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Python 快速验证代理IP是否有效

有时候，我们需要用到代理IP，比如在爬虫的时候，但是得到了IP之后，可能不知道怎么验证这些IP是不是有效的，这时候我们可以使用Python携带该IP来模拟访问某一个网站，如果多次未成功访问，则说明这个代理是无效的..." } 当前IP有效 使用代理的IP: {'http': '222.223.182.66:8000', 'https': '222.223.182.66:8000'} { "origin": "139.202.62.84..., 222.223.182.66" } 当前IP有效 使用代理的IP: {'http': '51.158.186.242:8811', 'https': '51.158.186.242:8811'}...{ "origin": "51.158.186.242" } 当前IP有效 使用代理的IP: {'http': '51.158.186.242:8811', 'https': '51.158.186.242..." } 当前IP有效 使用代理的IP: {'http': '222.223.182.66:8000', 'https': '222.223.182.66:8000'} HTTPConnectionPool

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PHP使用JSON Schema进行JSON数据验证和类型检查

JSON Schema是一个用于描述和验证JSON数据结构的规范。JSON Schema可以验证JSON数据是否符合指定的模式、类型和约束条件，同时还可以提供数据文档化的作用。...可以在规范中查看完整的关键字列表。 架构实例 架构实例是一个JSON文件或对象，它描述了要验证的数据结构，包括数据类型、属性名称、数值范围等。...::CHECK_MODE_APPLY_DEFAULTS 如果未设置，则应用架构中的默认值 Constraint::CHECK_MODE_ONLY_REQUIRED_DEFAULTS 应用默认值时，仅设置必需的值...CHECK_MODE_EARLY_COERCE没有效果，除非与CHECK_MODE_COERCE_TYPES结合使用。...如果启用，验证器将使用（并强制）它遇到的第一个兼容类型，即使模式定义了另一个直接匹配且不需要强制的类型。

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接口自动化测试之JSON Schema模式该如何使用？

原文链接 JSON Schema 模式是一个词汇表，可用于注释和验证 JSON 文档。在实际工作中，对接口返回值进行断言校验，除了常用字段的断言检测以外，还要对其他字段的类型进行检测。...点击复制按钮，可以将生成的 schema 模板保存下来。实战练习接下来会发起一个 post 请求，验证响应值中的 url 字段与 origin 字段是否都为 string 类型。...Python版本import requestsfrom jsonschema import validatedef test_schema(): schema = { "type...url 字段与 origin 字段是否都为 string 类型，文件内容为: "type": "object", "properties": { "url": { "type": "...string" }, "origin": { "type":"string" } }}同 Python 版本一致，以下代码校验响应值是否符合 JsonValidator.json

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Django的主体功能-接口结构体校验（八）

jsonschema的方式 所以本次打算采用jsonschema的方式进行接口结构的校验。...jsonschema是描述你的JSON数据格式；JSON模式（应用程序/模式+ JSON）有多种用途，其中之一就是实例验证。验证过程可以是交互式或非交互式的。...例如，应用程序可以使用JSON模式来构建用户界面使互动的内容生成除了用户输入检查或验证各种来源获取的数据。...所以这个契约的生成就需要进行一定的协助。 设计的思路为：用户传入一个认为正确的接口返回值，平台进行初步的类别判断并询问是否需要增加每个key值的约束。...例如一个type为number的对象，是否需要增加最大值，最小值的校验。 现成的jsonschema转换器：https://jsonschema.net/#/ 不过没有找到源码，只能自己实现一个了。

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实现接口的契约测试

在当前微服务和前后端分离大行其道的行业背景下，越来越多的团队采用了前后端分离和微服务的架构风格。 A团队开发某服务并提供对应API服务，B团队是A团队的使用者调用A团队的API。...我们一般的做法是，用postman去抓取http请求，然后修改request的body或者header里的数据，点击send按钮，检查返回的response的body是否正确。 对于输入。...一般来说，我们大部分时候是肉眼检查，或者写代码，通过jsonpath取参数，然后判断是否存在来检查。 这里我打算用一个新的方法来降低测试的手工特性，让他更自动化一点。.../usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import json import faker import jsonschema import...python的faker包，就能很好的实现Mock数据。

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python接口自动化34-json校验神器jsonschema

支持python2.7+和python3+ jsonschema 参考文档地址：https://python-jsonschema.readthedocs.io/en/latest/ >>> from...title 为该JSON Schema文件提供一个标题 description 关于该JSON Schema文件的描述信息 type 表示待校验元素的类型（例如，最外层的type表示待校验的是一个JSON...对象，内层type分别表示待校验的元素类型为，整数，字符串，数字） properties 定义待校验的JSON对象中，各个key-value对中value的限制条件 required 定义待校验的JSON...同时存在，且exclusiveMaximum的值为true，则表示取值范围只能小于maximum multipleOf 用于约束取值，表示取值必须能够被multipleOf所指定的值整除 maxLength...字符串类型数据的最大长度 minLength 字符串类型数据的最小长度 pattern 使用正则表达式约束字符串类型数据 type取值 type取值 python数据类型 object dict array

