LoadRunner常用函数一

LoadRunner核心函数解析
本文介绍了LoadRunner中常用的函数,包括参数注册与获取、字符串操作、检查点设置及事务管理等关键功能。这些函数帮助测试人员高效地进行性能测试。
LoadRunner常用函数

1.         web_reg_save_param("参数名","LB=左边界","RB=右边界",LAST);/注册函数,在参数值出现的前面使用,注册成功时返回值为0,注册失败时返回值为1。左右边界需根据TreeView里相关步骤的SeverResponse代码来确定。用以上函数能获取第一个符合条件的数值。

2.         web_reg_save_param("参数名”,"LB=左边界”,"RB=右边界","Ord=All",LAST);/当参数有多个值时,加上"Ord=All”后可获取所有的数值。注册成功后,{参数名_count}表示取得的数值个数,{参数名_1}为第一个数值,{参数名_2}为第二个数值。

3.         lr_save_string(“字符串变量”,"参数名")/将字符变量里的值传递给指定参数。通过该函数来改变DataFile类型参数的数值。

4.         lr_eval_string("{参数名}")/取得参数的数值。可取得已注册参数或DataFile类型参数的数值。eval就是evaluation(估价, 评价, 赋值)的缩写。

5.         sprintf(char * string , const char*format_string[,args]);/字符串赋值函数

Action()

{

int index=56;

charfilename[64],*suffix="txt";

sprintf(filename,"log_%d.%s",index,suffix);

lr_output_message("Thenewfilenameis%s",filename);

return 0;

}

OutputThenewfilenameislog_56.txt

6.         char*strcat(char*to,constchar*from);/将一字符串追加到另一字符串后面

7.         web_find("find_time","What=2006-03-0118:21:16.882",LAST);/增加检查点,检查“2006-03-0118:21:16.882”这个字符串是否出现在当前页面上。find_time为自己任意输入的检查点名称。

8.       事务函数

lr_end_sub_transaction/标记子事务的结束以便进行性能分析

lr_end_transaction/标记LoadRunner事务的结束

lr_end_transaction_instance/标记事务实例的结束以便进行性能分析

lr_fail_trans_with_error/将打开事务的状态设置为LR_FAIL并发送错误消息

lr_get_trans_instance_duration/获取事务实例的持续时间(由它的句柄指定)

lr_get_trans_instance_wasted_time/获取事务实例浪费的时间(由它的句柄指定)

lr_get_transaction_duration/获取事务的持续时间(按事务的名称)

lr_get_transaction_think_time/获取事务的思考时间(按事务的名称)

lr_get_transaction_wasted_time/获取事务浪费的时间(按事务的名称)

lr_resume_transaction/继续收集事务数据以便进行性能分析

lr_resume_transaction_instance/继续收集事务实例数据以便进行性能分析

lr_set_transaction_instance_status/设置事务实例的状态

lr_set_transaction_status/设置打开事务的状态

lr_set_transaction_status_by_name/设置事务的状态

lr_start_sub_transaction/标记子事务的开始

lr_start_transaction/标记事务的开始

lr_start_transaction_instance/启动嵌套事务(由它的父事务的句柄指定)

lr_stop_transaction/停止事务数据的收集

lr_stop_transaction_instance/停止事务(由它的句柄指定)数据的收集

lr_wasted_time/消除所有打开事务浪费的时间

lr_end_sub_transaction/标记子事务的结束以便进行性能分析

r_end_transaction/标记LoadRunner事务的结束

lr_end_transaction_instance/标记事务实例的结束以便进行性能分析

lr_fail_trans_with_error/将打开事务的状态设置为LR_FAIL并

 

9.      命令行分析函数

lr_get_attrib_double/检索脚本命令行中使用的double类型变量

lr_get_attrib_long/检索脚本命令行中使用的long类型变量

lr_get_attrib_string/检索脚本命令行中使用的字符串

10. 信息性函数

lr_user_data_point/记录用户定义的数据示例

lr_whoami/将有关Vuser脚本的信息返回给Vuser脚本

lr_get_host_name/返回执行Vuser脚本的主机名

lr_get_master_host_name/返回运行LoadRunnerController的计算机名

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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