Мне нужно сравнить ответы двух разных серверов с помощью Jmeter. Я думаю, что утверждение сравнения в Jmeter поддерживает сравнение ответов. Но как этим пользоваться? Какова цель «фильтров сравнения»?
Как сравнить ответы двух разных серверов с помощью Jmeter?
11.07.2011
- связанные: stackoverflow.com / questions / 13178810 / 06.11.2018
Ответы:
1
Вам понадобится Assertion как родительский или родственный для ваших запросов на сравнение. Убедитесь, что вы добавили "Comparison Assertion Visualizer" слушателя, чтобы увидеть различия / отладка
Фильтры предназначены для удаления строк, которые, как вы знаете, являются динамическими, например отметки времени. или уникальный идентификатор пользователя, встроенный в ответ. Он использует регулярные выражения PERL, такие же, как постпроцессор Regex Extractor.
Вот образец структуры:
Test Plan
+ Thread Group
+ Server 1
+ Server 2
+ Compare Assertion
+ Compare Assertion Visualizer
11.07.2011
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..