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  • segy小软件,可以用来提取数据、转换地震数据格式 、频谱分析、成图等
  • jmeter的json提取器提取数据

    千次阅读 2021-01-27 17:50:41
    在接口测试中有一个这样的场景:登录之后,返回一个json数据,token值在返回的json里面,在jmeter里面也可以直接提取json里面的值,应用在下一个接口,怎么实现? 登录请求: 运行返回的token,添加后置处理器-...

    在接口测试中有一个这样的场景:登录之后,返回一个json数据,token值在返回的json里面,在jmeter里面也可以直接提取json里面的值,应用在下一个接口,怎么实现?

    1、一个变量获取一个数据

    登录请求:运行返回的token,添加后置处理器-Json提取器

    从返回的结果中提取token值

    下个请求头部需要用到上面的token值,在信息头管理器引用token参数 ${token}

     

    JSON提取器说明:

    Apply to:应用范围

    Names of created variables :接收值的变量名,自定义,多个变量用分号分隔 

    JSON Path expression: json path表达式,也是用分号分隔 

    Match No.(0 for Random):0表示随机;n取第几个匹配值;-1匹配所有。若只要获取到匹配的第一个值,则填写1

    Compute concatenation var(suffix_ALL):如果找到许多结果,则插件将使用' , '分隔符将它们连接起来,并将其存储在名为<variable name> _ALL的var中

    Default Values: 缺省值,匹配不到值的时候取该值,可写error。

    2、多个变量提取数据

    获取多个值时,变量名、json路径、匹配值、缺省值要用分号间隔。这里的缺省值Default Values要加上,不然不能获取多个变量。

     

    注意

    ①需要把第一个请求的的客户端实现用JAVA方式实现,才能正常的关联成功;

    ②JSON Path expressions表达式要根据根元素的属性往子节点找,本文的案例token是在result的下一节点,所以路径是$.result.token;

    ③方便检查通过json提取器是否正常获取到值,可添加Debug PostProcessor来检查,注意正常跑用例时删除或禁用它。

    3、json提取器设置1个变量获取多个数据

    我们会碰到获取一个变量,但结果是多个数据的情况。

    ①例如“抽奖活动列表查询”这个请求结果

    如果想要获取到这里所有的活动sweepstakeID,json路径表达式可以这样写:$.result.items..sweepstakeID或者$.result.items[*].sweepstakeID

    ②添加JSON提取器,获取所有活动的sweepstakeID信息

    添加Debug PostProcessor来调试用,正常跑用例删除或禁用它。可查看到获取到了所有活动的sweepstakeID值。通过sweepstakeID_1,...到sweepstakeID_10可得到每一个sweepstakeID。

    ③将获取到每一个活动sweepstakeID循环“抽奖活动详情”查看

    添加循环控制器,设置循环次数

    在循环控制器之下添加“抽奖活动详情”请求,并做以下设置

    因为要把JSON提取器中匹配到的sweepstakeID_1,...到sweepstakeID_10循环传递给“抽奖活动详情”,

    __counter为jmeter自带的一个计数函数,${__counter(,)}引用这个函数,每运行1次+1,从1开始;

    sweepstakeID_${__counter(,)}运行第1次sweepstakeID_1,运行第2次sweepstakeID_2,以此类推,直到运行到循环次数sweepstakeID_10

    __V为jmeter自带的一个嵌套变量函数,运行第1次sweepstakeID_${__counter(,)}为sweepstakeID_1,${__V(sweepstakeID_${__counter(,)},)}则为${sweepstakeID_1},值107;以此类推,一直循环到${sweepstakeID_10}

    以上为jmeter工具栏tools-->函数助手对话框界面,可以去选择帮助查看对应函数的功能说明。快捷键调出Ctrl+Shift+F1

    运行后查看结果如下图:

    参考原文https://www.cnblogs.com/tudou-22/p/12579575.html

    展开全文
  • pandas提取数据的6种方法

    千次阅读 2021-03-06 21:57:17
    pandas提取数据的15种方法 pandas是Python数据分析必备工具,它有强大的数据清洗能力,往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理。 五个方面: 比较运算:、<、>、>=、<=、!= 范围运算:between...

