jmeter参数化

最新推荐文章于 2025-11-25 15:30:00 发布
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#jmeter

1.用户参数

再在http请求处的同请求一起发送参数处配置此参数

运行后可以看到参数的发送情况

2.CSV数据文件设置

配置好参数

查看结果树里会循环调用csv文件里的参数

3.随机参数化

选择random函数生成函数字符串

然后放到参数里

运行查看结果树的pwd的参数为1-100之内的数随机执行

Jmeter参数化方法
wtt12344321的博客
10-28 567
该参数化方式适用于变量不随请求迭代的常量，如IP地址、端口等。1、添加用户自定义变量功能模块2、设置参数变量、变量值注意：若未勾选每次迭代更新一次，每次都会使用相同的数据3、使用参数化字段，如下注意：参数值应与用户参数定义的变量名保持一致。4、查看结果树。
Jmeter参数化获取序列数据实现过程
08-18
Jmeter参数化获取序列数据实现过程 Jmeter 参数化获取序列数据实现过程是指通过 Jmeter 的参数化功能来获取序列数据的过程。序列数据是一种特殊类型的数据，它可以根据需要生成顺序值，如 1, 2, 3, 4, 5, 6 或者...
Jmeter 参数打印
flyingshuai的专栏
06-30 5348
jmeter脚本中，经常会设置变量，属性等参数。那怎么查看它们获取到正确值了呢？有以下几种方法1. Debug PostProcessor接口添加此控件，然后在结果树查看参数值。如下是系统默认设置，可以全部设置成true, 查看全部的参数。 2、beanshell postprocessorbeanshell里，可以用log.info语句打印参数和属性。例如：log.info("--------------"+vars.get("Token")); //打印参数 log.info("++++++++++++
Jmeter参数化
记录学习笔记使用~
06-02 628
Jmeter参数化(用户定义的变量、用户参数、CSV数据文件设置、__counter函数)
JMeter参数化
仰望的博客
05-13 1876
JMeter参数化虽然没有Loadrunner那么强大，但也有好几种方法，虽然我常用的都是使用函数助手，但为了方便大家更好的了解及使用JMeter各参数化方法，总结了以下两种方法，请大家根据实际情况在脚本中使用对应的参数化方法。 一、使用函数助手参数化 1、 点击菜单栏“选项”---->函数助手对话框 2、先选择取值类型，一般CSVRead够用，偶尔能用到Random（随机），其他基本没用过，如果这两个都不能满足，可点帮助查看其他取值类型的用法；再填入文件路径和列值，文件第一列列值.
jmeter参数化实现
weixin_45327950的博客
09-21 825
jmeter参数化实现
JMeter参数化方法详解
blues_C的博客
05-21 1092
在使用Jmeter进行性能测试时，参数化是必不可少的一个环节，它可以帮助我们模拟真实的用户行为和场景。本文将详细介绍在JMeter中实现参数化的四种常用方法。
JMeter 参数化4种方式
人生不怕起点低，就怕没追求
08-21 1513
当使用JMeter进行测试时，测试数据的准备是一项重要的工作。若要求每次迭代的数据不一样时，则需进行参数化，然后从参数化的文件中来读取测试数据。 参数化：是自动化测试脚本的一种常用技巧，可将脚本中的某些输入使用参数来代替，如登录时利用GET/POST请求方式传递参数的场景，在脚本运行时指定参数的取值范围和规则。
12.JMeter参数化了解
09-18 898
Jmeter参数化方式
jmeter参数化——函数
qq_43047410的博客
11-10 1010
{__time(,)}：获取当前时间的毫秒数；${__time(,time_ms)}：获取当前时间的毫秒数并存入参数time_ms中；${__time(/1000,)}：获取当前时间的秒数；${__time(/1000,time_s)}：获取当前时间的秒数并存入参数time_s中；${__time(yyyy-MM-dd,)}：获取当前日期；${__time(yyyy-MM-dd,time_date1)}：获取当前日期并存入参数time_date1中；
jmeter参数化5种方式脚本
05-04
jmeter参数化5种方式脚本：用户自定义、函数、csv、数据库、正则提取。还包含post请求，get请求
Jmeter参数化实现方法及应用实例
08-18
Jmeter参数化实现方法及应用实例 Jmeter参数化是自动化测试脚本的一种常用技巧，可以将脚本中的某些输入使用参数来代替，以实现数据驱动测试（Data Driven Test）。在Jmeter中，参数化可以应用于多方面，包括请求...
jmeter参数化-随机姓名生成
11-27
1、下载Mock包使用函数对话框助手随机生成姓名进行参数化； 2、下载完成后将jar包放入jemter安装目录下的lib/ext文件夹下重启jmeter即可 3、jmeter中【选项】--【函数助手对话框】--在值内输入@cname 点击生成 4、...
JMeter XPath提取器用法详解：XML/HTML响应数据提取神器
最新发布
m0_58868237的博客
11-25 1234
摘要：本文全面解析JMeter中XPath提取器的使用技巧，重点介绍其在XML/HTML格式接口测试中的应用。XPath提取器通过简洁的XPath语法精准定位节点，无需编码即可提取文本、属性等数据，特别适合SOAP接口、传统API和Web页面测试。文章详细讲解XPath核心语法、提取器配置参数，并通过5个实战案例演示单节点提取、批量提取、条件筛选等常见场景。同时提供高级用法、常见问题解决方案和最佳实践，帮助测试人员高效解决接口自动化测试中的数据提取和传递问题。掌握XPath提取器能显著提升XML/HTML接
JSR223后置处理程序用法详解：JMeter复杂响应处理的终极方案
m0_58868237的博客
11-24 1039
