Jmeter 实战json提取

简介: Jmeter 实战json提取

jmeter 实战json提取

测试人员在进行接口业务测试时,会遇到接口与接口之间存在依赖关系,我们就会通过关联接口来操作,


在接口测试中有这么一个场景: 用户登录以后需要去发布一个活动


分析 用户登录以后会返回一个token值(当前用户的唯一表示),发布活动时需要用户标识,我们先访问登录接口拿到token值,提取到全局变量,再传入 发布活动的接口中 实现业务串联

Jmeter 提取json数据

我们先配置好接口地址以及参数

微信图片_20230705073918.png

运行 查看结果树 调整下查看结果方式,可较清晰看到响应结果中的token信息

微信图片_20230705073922.png


下面 我们通过 Json path 表达式提取token

JSON path表达式怎么写?例如我要获取id,可写. d a t a . i d , .data.id,.data.id,表示根元素,然后一级级属性往下去找,先找到data,再往下子节点找到id;也可写$…id,直接从根元素去递归查找到id;获取token同理。详细的可查看这篇文 http://www.lemfix.com/topics/63

微信图片_20230705073944.png

在后置处理器中创建json提取器 图片如下

微信图片_20230705073947.png

设置 变量名称 json path


微信图片_20230705074017.png

创建发布活动接口 配置地址参数

一般token都是放在headers中 首先创建 HTTP信息头管理器

微信图片_20230705074020.png


添加token名 并且通过 ${token} 取出值


微信图片_20230705074043.png

运行后结果

微信图片_20230705074046.png

相关文章
|
6月前
|
存储 JSON 关系型数据库
Pandas载入txt、csv、Excel、JSON、数据库文件讲解及实战(超详细 附源码)
Pandas载入txt、csv、Excel、JSON、数据库文件讲解及实战(超详细 附源码)
138 0
|
11天前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
27 1
|
1月前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
【10月更文挑战第1天】告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
60 4
|
1月前
|
监控 测试技术
【问题实战】Jmeter中jtl格式转换图片后如何分开展示各个性能指标?
在使用JMeter进行性能测试时,若希望将不同性能指标(如CPU、DiskIO、Mem)分别显示在不同图片中,需在测试计划中为每个指标添加独立的`jp@gc - PerfMon Metrics Collector`监控器,并设置各自的数据保存路径。通过命令行模式执行压测并使用`JMeterPluginsCMD`工具针对每个生成的`.jtl`文件转换为单独的图片,从而实现分指标展示的效果。这解决了默认情况下所有监控指标显示在同一张图片上的问题。
49 0
【问题实战】Jmeter中jtl格式转换图片后如何分开展示各个性能指标?
|
5月前
|
JSON JavaScript 测试技术
掌握JMeter:深入解析如何提取和利用JSON数据
Apache JMeter教程展示了如何提取和使用JSON数据。创建测试计划,包括HTTP请求和JSON Extractor,设置变量前缀和JSON路径表达式来提取数据。通过Debug Sampler和View Results Tree监听器验证提取结果,然后在后续请求和断言中使用这些数据。此方法适用于复杂测试场景,提升性能和自动化测试效率。
|
2月前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
【9月更文挑战第5天】性能测试是确保应用在高负载下稳定运行的关键。本文介绍Apache JMeter和Locust两款常用性能测试工具,帮助识别并解决性能瓶颈。JMeter适用于测试静态和动态资源,而Locust则通过Python脚本模拟HTTP请求。文章详细讲解了安装、配置及使用方法,并提供了实战案例,帮助你掌握性能测试技巧,提升应用性能。通过分析测试结果、模拟并发、检查资源使用情况及代码优化,确保应用在高并发环境下表现优异。
76 5
|
2月前
|
测试技术 Apache 数据库
从慢如蜗牛到飞一般的感觉!Python性能测试实战,JMeter&Locust助你加速🏃‍♂️
【9月更文挑战第6天】你的Python应用是否曾因响应缓慢而让用户望而却步?借助JMeter与Locust,这一切将迎刃而解。JMeter作为Apache基金会的明星项目,以其强大的跨平台和多协议支持能力,成为性能测试领域的魔法师;而Locust则以Python的简洁与高效,让性能测试更加灵活。通过实战演练,你可以利用这两款工具轻松识别并解决性能瓶颈,优化数据库查询、网络配置等,最终使应用变得敏捷高效,轻松应对高并发挑战。
25 1
|
3月前
|
JSON Java API
解码Spring Boot与JSON的完美融合:提升你的Web开发效率,实战技巧大公开!
【8月更文挑战第29天】Spring Boot作为Java开发的轻量级框架,通过`jackson`库提供了强大的JSON处理功能,简化了Web服务和数据交互的实现。本文通过代码示例介绍如何在Spring Boot中进行JSON序列化和反序列化操作,并展示了处理复杂JSON数据及创建RESTful API的方法,帮助开发者提高效率和应用性能。
152 0
|
3月前
|
监控 测试技术 数据库
从慢如蜗牛到飞一般的感觉!Python性能测试实战,JMeter&Locust助你加速🏃‍♂️
【8月更文挑战第4天】曾几何时,Python应用响应缓慢,用户体验大打折扣。但有了JMeter与Locust,一切迎刃而解!JMeter,跨平台的性能魔法师,助你轻松模拟高并发场景,揪出性能瓶颈。Locust,则是Python世界的性能小能手,以简洁的Python代码实现高效测试。两者联手,让你的应用摆脱蜗牛速度,迎接流畅体验的新篇章!
24 0
|
6月前
|
JSON JavaScript 前端开发
Golang深入浅出之-Go语言JSON处理:编码与解码实战
【4月更文挑战第26天】本文探讨了Go语言中处理JSON的常见问题及解决策略。通过`json.Marshal`和`json.Unmarshal`进行编码和解码,同时指出结构体标签、时间处理、omitempty使用及数组/切片区别等易错点。建议正确使用结构体标签,自定义处理`time.Time`,明智选择omitempty,并理解数组与切片差异。文中提供基础示例及时间类型处理的实战代码,帮助读者掌握JSON操作。
170 1
Golang深入浅出之-Go语言JSON处理:编码与解码实战