LoadRunner 2022社区版组件与语言包压缩文件下载

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5星 · 超过95%的资源 | ZIP格式 | 1.93GB | 更新于2024-10-29 | 3 浏览量 | 7 下载量 举报
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LoadRunner是Micro Focus公司开发的一款性能测试工具,主要用于模拟大量用户同时对应用程序或网站进行操作,从而帮助开发者或测试人员发现应用性能瓶颈,优化系统性能。LoadRunner 2022社区版提供了性能测试的入门级功能,适合于个人学习和小规模项目使用。 本次提供的“LR2022社区版(中).zip”压缩包包含了两个关键组件: 1. Micro_Focus_LoadRunner_2022_Community_Edition_Additional_Components.exe:此文件包含了LoadRunner 2022社区版的附加组件,这些附加组件可能包括额外的测试脚本、测试配置文件、库文件等,用于扩展LoadRunner基本功能。在进行性能测试时,这些组件能够帮助测试人员更加精细地定义测试场景,提高测试的准确性和效率。 2. Micro_Focus_LoadRunner_2022_Community_Edition_Language_Packs.exe:此文件是LoadRunner 2022社区版的语言包,允许用户选择使用不同的用户界面语言。在这个例子中,使用的是中文语言包,使得中文用户可以更加便捷地使用该软件,无需面对界面语言的障碍,能够更高效地进行性能测试的操作和理解。 LoadRunner的核心功能包括: - 脚本录制与编辑:能够自动或手动录制用户操作,生成脚本,并对脚本进行编辑和优化,以模拟真实用户的操作。 - 虚拟用户生成器(Virtual User Generator, VuGen):用于创建、编辑和维护测试脚本。 - 控制器(Controller):负责设计、调度和执行测试场景,控制虚拟用户的行为。 - 分析器(Analysis):测试完成后,用于分析测试结果数据,帮助识别性能瓶颈和问题所在。 - LoadRunner云服务:作为LoadRunner的一个扩展服务,支持云端性能测试,能够更灵活地进行测试任务。 LoadRunner支持多种协议,包括但不限于HTTP/HTTPS、FTP、数据库以及自定义协议等,使其可以适用于多种不同应用的性能测试。 此外,LoadRunner还能够支持多种环境下的性能测试,如Web应用、桌面应用、移动应用、ERP应用等,并能够整合到持续集成/持续部署(CI/CD)流程中。 在实际应用中,LoadRunner不仅可以用于性能测试,还能用于压力测试、稳定性测试、负载测试等,通过模拟高负载和用户高并发操作,帮助用户评估系统在不同负载下的表现。 最后,LoadRunner社区版是Micro Focus为开发者和测试者提供的一款免费入门级解决方案,虽然在功能上相较于完整版有所限制,但它仍旧为用户提供了丰富的性能测试功能,是学习和初步应用性能测试的优秀工具。对于希望深入学习性能测试的专业人士,LoadRunner社区版是一个很好的起点。

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代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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