因为笔者最近负责项目的后端开发，所以笔者写完之后就像这来测试我写的这些接口是不是可用，但是又因为我们的项目是前后端分离的，所以不像自己之前那样只要发布到服务器上，就能直接利用页面进行测试，并且前端页面也还没有写好...，写的有点慢（小声哔哔），于是被同事介绍使用了一下了postman这个接口测试工具。...下面我们简单介绍一下postman的页面 ?...但是因为是前后端分离的项目所以我们数据的交互都是通过json进行传输的，所以上述的方法并不适合我们，所以接下来介绍json格式的借口测试 首先设置Content-Type为application/json...之后便是找到我们json数据输入的相应页面，4即为我们需要输入的json数据 ? json数据的测试流程大致就是这样
题目 给定两个数组，判断两数组内容是否相等。...arr1.some(item => arr2.indexOf(item)===-1) } fn(arr1,arr2) // false Arrary.prototype.indexOf() 是使用的严格相等算法...=> NaN值永远不相等 Array.prototype.includes() 是使用的零值相等算法 => NaN值视作相等 严格相等算法: 与 === 运算符使用的算法相同 零值相等不作为 JavaScript...arr) { resMap.set(item, (resMap.get(item) || 0) + 1); } return resMap } // 检查计数对象是否相等...arr2.length } NaN 判断的时候，会有隐式转换（参数不是数字时会隐式转换） Number.isNaN 判断才是严格相等 isNaN('11') // false isNaN('ccc'
导入数据时的注意事项 在笔记 2 中，可能在执行导入时会报错，那是因为还需要将 mysql-connector-java-xxx.jar 放入 solr-xxx/server/lib 文件夹下； 自动增量更新.../listener-class> 在 solr-xxx/server/solr/ 下新建文件夹 conf，注意不是 solr-xxx/server/solr/weibo/ 中的...conf； 从 solr-data-importscheduler.jar 中提取出 dataimport.properties 放入上一步创建的 conf 文件夹中，并根据自己的需要进行修改；比如我的配置如下...自动增量更新时间间隔，单位为 min，默认为 30 min interval=5 # 重做索引时间间隔，单位 min，默认 7200，即 5 天 reBuildIndexInterval = 7200 # 重做索引的参数...command=full-import&clean=true&commit=true # 重做索引时间间隔的开始时间 reBuildIndexBeginTime=1:30:00 总结 到此，我们就可以实现数据库自动增量导入了
这中间可能会涉及到的点有： 1、外部接口的数据分别入库到mysql里面的数据是否正确，包括字段取值映射关系，数据总记录数等等。...2、数据源数据更新时，通过监听kafka消息及时更新mysql中的数据 3、测试一下对外提供的接口和kafka消息等。...往期精彩回顾 如何打造一篇优秀的简历 混迹职场多年的你，面试真的准备好了吗？ 你还在抱怨职场的不公吗？...职场篇-初入职场如何选择行业和公司 面试逻辑题分享--字母数字映射关系推算题 非技术性的面试中的技巧性回答集锦（建议收藏） 你的求职简历中招了吗？...测试编程笔试题No.1-输入表格列的英文名称，返回其对应的数字序号 软件测试面试题分享-No.1 软件测试面试题分享-No.2 软件测试面试题分享-No.3 软件测试面试题分享-No.4 软件测试面试题分享
数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容; B....捕捉到的新数据会覆盖原来的快照; C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容; D.数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合. 28....关于基本数据的元数据是指: A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息; B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息; C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息...下面关于数据粒度的描述不正确的是: A.粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别; B.数据越详细,粒度就越小,级别也就越高; C.数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高; D.粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量...数据仓库开发要从数据出发; B.数据仓库使用的需求在开发出去就要明确; C.数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发; D.在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活
