持图表的交互操作和保存功能。
【Python】 数据容器通用操作完全指南
Hy_g_g_e_的博客
09-10 589
Python数据容器（如列表、元组、字符串、集合、字典等）支持多种通用操作，包括成员检测（in/not in）、长度判断（len()）、布尔判断（空容器为False）、迭代遍历（for循环、enumerate()、zip()）、比较操作（==、<）、复制操作（浅拷贝/深拷贝）以及类型转换（list()、tuple()等）。这些通用操作能提高编程效率，适用于各种常见场景，如数据验证、输入处理、数据转换等。掌握这些通用方法可以更灵活地处理不同类型的数据容器。
Pandas数据结构（DataFrame，字典赋值与操作）
njxiejing的专栏
09-08 341
frame=pd.DataFrame(data,columns=["China","England","USA"])，用于指定列的顺序，指定后顺序由China，USA，England变成了China,England,USA。（2）按指定列排序：frame=pd.DataFrame(data,columns=["China","England","USA"])DataFrame是矩形的数据表，它含有一组有序且有命名的列，每一列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。
CUPP针对性字典安全防范
久绊A的博客
09-08 750
CUPP（常见用户密码分析器）是一款基于社会工程学的Python工具，通过收集目标的个人信息（姓名、生日、爱好等）智能生成高针对性密码字典。相比暴力破解工具，CUPP采用交互式提问（-i模式）或命令行参数（-l、-s等）自动组合信息，并支持添加特殊字符、数字及Leet变形（如p@ssw0rd）。典型案例显示，输入目标"张三"的个人数据后，CUPP能生成如"zhang@123"、"wangcai!2024"等符合用户习惯的密码变体，显著提升破解效率。
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