在测试日常过程中,我们经常会遇到因为环境问题,或者是因为上下游,前后端开发进度不一,提测时间不一等情况.这时候我们可以通过mock的方式去完成一些操作.今天给大家分享一个通过flask去mock接口,之后在通过charles去进行map remote. from flask import Flask from flask import request import json #实例化一个web服务对象 app=Flask(__name__) @app.route('/mock/ytjaisjh'

Python+Flask搭建mock api server 前言: 近期由于工作需要,需要一个Mock Server调用接口直接返回API结果: 假如可以先通过接口文档的定义,自己模拟出服务器返回结果,直接对接口基本功能进行联调测试并编写自动化测试脚本,等服务器上线之后,切换server地址,直接可以简化调试时间,缩短项目测试周期: 准备工作 Python安装 Flask安装:pip install flask 准备代码 简单的python代码 # encoding: utf-8from fla

一.mock接口数据应用场景: 1.测试接口A,A接口代码中调用其他服务的B接口,由于开发排期.测试环境不通等原因,依赖接口不可用 2.测试异常情况,依赖接口B返回的数据格式不对.返回None.超时等,A接口的错误处理是否合理 二. 搭建mock服务 (python3.6 搭建,index.py),详细的flask使用,请另行百度. 1.代码示例 # -*- coding: utf-8 -*-from flask import Flask,render_template,requestimpor

什么是mock server: http://www.testclass.net/interface/mock_server 使用flask 实现  mock server : http://www.testclass.net/interface/flask_mock flask 的 g 对象:  https://www.jianshu.com/p/d4385c637d95 可以考虑 restful API 代替, 学习贴, 感谢以上两位作者的帖子 使用场景 前端客户端团队和后端服务端团队往往节

缘起 由于现在微服务越来越火了,越来越多的微服务融入到了日常开发当中.在开发微服务的时候,经常会遇到一个问题由于依赖于其他服务,导致你的进度受到阻碍.使你不得不先mock出你期望调用依赖服务的输出,来继续迭代开发.大部分情况下我们写在我们自己的服务中,因为这样方便省事,但是随着需要mock的服务越来越多,会发现越来越难管理,开发重构成本变高,于是在此基础上封装了一个基于Node.js可以根据配置文件生成Mock服务. 缘生 为了方便添加和删除不同的mock服务,将所有的mock服务写入了配置文件

1. 介绍 公司的业务开发都是静态页面,开发前期总是避免不了获取api的问题.在vue中有一些mockjs的方案,方案都是注入性质的,和最终部署总是有差别,而且业务大部分还在zepto下,很难找到合适的方案.而开发前期调整css样式需要真实的dom,不能总是写个静态页面来调试.正好利用koa2的便利性,搭建一个mock服务. 在线的mock服务其实还是不少的,大部分都是以 url路径作区分API的名字,对于普通的API是够用了,但对于根据输入参数作为API名称的情况,就没有办法了.比如我们公司的

浅入深出Vue之工具准备(二):PostMan安装配置 由于家中有事,文章没顾得上.在此说声抱歉,这是工具准备的最后一章. 接下来就是开始环境搭建了~尽情期待 工欲善其事必先利其器,让我们先做好准备工作吧 导航篇 PostMan安装 所有工具的下载地址都可以在导航篇中找到,这里我们下载的是最新版本的PostMan 直接点开安装包后,自动安装上去了(这有点流氓啊) 若羽这里就直接登录了,没有梯子或者不想注册的可以直接点最下面的Skip xxxx跳过 PostMan配置Mock服务 PostMan除

前言 由于Jaguar服务目前还没有任何的API输出,一边写前端功能,一边写后端API显然不利于整体的项目进展.所以我计划先定义好接口,然后将所有的API都先部署在一个Mock服务器上,等前端界面和功能流程完全走通后,再转过头来在Jaguar上编写对应的API. 说到这里,不禁想到前后端协作一直存在的一个效率瓶颈. 前后端协作的效率瓶颈 在前(客户端)后端协作开发中,有不少影响效率的地方,其中最为典型的就是: 前端的界面和功能中,因为存在不少功能依赖后端数据接口的,所以需要等待后端给出. 后端接

首先安装 nodemon ,如果是全局安装,那么所有的项目都可以使用mock服务 npm install nodemon 再安装express-mockjs npm i -D express-mockjs 接下来按照以下的步骤来 第一步 在项目根目录下建立api-interface文件,再建立一个文件夹叫mocks,这里面放json或者js都可以,然后再在mocks同级目录下建立app.js文件 第二步编写app.js 第三部 在mocks文件中编写一个叫test的json文件,文件中代码如下