    pandas提取数据的6种方法

    pandas是Python数据分析必备工具,它有强大的数据清洗能力,往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理。

    五个方面:
    比较运算:、<、>、>=、<=、!=
    范围运算:between(left,right)
    字符筛选:str.contains(pattern或字符串,na=False)
    逻辑运算:&(与)、|(或)、not(取反)
    比较函数:eq, ne, le, lt, ge, gt(相当于
    ,=!,<=,<,>=,>)
    apply和isin函数

    编码使用的是Jupyter Notebook,可支持网页编辑,会在后续的文章中写使用方法~~~

    **首先读取数据

    import pandas as pd
    data=pd.read_excel('超市运营数据模板.xlsx')
    print(data)
    

    在这里插入图片描述

    **data.dtypes可以获取数据类型

    1.筛选性别为’男’的数据

    ①第一种方法,用比较运算符‘==’:

    data[data.性别=='男']
    

    ②第二种方法,用比较函数’eq’:

    data[data['性别'].eq('男')]
    

    在这里插入图片描述

    2.筛选入学年份小于等于2017的数据

    ①第一种方法,用比较运算符‘<=’:

    data[data.入学年份<=2017]
    

    ②第二种方法,用比较函数’le’:

    data[data['入学年份'].le(2017)]
    

    在这里插入图片描述

    3.筛选入学年份大于2017的数据

    data[data.入学年份>2017]
    

    ②第二种方法,用比较函数’ge’:

    data[data['入学年份'].gt(2017)]
    

    在这里插入图片描述

    4.筛选除姓名’王五’外的数据

    ①第一种方法,用比较运算符‘!=’:

    data[data.姓名!='王五']
    

    ②第二种方法,用比较函数’ne’:

    data[data['姓名'].ne('王五')]
    

    在这里插入图片描述

    !!!数据更改!!!

    在这里插入图片描述

    5.筛选2018年9月的入学的学生

    data['入学年份']=data["入学年份"].astype('datetime64')  #如果已为日期格式则此步骤可省略
    print(data['入学年份'])
    
    import datetime
    s_date = datetime.datetime.strptime('2018-08-31', '%Y-%m-%d').date()  #起始日期
    e_date = datetime.datetime.strptime('2018-10-01', '%Y-%m-%d').date()  #结束日期
    

    ①第一种方法,用逻辑运算符号’>’ ‘<‘和’&’:

    Pandasdatetime64[ns]不能直接与datetime.date相比,需要用pd.Timestamp进行转化

    data[(data.入学年份>pd.Timestamp(s_date))&(data.入学年份<pd.Timestamp(e_date))]
    

    ②第二种,用比较函数’gt’‘lt’和’&’:

    data[(data['入学年份'].lt(pd.Timestamp(e_date)))&(data['入学年份'].gt(pd.Timestamp(s_date)))]
    

    ③第三种,用apply函数实现:

    id_a=data.入学年份.apply(lambda x: x.year ==2018  and x.month==9)
    data[id_a]
    

    ④第四种,用between函数实现:

    id_b=data.入学年份.between(pd.Timestamp(s_date),pd.Timestamp(e_date))
    data[id_b]
    

    在这里插入图片描述

    6.筛选“班级”包含’1503’的数据

    ①第一种,用contains函数:

    data['班级']=data['班级'].values.astype('str')  #将该列转换为字符数据类型
    id_c=data.班级.str.contains('1503',na=False)
    data[id_c]
    

    ②第二种,用isin函数:

    id_i=data.类别ID.isin(['000'])  #接受一个列表
    data[id_i]
    #isin函数搞不定,因为它只能判断该列中元素是否在列表中
    

    在这里插入图片描述

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  • 使用Origin从图片中准确提取数据

    千次阅读 2021-04-14 15:47:58
    今天装上origin 2019b之后体验了一把,正好出于需要,使用了其自带的图片提取数据功能,简单和小伙伴分享一下这个工具—Digitizer。小编之前分享过关于数据提取的软件get data,相比较而言origin自带的在操作上更加...

