股票API下单接口传入交易数据的方法有四种，但主要使用的还是csvdatasetconfig和函数。不过基于当前的线程组或者请求创建CSV数据文件配置组件。如果这份数据只有这一个请求会用，那么就基于请求创建即可。如果这份数据会被这个线程组里的多个请求使用，那么就基于线程组创建，基本股票API下单接口的传入交易数据程序如下：
import os
import struct
import datetime
# 读取通达信.day文件，并生成对应名称的csv文件
def stock_csv(filepath, name, targetdir) -> None:
# (通达信.day文件路径, 通达信.day文件名称, 处理后要保存到的文件夹)
with open(filepath, 'rb') as f: # 读取通达信.day文件，并处理
file_object_path = targetdir + name + '.csv' # 设置股票API下单接口处理后保存文件的路径和名称
file_object = open(file_object_path, 'w+') # 打开新建的csv文件，开始写入数据
title_str = "Date,Open,High,Low,Close,Open_interest,Volume,settlement_price\n" # 定义csv文件标题
file_object.writelines(title_str) # 将文件标题写入到csv中
while True:
stock_date = f.read(4) # 读取0-3
stock_open = f.read(4) # 读取4-7
stock_high = f.read(4) # 读取8-11
stock_low = f.read(4) # 读取12-15
stock_close = f.read(4) # 读取16-19
stock_open_interest = f.read(4) # 读取20-23
stock_vol = f.read(4) # 读取24-27
stock_settlement_price = f.read(4) # 读取28-31
# date,open,high,low,close,open_interest,vol,settlement_price
if not stock_date:
break
stock_date = struct.unpack('l', stock_date) # 4字节 如20091229
stock_open = struct.unpack('f', stock_open) # 开盘价
stock_high = struct.unpack('f', stock_high) # 最高价
stock_low = struct.unpack('f', stock_low) # 最低价
stock_close = struct.unpack('f', stock_close) # 收盘价
stock_open_interest = struct.unpack('l', stock_open_interest) # 持仓量
stock_vol = struct.unpack('l', stock_vol) # 成交量
stock_settlement_price = struct.unpack("f", stock_settlement_price) # 结算价
date_format = datetime.datetime.strptime(str(stock_date[0]), '%Y%M%d') # 格式化日期
day_str = date_format.strftime('%Y-%M-%d') + "," + str(stock_open[0]) + "," + str(stock_high[0]) + "," \
+ str(stock_low[0]) + "," + str(stock_close[0]) + "," + str(stock_open_interest[0]) + "," \
+ str(stock_vol[0]) + "," + str(stock_settlement_price[0]) + "\n"
file_object.writelines(day_str) # 将文件写入到csv文件中
file_object.close()
最后完成股票API下单接口数据写入，然后在Jmeter里面添加查看结果树组件，执行请求，依次查看结果。看一看返回的数据和我们的预期结果是否一致，不一致，那可能就是一个bug，及时改正即可。