前言: 说到mock,大家会想到单测中的mock,测试同学会想到httpmock服务等. mock的作用:程序运行过程中,设定过滤规则及返回值,来满足固定的数据解析,解决不容易构造或者获取的数据对象. mock有哪些工具: 前端js端拦截mock.js web端的mock工具apiary.swagger.alibaba-rap等 Java阵营中主要的Mock测试工具有JMock,MockCreator,Mockrunner,EasyMock,MockMaker等,在微软的.Net阵营中主要是Nm

mock概念 mock 就是模拟接口返回的一系列数据,用自定义的数据替换接口实际需要返回的数据,通过自定义的数据来实现对下级接口模块的测试.这里分为两类测试:一类是前端对接口的mock,一类是后端单元测试中涉及的mock mock服务的产生 在软件测试中经常会出现一些特殊的接口,如银行支付结果获取接口,这个接口不可能实际去支付,那么就需要一个服务来承担这个接口的任务,所谓服务就是针对大多数人而不是单纯的针对自己,同时是针对大多数这种模拟操作,而不单单只是接口,也可以模拟服务,这个时候单独的moc

系列其他内容 docker快速创建轻量级的可移植的容器✓ docker&flask快速构建服务接口✓ docker&uwsgi高性能WSGI服务器生产部署必备 docker&gunicorn高性能WSGI服务器生产部署必备 docker&nginx&gunicorn实现负载均衡 docker&ngxtop并实时解析nginx日志 docker&supervisor监控你的服务 docker&pyinstaller两步法构建小体积容器 locu

1.登录接口开发(数据存在数据库中)  接口开发做mock(模拟功能) tools.py import pymysql def my_db(sql): conn = pymysql.connect(host=', db=,charset='utf8',autocommit=True) cur = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) cur.execute(sql) res = cur.fetchone() #{'username':'nhy'} {}

Web Service Mocking是武器库一个非常有用的工具.这是解决“如果没有Web服务如何创建针对性的Web服务测试”问题的办法.Web Service Mocking将在这里派上用场.它允许你实际的Web服务产生之前,创建近似或模拟的Web Service.在本教程中,我们将: 创建项目 创建MockService 编辑MockService 调用MockService 自定义MockResponse 1.创建一个新项目 使用下面的WSDL开始新的SOAP项目http://www.we

最近在搞Keras,训练完的模型要提供个预测服务出来.就想了个办法,通过Flask提供一个http服务,后来发现也能正常跑,但是每次预测都需要加载模型,效率非常低. 然后就把模型加载到全局,每次要用的时候去拿来用就行了,可是每次去拿的时候,都会报错. 如: ValueError: Tensor Tensor(**************) is not an element of this graph. 这个问题就是在你做预测的时候,他加载的图,不是你第一次初始化模型时候的图,所以图里面没有模型

在开发过程中,前后端不论是否分离,接口多半是滞后于页面开发的.所以建立一个REST风格的API接口,给前端页面提供虚拟的数据,是非常有必要的.对比过多种mock工具后,我最终选择了使用 json server 作为工具,因为它足够简单,写少量数据,即可使用.也因为它足够强大,支持CORS和JSONP跨域请求,支持GET, POST, PUT, PATCH 和 DELETE 方法,更提供了一系列的查询方法,如limit,order等.下面我将详细介绍如何搭建mock数据服务. 一.Node.js安

转: Dubbo 服务治理-mock实例 老生住长亭 2017.02.28 10:56* 字数 514 阅读 2552评论 10喜欢 2 Dubbo的mock自己折腾的实例,配置信息有点简陋,有点粗鄙,如果是处女座的程序员,就建议看看就行哈. 其实Dubbo的mock的实例原理简单而言就是调用真实的接口实现类不通,就会调用你的mock类(mock类和真实实现类都Implements 同一个接口,自己mock的名字要是:接口类名+mock). 我这个人直接来例子,不太喜欢讲太多文绉绉的字.处女座的

高并发Flask服务部署 AI模型持久化 OOP: 利用面向对象思想,实现算法在内存上的实例化及持久化.即一次模型加载,多次请求调用. class ocr_infer_class(threading.Thread): def __init__(self, input_queue, output_queue): super().__init__() logger.info("Model Init Start ...") # YOLO Needed self.yolo_model_def

**背景: 1.平时测试接口,总是现写代码,对测试用例的管理,以及测试报告的管理持久化做的不够,              2.工作中移动端开发和后端开发总是不能并行进行,需要一个mock的依赖来让他们并行开发.              3.同时让自己锻炼去开发测试平台,掌握flask开发程序,提高自己的业务水平.整体思路:    1.利用flask+bootstrap来进行web界面开发,对接口,接口测试用例,定时任务,测试报告的持续集成.                          

1.无聊的背景.起源: 如今的业务系统越来越复杂庞大,各个功能直接的调用也是多如牛毛,但如果在联调的时候,恰好被调的接口正在开发,怎么办?傻傻的等么,不存在的!这时会搭建一些server来进行mock.使得被开发功能的调试和测试功能能够正常进行下去.这就是mock server的出现的原因. 网上找了张图片,可以很好的解释mock server的作用: 来来来,搞起来 2.搭建mock server 2.1.安装flask pip install flask(本文只需flask) 2.2.代码实