本文深入解析JMeter中JSR223后置处理程序的核心功能与应用场景。作为功能最强的后置处理组件，JSR223支持Groovy等多语言脚本，能有效处理嵌套JSON、加密响应、XML解析等复杂场景。文章从基础配置、核心API入手，通过5个实战案例（包括嵌套JSON提取、AES解密、XML处理等）详细展示其应用方法，并对比传统提取器的局限性。同时提供高级用法、常见问题解决方案及最佳实践建议，强调Groovy语言的性能优势。最后总结指出，掌握JSR223后置处理程序可解决90%以上的接口响应处理难题，显著提升自
第三方软件测评机构:【Gatling与JMeter的架构对比：异步与非阻塞I/O模型如何实现更高并发】
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11-24 616
摘要：Gatling和JMeter在性能测试架构上存在显著差异。Gatling采用异步非阻塞模型，基于Actor和Netty框架，用少量线程处理高并发，资源消耗低，单机可模拟数万用户。JMeter采用多线程阻塞模型，线程数与用户数线性相关，资源消耗大，并发能力受限。Gatling适合高并发、现代化技术栈场景，JMeter则更适合中小规模并发和图形化操作需求。两者的选择取决于具体测试需求、团队技术背景和资源条件。（149字）
JMeter XPath2 Extractor用法全解析：精准提取XML/HTML响应数据
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11-25 989
JMeter接口测试中，XPath2Extractor是处理XML/HTML响应数据提取的强大工具。相比传统XPath1.0，它支持更丰富的语法特性，包括复杂条件筛选、多结果处理、数值计算和日期格式化等功能。本文详细解析了XPath2Extractor的核心优势、基础配置方法，并通过五大实战案例展示了单层/多层节点提取、HTML数据抓取、条件筛选、批量遍历以及数据格式化等典型应用场景。同时提供了常见问题的解决方案，如命名空间处理、性能优化等技巧。掌握XPath2Extractor能显著提升接口测试中数据提取
Jmeter 参数化
07-30
### JMeter 参数化测试实现方法 #### 参数化测试简介 参数化测试是一种测试方法，它允许使用不同的数据集多次运行相同的测试逻辑。JMeter 提供了多种实现参数化的方式，可以根据具体需求选择合适的实现方式。 #### 参数化实现方式 1. **CSV Data Set Config** - CSV Data Set Config 是 JMeter 中最常用的参数化方式，适用于参数取值范围较大的情况。它能够从 CSV 文件中读取数据并生成变量，供 JMeter 脚本引用。 - 使用 CSV Data Set Config 时，需要指定文件名、变量名以及是否循环读取等参数。通过这种方式，可以轻松实现数据驱动测试，避免每次修改用例时都需要重新编辑 JMeter 脚本 [^2]。 2. **User Parameters** - User Parameters 适用于参数取值范围较小的情况。可以在测试计划中直接定义参数及其取值，这些参数可以在整个测试计划中被引用 [^3]。 3. **User Defined Variables** - User Defined Variables 通常用于测试计划中不需要随请求迭代的参数设置。可以在测试计划的任何地方定义这些变量，并在整个测试计划中使用它们 [^3]。 4. **FunctionHelper 中的函数** - FunctionHelper 提供了一些内置函数，可以作为其他参数化方式的补充。例如，可以使用 `${__Random(,)}` 函数生成随机数，为测试增加更多的不确定性 [^3]。 #### 数据驱动测试的实现 为了实现数据驱动测试，可以将测试用例的数据存储在外部文件（如 CSV 文件）中，然后通过 JMeter 的配置元件读取这些数据并执行测试。这种方法的好处在于，当需要增加或修改用例时，只需修改外部文件，而无需重新编辑 JMeter 脚本，大大简化了用例的维护工作 [^4]。 ##### 示例：使用 CSV 文件进行数据驱动测试 1. **准备 CSV 文件** - 创建一个 CSV 文件，其中包含测试所需的参数数据。例如，假设有一个登录接口，需要用户名和密码作为参数，CSV 文件可以如下所示： ``` username,password user1,pass1 user2,pass2 user3,pass3 ``` 2. **配置 CSV Data Set Config** - 在 JMeter 中添加一个 CSV Data Set Config 元件，并配置以下参数： - **Filename**: 指定 CSV 文件的路径。 - **Variable Names**: 指定变量名，如 `username,password`。 - **Delimiter**: 指定分隔符，默认为逗号。 - **Recycle on EOF?**: 是否在文件末尾循环读取。 - **Stop thread on EOF?**: 是否在文件末尾停止线程。 3. **使用参数** - 在 HTTP 请求中使用 `${username}` 和 `${password}` 变量来引用 CSV 文件中的数据。 4. **执行测试** - 运行测试时，JMeter 会自动从 CSV 文件中读取数据，并为每行数据执行一次请求。 #### 示例代码 ```python # 假设有一个简单的 Python 脚本用于生成 CSV 文件 import csv data = [ ["username", "password"], ["user1", "pass1"], ["user2", "pass2"], ["user3", "pass3"] ] with open('test_data.csv', 'w', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerows(data) ``` #### 总结 JMeter 提供了多种参数化测试的实现方式，可以根据具体的测试需求选择合适的方法。对于大规模的参数化测试，推荐使用 CSV Data Set Config，因为它具有更大的灵活性和可维护性。而对于小规模的参数化测试，User Parameters 或 User Defined Variables 可能更加简单直接。FunctionHelper 中的函数则可以作为补充，提供额外的功能，如生成随机数等 [^2]。
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