使用「JMeter Variable Name to use」对「token」进行二次提取
上一篇中介绍了如果想要同时发送多条请求,那么怎样才能让每条数据某些请求参数改变呢。这就用到了jMeter参数化。在实际测试场景中,我们往往还有这样的需求,登录后服务器响应的token作为下次请求的参数,这就是所谓的参数关联。
关于JMeter的使用,花费大量精力写了JMeter的一系列文章,有图有案例,一方面总结起来作为备忘,一方面希望能给初学者一些帮助。觉得有所帮助的朋友,请点个赞,对于疏漏之处也欢迎指教。
6.2 后置处理器/提取器 1 正则表达式提取器 正则表达式提取器,由正则表达式来得到所需要的内容。通过右键点击菜单,选择“添加->后置处理器->正则表达式提取器”而获得。其界面如图33所示。
没写消息头,运行成功,是因为get请求参数的类型没有json格式,约定俗成的不用这种方式。
绝大多数的正则表达式都是基于perl语言的,所以大多数语言里面的正则表达式都是通用的。
There are two ways of spreading light: to be the candle or the mirror that reflects it.
jmeter中,接口自动化的关键在于参数关联。比如需要登录的接口,如何调用登录口令?一个增删改查的闭环,如何将接口参数上下传递?在jmeter中,可以利用正则表达式提取器来帮助我们完成这一动作。 1、
察看结果树中,绿色只是代表网络成功,不代表结果是否准确。(这个是功能测试人员所关注的)
今天我们用jmeter做一个简单的接口测试案例供大家参考,如果大家有更好的方案,可在公众号回复,谢谢关注!!!话不多说,直接上干货。
共需要请求五次不同的url才能完成下单,请求期间所有加密的字符串都可以在前一个url的响应中提取,每次请求提交相应的参数即可;
最近在做接口自动化断言时,每个接口文件里都写了一遍提取接口响应数据,然后append到列表里,传给公共的断言方法与sql查询出来的数据做比对,这样如果是100个接口,每个接口都写一遍接口响应数据提取,就要写100遍,太过依赖于返回数据的格式了,如果list里面多嵌套几层,而且都要效验,那....,通用性也不好,据说递归可以实现此通用方法,可以 一层一层拆,提取出自己想要的数据,组装一个 自己的数据组,然后和 预期结果一组一组对比,实现公共断言方法。
https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_comments
关于此功能主要运用于非GUI模式下执行脚本的响应查看,以便于帮助我们更好的判断脚本的执行情况。
随着物联网设备的普及和人工智能技术的发展,越来越多的物联网设备及服务暴露在互联网中,这也导致其安全问题备受关注。物联网资产识别是物联网安全中必要且关键的一环,如果能够对暴露在外的物联网资产进行归纳梳理并分析,对于发现物联网设备的安全问题是具有重要意义的。
正则使用的注意点 re.findall("a(.*?)b","str"),能够返回括号中的内容,括号前后的内容起到定位和过滤的效果 原始字符串r,待匹配字符串中有反斜杠的时候,使用r能够忽视反斜杠带来
能否理解并利用SQL首注是区分一般攻击者和专业攻击者的一个标准。面对严密禁用详细错误消息的防御,大多数新手会转向下一目标。但攻破SQL盲注漏洞并非绝无可能,我们可借助很多技术。它们允许攻击者利用时间、响应和非主流通道(比如DNS)来提取数据。以SQL查询方式提问一个返回TRUE或FALSE的简单问题并重复进行上千次,数据库王国的大门便通常不容易发现SQL盲注漏洞的原因是它们隐藏在暗处。一旦发现漏洞后,我们就会有们能支持多种多样的数据库。大量的漏洞可用。要明确什么时候应选择基于响应而非时间的利用和什么时候使用重量级的非主流通道工具,这些细节可节省不少时间。考虑清楚大多数SQL盲注漏洞的自动化程度后,不管是新手还是专家,都会有大量的工具可用。它们中有些是图形化界面,有些是命令行,它有了SQL注入和SQL盲注的基础知识之后,现在转向进一步利用漏洞:识别并利用一个不错的注入点之后,如何快速发现注入并修复漏洞。
上一篇文章主要讲了如何解析网页,本篇文章主要来写一下如何发起请求。可能看过前两篇文章的人就开始疑惑了,请求?你不是说一行代码就可以搞定了么。的确,一行代码就能搞定。但是请求部分既然扮演着浏览器的角色,我们是不是应该尽量让它变得和浏览器一样。而我在第一篇文章中也讲到,爬虫是模拟人的行为去获取数据。那么我们就需要知道,一个人去访问网站有什么样的行为?爬虫怎么去模拟人的行为?
