前言： 業務壓測時需要獲取介面的響應資料並儲存進行分析，當前是需要對id生成的結果進行是否重複性校驗

一、模板圖

二、正則匹配表示式提取器

正則提取器欄位說明

1. Apply to，是指你提取的變數要應用的範圍，需要注意的是，Jmeter Variable是指應用到全域性，也就是跨執行緒的。
2. 要檢查的響應欄位，是指你的正則表示式的提取範圍，主體應該是整個response，單選body就是指在body裡找，其它選項根據字面意思，就不再贅述。
3. 引用名稱，是我們自定義的一個變數名稱，也就是提取出來的值的變數名稱，例如我給它定義為“var”，那麼正則提取出來的值就存在var裡，之後如果要用，就使用el表示式，也就是${var（剛剛定義的名稱）}的方式來使用。
4. 正則表示式，這裡寫提取變數用的正則表示式。
5. 模板，這裡是指你提取多少個變數（如果在正則表示式中有多個提取表示式），一般我們提取一個就夠了，模板採用$N$的方式，N代表數量，例如，我們設立一個只提取1個值的模板，就寫作$1$。
6. 匹配數字，也就是提取匹配到的第幾個值，例如寫1就是從匹配到的值裡選取第一個。
7. 預設值，也就是如果提取不到，那麼預設給一個值替換提取結果。

配置結果

三、BeanShell 後置處理程式

FileWriter fstream = new FileWriter("/opt/a.txt",true);
BufferedWriter out = new BufferedWriter(fstream);
out.write(vars.get("number")+"\n");
out.close();
fstream.close();
 

四、檔案去重處理

import pandas as pd

# 讀取txt
train_data = pd.read_csv(r'C:\Users\MeetYou\Desktop\hah.txt',
                         sep=' ',
                         encoding='utf-8',
                         # index_col=0,
                         header=None)

# # 刪除特定行（包含'hello'的行）
# train_data[train_data[0].apply(lambda x: 'hello' not in x)]

# 去重
train_data.drop_duplicates(inplace=True)

train_data.set_index(0, inplace=True)
# 寫入txt
train_data.to_csv(r'C:\Users\MeetYou\Desktop\heh.txt',
                  sep=' ',
                  encoding='utf-8',
                  header=None)

 

校驗去重前後文件的行數是否發生變化就行，如果要知道詳細哪個欄位重複了需要再研究下