Jmeter安装与设置(一)

本文详细介绍JMeter的下载与安装步骤,以及如何通过配置线程组、HTTP请求默认值、HTTP信息头管理器和HTTP请求来发送HTTP请求,是性能测试初学者的实用指南。

一、Jemter下载与安装
详情参考 https://blog.youkuaiyun.com/zhuxy604/article/details/81012477
二、Jmeter的基本使用
如何发HTTP请求?
首先添加线程组,之后添加以下三项:
HTTP请求默认值 (Add->Config element)
HTTP信息头管理器 (Add->Config element)
HTTP请求 (Add->Sampler)
1)添加线程组
在这里插入图片描述
添加http请求
在这里插入图片描述
HTTP请求默认值可以设置其作用范围内的所有HTTP的默认值,包括HTTP请求的host、端口、协议等
在这里插入图片描述
HTTP信息头管理器,主要用来指定发送请求头
当然,如果http请求需要有登录授权做前提,可以添加一个HTTP授权管理器。(Config Element-> HTTP Authorization Manager)
现在回到HTTP请求,进行设置如下图
在这里插入图片描述
注意:“自动重定向”选项适用于当方法为“GET”或“HEAD”的时候
到此处,一个基本的HTTP请求已经配置完了,简单总结下,a)就是HTTP请求需要设置server信息,包括请求的协议(http),请求地址,端口号,HTTP请求的方法(get,post)及请求路径,同时根据需求来设置随请求发送的参数。b)进一步如果一个线程组下设置了多个HTTP请求,这些请求都共享一个Server地址,则可以添加HTTP请求默认值,用来统一设置server信息,主要是协议,server地址,端口号。 c) 最后就是根据请求头(request headers),来设置一个HTTP信息头管理器。

其他参考:
https://segmentfault.com/a/1190000007922515

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MOAMOP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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