    转载:如何使用Origin从图片中准确提取数据?

    今天装上origin 2019b之后体验了一把,正好出于需要,使用了其自带的图片提取数据功能,简单和小伙伴分享一下这个工具—Digitizer。小编之前分享过关于数据提取的软件get data,相比较而言origin自带的在操作上更加的人性化,提取出来的数据准确度较高。origin数据提取工具在之前2015版本之前需要单独下载的,之后的版本就不要再去安装了。小编也是初次使用,如有错误欢迎指出,交流学习!

    1.点击tools,选择Digitizer

    图片

    2.导入图片

    图片

    3.打开图片后设置坐标轴

    图片

    图片

    4.标定图中的点

    图片

    左边显示标定的点位置,右边显示点的数据,查看是否正确,如果不正确则进行调整

    图片

    5.开始提取数据

    提取数据前需要先将X、Y的标定线关闭。把勾选取消即可

    图片

    红框中依次为点、点追踪、网格、面追踪等。不同工具根据其特性获得数据后的存储也是不同的。这个主要根据个人对数据的要求来选择。

    图片

    建议先使用网格进行提取,然后对无法捕捉到的点用点取法获得,使得图中获取数据的点均匀且准确。

    图片

    最后将获得数据导出成Excel格式即可

    数据提取完毕后,需要在Excel内对数据进行整理。

    图片

    展开全文
  • 该VBA脚本可以实现从word文档的多个表中提取数据,每个表格的信息提取到一行。 Sub word2els() Set wdApp = CreateObject(“kwps.application”) path_ = ThisWorkbook.Path wdApp.Documents.Open (path_ & “”...

    该VBA脚本可以实现从word文档的多个表中提取数据,每个表格的信息提取到一行。

    Sub word2els()
    Set wdApp = CreateObject(“kwps.application”)
    path_ = ThisWorkbook.Path
    wdApp.Documents.Open (path_ & “” & “bbb.doc”)
    wdApp.Visible = True
    ThisWorkbook.Sheets(“sheet1”).Cells(1, 1) = “序号” ‘’’ 设置sheet1的第一行第一列单元格内容为“序号”
    ThisWorkbook.Sheets(“sheet1”).Cells(1, 2) = “用例标识” ‘’’ 设置sheet1的第一行第一列单元格内容为“用例标识”
    ThisWorkbook.Sheets(“sheet1”).Cells(1, 3) = “测试类型” ‘’’ 设置sheet1的第一行第一列单元格内容为“测试类型”

    n = wdApp.ActiveDocument.Tables.Count ‘’’'有多少个表格
    excel_line_no = 2
    For i = 1 To n
    zhs = wdApp.ActiveDocument.Tables(i).cell(2, 2) ‘’'提取第i个表格的第二行第三列单元格的内容保存到变量zhs中
    Version = wdApp.ActiveDocument.Tables(i).cell(3, 5) ‘’'提取第i个表格的第三行第五列单元格的内容保存到变量Version中
    env = wdApp.ActiveDocument.Tables(i).cell(3, 7) ‘’'提取第i个表格的第三行第七列单元格的内容保存到变量env中
    ThisWorkbook.Sheets(“Sheet1”).Cells(excel_line_no, 1) = zhs ‘’'将变量zhs的值写入到excel的sheet1的第’excel_line_no 行第1列
    ThisWorkbook.Sheets(“Sheet1”).Cells(excel_line_no, 2) = Version ‘’'将变量Version的值写入到excel的sheet1的第’excel_line_no 行第2列
    ThisWorkbook.Sheets(“Sheet1”).Cells(excel_line_no, 3) = env ‘’'将变量env的值写入到excel的sheet1的第’excel_line_no 行第3列
    excel_line_no = excel_line_no + 1
    Next
    wdApp.Application.Quit '关闭word文档
    Set wdApp = Nothing '释放对象变量的内存

    End Sub

    word文档如下:
    在这里插入图片描述
    提取结果如下:
    在这里插入图片描述

    展开全文
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