命令: sudo apt-get install scrapy 或者: pip/pip3 install scrapy
我们都知道现在是大数据时代,用爬虫来获取数据的越来越多,与之对应的就是破解反爬的难度也越来越大
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
上一篇:Jmeter系列之参数化,主要介绍JMeter的三种参数化方式:用户参数、CSV Data Set Config、 CSV函数助手。
最近有个分析反馈,自己在面试的时候,遇到一个 jmeter 题目,要我帮忙看下,题目如下:
前言 Instagram上有很多非常好看的照片,而且照片类型非常全,照片质量也很高。 但是有个问题,不管是在移动端还是在网页端都不能通过长按或者右键方式进行图片保存。 看了下知乎问题 怎
之前写过2篇json提取的文章【Jmeter篇】后置处理器之正则提取器、Json提取器Jmeter之json提取器实战(二)有时我们想通过接口响应数据中的默写条件进行提取对应的字段,这时,就可以用到json条件提取,可以提取对应的值进行使用或迭代。
允许爬取的域名: 为对于爬虫设置的爬取范围,设置之后用于过滤要爬取的url,如果爬取的url与允许的域不通则被过滤掉。
jmeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。 jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本(发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件)、做webservice脚本、参数化、断言、关联(正则表达式提取器和处理json-json path extractor)和jmeter操作数据库等等。
【引子】 关于大模型及其应用方面的文章层出不穷,聚焦于自己面对的问题,有针对性的阅读会有很多的启发,本文源自Whyhow.ai 上的一些文字和示例。对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值,特汇总分享给大家。
相信每一位程序员对于高并发这个词都并不陌生,现在一般中大型互联网公司都需要自己的业务能支撑高并发,我们常说的高并发其实就是说我们的设计系统的性能问题,简单一句话即同一时刻我们的系统能处理多少请求。
何为框架,就相当于一个封装了很多功能的结构体,它帮我们把主要的结构给搭建好了,我们只需往骨架里添加内容就行。scrapy框架是一个为了爬取网站数据,提取数据的框架,我们熟知爬虫总共有四大部分,请求、响应、解析、存储,scrapy框架都已经搭建好了。scrapy是基于twisted框架开发而来,twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架,scrapy使用了一种非阻塞的代码实现并发的,结构如下:
提取器按顺序,作用于所有满足条件的sample。比如有一个Main sampler和3个子sub-sample,每个都包含一个匹配正则表达的值,也就是说正则表达式总的匹配4个值。
meter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。
在jmeter中断言用于验证服务器返回的数据是否满足我们的要求。 jmeter提供了以下断言类型: 下面我们主要对响应断言、XPath Assertion、jp@gc - JSON Path Asse
接口自动化,与UI自动化相比,其维护成本更低,结果校验更精确。目前,接口自动化无论是使用testng框架者还是使用Jmeter,都有一定的局限性,前者需要一定代码基础,且维护测试数据比较麻烦,后者简单易用,但共享性差一些。基于此,从前端选型、数据库表设计到实现方案设计与开发,我花费三个月时间完成了这个接口自动化测试平台。
标准的HttpResponse 对象是静态的结构。在构造的时候提供给它们一个渲染之前的内容,但是当内容改变时它们却不能很容易地完成相应的改变。
fetch()的用法非常简单:调用fetch ('/movies.json')来启动请求。当请求完成时,您将获得一个Response对象,从中提取数据。
一、添加线程组等元件 添加线程组 1. 添加线程组,Jmeter执行是通过线程组进行驱动的,测试计划必须最少有一个线程组,选中Test Plan,点击右键,添加》Threads》线程组 添加用户参数
Content-Type: application/json;charset=utf-8
Apache JMeter 是 Apache 组织开发的基于 Java 的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于 Web 应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外,JMeter 能够对应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性,JMeter 允许使用正则表达式创建断言。
To understand and be understood, those are among life’s greatest gifts, and every interaction is an opportunity to exchange them.
