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dede织梦仿站网站建设,wordpress 定期删除,变更网站怎么做,详情页的五个基本模块目录#xff1a;导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结#xff08;尾部小惊喜#xff09;前言 发起请求 发起HTTP… 目录导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结尾部小惊喜前言 发起请求 发起HTTP、HTTPS协议请求就不多说了。比较基础的了 写脚本的注意事项 1、用Jmeter发起请求必须写上协议不然会向http和https各发起一次请求 2、填域名或者IP时不能有“/” 3、填路径时不要把IP或者域名填进来 4、注意路径前后是否有空格有的话要删掉不然会把空格转换为%20urlencode编码一起发起请求 5、内容编码一般默认是utf8如果出现乱码可以查看本页最底下的场景异常。 6、注意请求体的选择 参数与消息体的选择 在编写HTTP请求时请求体的内容可以在参数和消息体数据中二选一。 但这两者并不是随便选的参数里面的值是会跟在Url后面的而消息体数据的值则是放在请求体内的。 参数 1、GET请求只能使用参数的方式 2、Post请求要看Content-Type是什么值如果是x-www-from-urlencoded则是使用参数 3、如果Post请求不指名请求体类型也是使用参数传值 消息体数据 1、Post请求的Content-Type的值是application/json就是用的消息体数据 2、xml格式的请求体是在消息体数据里面写 重定向 HTT取样器这里有几个很容易忽略的地方 自动重定向 不会显示中间重定向过程无法从过程中提取信息。 跟随重定向 会自动显示重定向过程能从过程中提取想要的信息可用于后面接口请求。 KeepAlive 保持连接、长连接。由于现在使用的HTTP版本是1.1就是长连接所以默认是勾选KeepAlive。 但是在性能测试中我们会根据需要去掉这个勾。因为在性能测试会产生大量的请求每个请求会使用一个本机的端口如果这些请求一直保持着连接也会影响到本机的资源所以在部分场景下会需要缩短连接的时间不勾选KeepAlive。 大部分场景下上面所说的不需要改动保持默认即可。 查看结果树 查看结果数中绿色只是代表网络成功不代表结果是否准确 红色代表失败但失败的原因也有很多种具体情况具体分析。 结果树中的显示顺序是根据收到响应的先后顺序显示所以在多用户的场景下查看结果树的结果顺序未必是相同的。 配置原件执行顺序 配置原件的执行顺序很重要请牢记 1、测试计划是根目录肯定是最先执行的这里不解释了。 2、线程组中有setup和teardown线程组setup线程组是所有线程组之中最先执行的teardown则是所有线程组执行完成后才执行的。 3、其余线程组之间是并行的。 断言 在接口测试、自动化测试脚本中一定会添加断言断言的目的是判断是否有bug。但是断言这个元件在执行时会消耗资源虽然消耗的资源都是来自于本机的但在性能测试中还是不推荐加断言。 在性能测试时本机的资源也会影响性能测试的结果。 例如原本机器能发起1000个并发但由于加了断言实际可能只达到了900个并发但你设置的并发却是1000个这样你得到的性能结果就并不准确了。 聚合报告 要看聚合报告有个提前条件 1、没有网络瓶颈 因为在很多时候在看聚合报告时会把吞吐量的值等价为TPS的值但实际上吞吐量是衡量网络的指标值在网络中传递事务的数量有多少个 而Tps是服务器每秒处理的事务数。 举个例子一个药厂每天可以生成10000支疫苗但因为运输的问题每天只有8000支疫苗运出那这难道就能说这个药厂的Tps是8000吗 如果要判断性能瓶颈可以看聚合报告最后两列它们是吞吐率。通过这个可以看出是否存在网络带宽。 平常讲带宽时讲的百兆带宽它的单位是100Mb但再去看聚合报告里面的它的单位是KB。这里面小写b和大写B是不相等的它们之间是8倍的关系。 100Mb 100 * 1024kb 102400kb/8 12800KB。然后如果是1兆的带宽那就是 1Mb 1 * 1024kb 1024kb/8128KB。 基于上述的公式结合自己的带宽再来看看聚合报告如果接受和发送的KB没有接近理论值那就是没有网络瓶颈。 补充一点企业级的带宽与民用带宽不一样企业级的带宽上行比较宽下行比较窄而民用带宽则是相反。 2、并发用户数不变 负载测试时并发用户数会随着时间变化而变化而聚合报告是计算的平均值一旦并发用户数发生变化那值就不准确了。 聚合报告中每一行都是一种事务 每一列的意思 样本在运行过程中所有并发用户数在一段时间内总共发起的请求数 单独看样本是无法知道并发用户数、执行时长但并发用户数和执行时长可以在线程组里面看。 然后当并发用户数、执行时长、样本是已知时那就可以计算出Tps 并发用户数® * 时长(S) * 频率§ 样本数 10R * 60S * P 500 P ≈ 0.83 意思就是每个用户每秒钟发起0.83个请求那10个用户就是每秒钟8.3个请求 平均值、中位数、…最小值这些都是响应时间单位是毫秒ms 其中90%、95%、99%的意思是总共的样本里有百分之90、95、99的请求小于等于聚合报告里的值。 90%~95%是比较有参考价值的。 下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图 一、Python编程入门到精通 二、接口自动化项目实战 三、Web自动化项目实战 四、App自动化项目实战 五、一线大厂简历 六、测试开发DevOps体系 七、常用自动化测试工具 八、JMeter性能测试 九、总结尾部小惊喜 只要你仍有梦想你就还有机会。不管你现在处于什么位置只要你拥有勇气与毅力就能够战胜困难。无论前方会遭遇怎样的挑战我们都要坚持走下去为了理想而奋斗。 只有勇敢面对挑战才能收获胜利的喜悦只有不断努力奋斗才能谱写人生最美妙的篇章。 只有在努力奋斗的过程中我们才能真正感受到生命的存在。每一份汗水都是成就的铸造每一次坚持都是梦想的践行。让我们怀揣着信念不断向前勇往直前。
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