读写D7000 寄存器为例子 7000 的十六进制表示方式为 001B58，分配了三个字节，需要倒叙转换581B00 如下指令为读取D7000指令 发送：50 00 00 FF FF 03 00...FF FF 03 00 04 00 00 00 0C 00 各个指令说明 副头部 ：5000 指令为5000，响应为D000 网络编号：00 PLC编号：FF IO编号：FF03 模块站号：00 请求数据长度...：0C00 请求数据长度计算为之后的所有数据 时钟 ：0100 表示等待PLC响应的timeout时间 高低位互换，实际为0001 即最大等待时间250ms*1=0.25秒 指令：0104 实际为0401...即为批量读取 （后面单独列出指令） 子指令：0000 值是0表示按字读取(1个字=16位),如果值是1就按位读取 首地址：58 1B 00 实际为001B58 十进制为7000 软元件：表示读取PLC寄存器的类型...网络编号：00 PLC编号：FF IO编号：FF03 模块站号：00 应答数据长度：0400 实际为0004 即为4 异常代码：0000 如果正常的话，就是0000 应答数据：0C00 实际为000C
关于jwtXploiter jwtXploiter是一款功能强大的安全测试工具，可以帮助广大研究测试JSON Web令牌的安全性，并且能够识别所有针对JSON Web令牌的已知CVE漏洞。...jwtXploiter支持的功能如下： 篡改令牌Payload：修改声明和值； 利用已知的易受攻击的Header声明（kid、jku、x5u）； 验证令牌有效性； 获取目标SSL连接的公钥，...工具安装 注意：本项目的正常运行需要使用Python3-pip来安装相关的依赖组件。.../install.sh（向右滑动，查看更多） 适用人员 Web应用程序渗透测试人员：该工具本身就是渗透测试工具中的关键部分； 需要测试自己应用程序中JSON Web令牌安全性的开发人员；...CTF玩家； 不建议学生使用：因为这是一个自动化程度非常高的工具，而且很多底层实现都是对用户不可见的，因此该工具无法帮助你了解漏洞的具体利用细节。
Redis 通过一个叫做过期字典（可以看作是hash表）来保存数据过期的时间。...过期字典的键指向Redis数据库中的某个key(键)，过期字典的值是一个long long类型的整数，这个整数保存了key所指向的数据库键的过期时间（毫秒精度的UNIX时间戳）。...过期字典是存储在redisDb这个结构里的： typedef struct redisDb { ......dict *dict; //数据库键空间,保存着数据库中所有键值对 dict *expires // 过期字典,保存着键的过期时间 ... } redisDb;
在编码时，默认使用结构体字段的名字作为JSON对象中的 key，但是一般JSON 是给 HTTP接口返回数据使用的，在接口的规范里针对数据我们一般都要求返回 snakecase风格的字段名。...并不是所有数据我们都期望编码到 JSON中暴露给外部接口的，所以针对一些敏感的字段我们往往希望将其从编码后的 JSON数据中忽略掉。...那么怎么技能维持字段的导出性又能让其在 JSON数据中被忽略掉呢?...结构体字段标签的 json注解中都不加 omitempty后还遇到一种情况，就是数据类型为切片的字段在数据为空的时候会被 JSON编码为 null而不是 []。...但是 append函数在给切片追加元素时会判断切片是否已初始化，没有的话会帮其初始化分配底层数组。我的习惯是先声明切片，然后再在下面的循环代码中向切片追加元素。
关于Evilgrade Evilgrade是一款功能强大的模块化框架，该框架允许广大研究人员通过向目标应用程序注入伪造的更新代码，并利用存在安全问题的更新实现机制来测试目标升级更新功能的安全性。...该工具提供了预构建的代理以及支持快速测试的默认工作配置。除此之外，该工具还拥有自己的WebServer和DNSServer模块。 ...广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/infobyte/evilgrade.git （向右滑动，查看更多） 工具使用 下面给出的是工具的帮助信息... vhosts - 显示当前模块的VirtualHosts modules - 列举所有可用的模块 active - 显示活动模块 （向右滑动，查看更多） 列举实现的模块.../generatebin -o /tmp/update(random).exe"，然后生成不同的代理。
现在基本上很少用GET方式来发送json数据,而且postman也不支持....9200/ecommerce/product/_search' -d' > { > "query":{ > "match_all":{} > } > }' 重点在-d后面的json
测试前台获得的数据可使用ajax，在代码中加debugger打上断电之后，查看获得的data数据。...$.ajax({ async:false, type:"post", dataType:'json', url : "url" + new
观点：测试数据质量与你拥有多少数据无关，而与你如何为其建立数据质量测试有关。 客观的讲，当下有能力、有意愿去构建数据质量测试的企业少之又少，甚至绝大部分企业并未意识到数据质量需要测试。...但是我们如何评估数据质量以确定数据可用？我们如何知道数据质量的构成呢？...根据质量ios标准、经典软件测试理论，我们在考虑定制数据质量checklist时，应该至少包括下面的内容： 可利用性：数据的可利用性如何？这些数据是你实际拥有的吗？ 可访问性：数据可以访问吗？给谁？...可用性：这些数据你的团队可以直接使用？ 结构化：这些数据是否都是结构化的？其结构是否合理？是否易于使用？ 可靠性：数据的可靠性如何？我们可以相信它？它合适我们的目的？...一致性和完整性：数据的一致性如何？是否完整？还有空白吗？ 一旦我们确定了对业务重要的指标，就可以考虑进行数据质量测试了，一般包含以下关键过程： 1.