上篇我们学习了JMeter的安装,如何发起http请求和dubbo请求,那么这篇我们来学习接口管理测试,这就要使用到JMeter提供的JSON提取器和正则表达式提取器了,下面我们来看看是如何使用的吧。
我们可以把互联网比作一张大网,而爬虫(即网络爬虫)便是在网上爬行的蜘蛛。把网的节点比作一个个网页,爬虫爬到这就相当于访问了该页面,获取了其信息。可以把节点间的连线比作网页与网页之间的链接关系,这样蜘蛛通过一个节点后,可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点,即通过一个网页继续获取后续的网页,这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到,网站的数据就可以被抓取下来了。
jmeter中,接口自动化的关键在于参数关联。比如需要登录的接口,如何调用登录口令?一个增删改查的闭环,如何将接口参数上下传递?下面就以实际的例子来仔细说一说 1:登录接口 这里有一个实际的登录接口,
2 处理CSRF token步骤 通过2-10的介绍,我们发现启用CSRF token开关后,录制脚本返回403没有权限访问的响应码,这节我们来介绍一下如何解决这个问题。 要解决这个问题,我们首先来介绍一下CSRF攻击以及CSRF token原理。 2.1 CSRF攻击 对于一个网站,比如登录功能,为了防止暴力破解或者DDoS攻击,往往采取连续输入5次错误的用户名或密码后,封锁这个账号,只能等到一个小时甚至第二天才可以重新登录的方法,其HTML代码可能是如下。
结论:默认情况下,放置于线程组之下的正则表达式提取器,对全部sampler有效,我个人的感觉是正则表达式为后置处理器,每执行完一个sample,都会执行一次正则表达式,进行内容提取
分析: A为父表,B为子表,两个表做主外键关联查询,只有主键和外键上有索引,并且A表的主键索引和B表的外键索引为聚簇索引。 以A作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 1 TS = 10000000 LTR 1 * 10ms + 10000000 * 0.01ms = 100s 第2步:通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 10000000 * 1% = 100000 TS = 100000 * 5 = 500000 LTR 100000 * 10ms + 100000 * 5 * 0.01ms = 1005s 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以A作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为1105(100 + 1005)秒 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 1 TS = 50000000 LTR 1 * 10ms + 50000000 * 0.01ms = 500s 第2步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 50000000 * 0.001% = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5s 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为505(500 + 5)秒 8.2 在不添加冗余字段的前提下,为该连接设计最佳索引并评估响应时间。 分析: 因为B1 > :B1的FF很小,仅为0.001%,所以可以建立以B1为前缀的宽索引(B1,AK,B2) 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过索引B1访问B表,因为B1是宽索引,所以无需回表访问 索引 B1 TR = 1 TS = 50000000 * 0.001% = 500 LTR 1 * 10ms + 500 * 0.01ms = 15ms 第2步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5005ms 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以使用B1上的宽索引(B1,AK,B2),以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为5((15+5005+0.5)/1000)秒。
引用名称:提取引用名称,下个请求要引用此参数名称,如填写token,下个请求中用${token}
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