Освоение JMeter: углубленный анализ того, как извлекать и использовать данные JSON.
Освоение JMeter: углубленный анализ того, как извлекать и использовать данные JSON.

Предисловие

Apache JMeter — это не только мощный инструмент тестирования производительности, его также можно использовать для извлечения и обработки данных из ответов. Для современных веб-приложений основным форматом обмена данными стал JSON (JavaScript Object Notation). В этой статье будет подробно описано, как извлечь данные JSON в JMeter и использовать их для последующих запросов или утверждений.

Экологическая подготовка

Прежде чем начать, убедитесь, что у вас установлен и настроен JMeter. Если он еще не установлен, обратитесь к предыдущему руководству по установке JMeter.

Создать план тестирования

  • запускатьJMeter
    • двойной щелчокjmeter.batИли введите в командной строкеjmeterзапускатьJMeter GUI。
  • Добавить группу тем
    • Щелкните правой кнопкой мыши план тестирования (Test Plan),выбирать“добавить в”(Add)->“Threads (Users)”->“Thread Group”。
  • добавить вHTTPпросить
    • Щелкните правой кнопкой мыши группу тем.,выбирать“добавить в”(Add)->“Sampler”->“HTTP Request”。
    • Настройте URL-адрес и другие параметры HTTP-запроса.,Например:
      • имя сервера илиIP:jsonplaceholder.typicode.com
      • метод:GET
      • путь:/posts/1

Настроить экстрактор JSON

  • добавить вJSONэкстрактор
    • Щелкните правой кнопкой мыши HTTP-запрос.,выбирать“добавить в”(Add)->“постпроцессор”(Post Processors)->“JSON Extractor”。
  • Настроить экстрактор JSON
    • Префикс имени (переменная names prefix):Установите префикс для результатов извлечения,Напримерjson_
    • Выражение пути JSON (JSON Path Expressions):Заполните то, что необходимо извлечьJSONпуть。Например:
      • Извлечь заголовок: $.title
      • Извлечь тело: $.body
    • Номера совпадений (Соответствие Numbers):установлен на1чтобы извлечь первое совпадение。
    • По умолчанию Values):Если совпадение не найдено,Можно установить значения по умолчанию.

Проверьте результаты извлечения

  • добавить в Отладочный сэмплер
    • Щелкните правой кнопкой мыши группу тем.,выбирать“добавить в”(Add)->“Sampler”->“Debug Sampler”。
  • добавить в Посмотреть дерево результатовслушатель
    • Щелкните правой кнопкой мыши группу тем.,выбирать“добавить в”(Add)->“слушатель”(Listeners)->“View Results Tree”。
  • Запустить план тестирования
    • Нажмите кнопку «Пуск», чтобы запустить план тестирования.
    • В прослушивателе дерева результатов просмотра,Просмотр данных ответа из сэмплера отладки,Верны ли результаты проверки извлечения? Извлеченные данные будут отображаться в разделе «Данные ответа» данных ответа.,Имя переменной с префиксом.

Использовать извлеченные данные

  • В последующем запросе Использовать извлеченные данные
    • Например, добавьте еще один HTTP-запрос, настройте URL и другие параметры.
    • Использовать ранее извлеченные данные в параметрах запроса,Формат:${имя переменной},Например${json_title}
  • добавить вутверждение
    • Щелкните правой кнопкой мыши HTTP-запрос.,выбирать“добавить в”(Add)->“утверждение”(Assertions)->“JSON Assertion”。
    • Настройте утверждения JSON, чтобы убедиться, что данные ответа содержат ожидаемые значения. Например, вы можете проверить, равен ли извлеченный заголовок определенному значению.

Пример: Полный план тестирования

Язык кода:yaml
копировать
Test Plan
  Thread Group
    HTTP Request (GET /posts/1)
      JSON Extractor
        - Variable names prefix: json_
        - JSON Path Expressions: $.title, $.body
    Debug Sampler
    HTTP Request (POST /posts)
      - Use extracted data in parameters: title=${json_title}, body=${json_body}
    View Results Tree

Подвести итог

С помощью описанных выше шагов вы можете успешно извлечь данные JSON в JMeter и использовать их для последующих запросов или утверждений. Этот метод подходит не только для простых запросов GET, но также может быть расширен для более сложных сценариев тестирования, таких как моделирование взаимодействия с пользователем, проверка ответов API и т. д. Освоение функции извлечения JSON в JMeter значительно повысит вашу эффективность и гибкость при тестировании производительности и автоматизированном тестировании.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose