按上面的步骤可以下载，我刚刚试了是可以的， 你再试一下，不行再找我。

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可以不坐班车，哈哈。

我们也在使用这个，感觉从这个角度看起来有更深的理解和使用。

了解一下这个软件监测的数据从哪里来，自己造一些测试数据，然后在这个软件上去看，对比数据正确性？

通过 Grafana 监控 CPU\GPU 温度、风扇、功耗等各种参数，且上手简单。

每个分支单独占用一套测试环境， 目前只支持一个分支提测的情况。

是用 TCPServer 来启动的， 每个服务都开放端口。

Jmeter 分布式，开启多个节点，如果还是不行的话，可以通过 Jmeter JavaSampler 里面再写一个循环。计算的时候处理一下。应该可以做到的。 我们当时 压测的时候也是这么做的。

@ 底层贫困人员 利用工具调用业务方的接口，并非自己写逻辑入库，中间如果某个环节出错，业务方的接口中会做事务回滚，暂时不存在脏数据。如果单纯调试的时候产生的脏数据可以自己删除不会影响工具调用。

@ 恒温 业务系统有上 K 个微服务，但代码覆盖率主要是基于单个微服务做的。

1 楼说的很对，可以采用监控工具在压测期间对性能进行监控, 写日志尽量细分业务场景，对测试脚本瘦身，减少对性能消耗。

主要看自己喜欢什么，如果是刚刚参加工作，建议多去尝试一下。

检查:1、要引用的文件路径是否正确。2、httprunner 的话这个文件目录好像是特定位置。
在 yaml 文件中，可以直接调用 debugtalk.py 文件中的函数名，但是前提是 debugtalk.py 需要与 yaml 文件在同一个目录下

放到 beanshell 中看起来是一个不错的选择。要考虑如下几个点：
1、如果这列数据不多，可以直接放到 banshell 中，避免高并发时文件读取对性能产生消耗。
2、也可以交文件放到 Jmeter 的 setup 中只读一次，这样也可以避免性能损耗。

楼主为什么要把它们结合到一起呢？据了解 airtest 要比 appium 好用。

这个问题有点宽泛，Jmeter 有很多各压测方式，可以将问题聚焦一下，聚体问题可以抛出来。

楼主可以先从功能入手，将一些有规律的重复做的事情 理出来，然后用 Python 等比较轻量易上手的工具去完成，有兴趣的话可以加我私聊。