【测试】 Java如何优雅的生成测试数据 前言 在日常的测试中，我们经常需要提前准备一大堆测试数据，用来验证业务逻辑。当然对于简单的数据类型完全可以通过 JDK 自带的 Random 类来实现。...但是对于一个比较复杂的类，或者参数的格式有特殊要求的时候，Random 就不适用了，这个时候就需要借助一些能够生成测试数据的框架。...如果数据有现实含义，没有规则的随机就很容易出现乌龙。 要解决这个问题，我们就要限制随机数据的范围，可以通过它的配置功能实现。...Random 类，方便简单的按类型生成数据，也可以自己给定配置与规则去生成，缺点，上文也说了，生成的数据没有太多实际意义，简单数据还好，如果像姓名、地址等有现实意义的数据，就不太合适了。...如果对于这些数据有比较严格的要求，推荐另一个项目yindz/common-random: 简单易用的随机数据生成器。[3]这个项目对于本地化数据，做了很多处理，基本够用。
一、前言 上一篇博客写了怎么从excel文档中获取数据和传参到接口当中，这一篇文章就记录一下，获取到接口返回的参数后的怎么解析json数据。...二、具体步骤 1、之前看到其他的博客中需要加载其他的库，但是我这里写出来则不需要，这个跟需求相关；这里我用的库还是和上一篇博客是一样的： ?...Ⅰ、前面1-- 25行和上一篇是博客是一样的，就是获取excel里面的数据，传输入参数到接口中； Ⅱ、29行的意思是：获取返回的text数据通过 to json关键字得到相应的json格式的数据...； Ⅲ、30行获取json数据中code这个字段的value值，例如{"code":"0000000"}，这里就会获取到 0000000，31行同理； Ⅳ、最后面两行就是断言了...，后面跟的参数是从excel当中获取的。
第一步 定义要描述的数据集 当我们决定将数据存储下来的时候，我们首先要回答的一个问题就是：“我打算存储什么样的数据？这些数据之间有什么关系？实体之间有什么关系？实体的属性之间有什么关系”。...在MongoDB 数据中，数据都是以文档的形式存储的。这些文档都是以JSON(JavaScript Object Notation)格式设计存在的【物理盘上实际是以BSON格式存储的】。...JSON文档支持内嵌字段。因此，我们可以将关联性强的数据或同一个List中的数据存储在同一个文档中，此时，不再需要存储在SQL数据库中多个表中【如果在SQL数据库，需要多个表，来描述关联】。...JSON 格式就是将数据存为 键/值对 。在JOSN文档中，键和值 之间用 冒号（:）隔开；一个个键/值之间用逗号（,）隔开，同一个文档中的一组键/值包含在一个花括号（{}）中。...例如，下面List中的 name 和 quantity 字段数据 JSON化， name quantity size status tags rating notebook 50 8.5x11,in A
数据化决策对任何一个企业来讲，带来的都是全新的痛苦的变革。其实说大数据，数据用来做什么？数据首先是用来做决策的。 人在做很多决策的时候，总是会面对理智跟非理智不同的情形跟场景。...就算说数据反映的用户行为决策都是理性的，也还有问题。谈到数据来供我们做决策的时候，不仅仅量化的，还有一些语意化的东西。...1，数据本身不会告诉我们全部的真相，尊重数据、认识数据，但不迷信数据。我们往往会在构建所谓的数据文化的时候，不是把数据当做信仰，而是把数据变成一种迷信。这个可能是要去调整的。...2， 需要构建的是，在各个业务部门有共识的指标体系。大家能在这个层面上去讨论数据，而不是都是以自身各自的，站在各自部门或者各自的经验的角度上的理解去谈这些数据。这是最起码的对数据的尊重。...这些都对，但同时我也感觉的，这把数据都变成了一个一个孤岛，每一个企业的数据和每一个企业的数据都没有打通，甚至企业部门之间的数据都是无法打通的，商品的团队只能看到商品的团队，市场的团队只能看到流量的数据。
我们知道可以发送 JSON 数据到 API 上面。 通常我们都会使用 POST 方法，在实际编程的时候我们应该如何获得发送的 JSON 数据呢？...所以你的 JSON 测试数据应该为： { "propertyTown" : "Manchester" } 通过 API 查看对象，你会看到从客户端传递的 JSON 数据已经被设置为正常的数据了...POSTMAN 从客户端发送的数据如下： JSON 数据字段名 在上面的示例中，我们定义的一个 JSON 字段名为：propertyTown。...原因是 RequestBody 使用 jackson 来映射对象的，所以 JsonProperty 这个是 jackson 的注解，主要告诉 jackson 来如何对字段中的数据来进行映射。...在完成上面的修改后，你的 JSON 数据应该是如下的： 然后再对 API 进行测试，你会看到 propertyTown 也能够设置上你传递的参数。
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