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如何快速写出Json Schema，校验Json Schema

得到一个Json文件，如何快速的去测试呢？ 难道是一个个节点的去验证吗？那显然效率太低了。 一般推荐使用Json Schema（一种Json的数据结构定义）去校验。...对于JsonSchema，有很多种方式：可以自己一个个节点的写，可以使用生成工具，或者在线生成工具生成。 那么如何快速的根据Json内容 写出一个JsonSchema呢？...我最近在做Json相关的一些测试，总结了一套快速生成自己想要的JsonSchema的方法： 1、首先得到Json文件 复制到在线生成Json Schema的工具里面： https://www.jsonschema.net...，不是异常），这个时候就需要将required去掉，并将所有项的共同节点全列出来，就可以继续进行验证。...4、怎么来验证自己写的Schema是否匹配Json呢？ 同样是利用在线工具来辅助查看。

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JSON必知必会阅读

最大可移植性：通过保证数据本身对平台和系统的兼容性来提供超越数据格式本身的可移植性 一致性验证：关注独特数据结构的验证 JSON的数据类型 原始数据类型 数字 整型 浮点数 定点数 字符和字符串 布尔类型...每个列表项都是合法的JSON数据类型 JSON Schema Schema「模式」 JSON验证器负责 ~验证语法错误~ ，JSON Schema负责提供 ~一致性校验~ 。...JSON Schema可以解决下列有关一致性验证的问题： 值的数据类型是否正确 具体规定一个值是数字/字符串等类型 是否包含所需要的数据 具体规定哪些数据是需要的，哪些是不需要的 值的形式是不是我需要的...jsonschema 使用官网例子 from jsonschema import validate schema = { “type”: “object", "properties".../site-packages/jsonschema/validators.py", line 934, in validate raise error jsonschema.exceptions.ValidationError

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Windows pip upgrade 报错 No module named pip

常见原因 Windows 中anaconda文件夹没有为users用户开放全部控制权限 在更新pip时命令为（这是错误的命令）： pip install -U pip 此时pip从服务器下载了最新的...pip安装包，卸载了原来的pip，但是没有权限安装新的pip 导致使用此命令更新pip后无pip可用 正确命令shell 在选项中加入 --user pip install --upgrade pip...--user 修复命令 如果不慎中招，可以使用如下命令恢复 python -m ensurepip python -m pip install --upgrade pip 实际效果 $ pip list...>=3.0.1, but you'll have jsonschema 2.6.0 which is incompatible. imgviz 1.1.0 has requirement Pillow>...>=3.0.1, but you'll have jsonschema 2.6.0 which is incompatible. imgviz 1.1.0 has requirement Pillow>

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JsonSchmea用法

最外层type为array时 items: 该关键字的值是一个有效的JSON Schema或者一组有效的JSON Schema。...另外，需要注意的是，如果items只是一个有效的JSON Schema，那么就不能使用additionalItems，原因也很简单，因为items为一个有效的JSON Schema的时候，其规定了待校验...例如： "uniqueItems": true 当type的值为integer或者number时 integer和number的区别，integer相当于python中的int类型，而number相当于...python中的int或float类型 multipleOf 该关键字的值是一个大于0的number，即可以是大于0的int，也可以是大于0的float。...JSON模式规范的验证器类，如： Draft7ValidatorDraft6ValidatorDraft4Validator 当你实例化validator时,如果没有给它传format_checker参数

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测试之路 pytest接口自动化框架扩展-MS数据解析

而在MeterSphere里面，post可以使用它所自带的jsonSchema的界面功能来定义参数，也就是key-value的方式。也可以手写json。这里我们以jsonSchema的方式进行解析。...最后将这些参数拼接成我们想要的用例模板 下例为MeterSphere的json格式示例 { "projectName": "", "protocol": "HTTP", "projectId...}", "response": "respone", "remark": null } ], "cases": [], "mocks": [], } 下例为最后解析成的用例样式...对象的参数类型 if "jsonSchema" in json.loads(get_data["request"])["body"]:...然后接收这些手下的工作反馈，把这些反馈组装成报告。 在编写过程中，只是一股脑的想把这件事做完。忽略了定义函数时需要遵循的单一职责原则（SRP原则，在python工匠中提到，每个函数应该遵循单一职责。

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校验数据结构调研

以下是几个常见的 JavaScript JSON Schema Library： ajv 星数：12.4k npm 周下载数量：83.31m jsonschema 星数：1.7k npm 周下载数量...它具有基于关键字、关联和异步验证等高级功能。 jsonschema：是一个功能齐全的库，支持 JSON Schema Draft 7、Draft 6 和 Draft 4。...joi也有很高的知名度，拥有超过19.8k的星和7.6m的npm周下载量。 用法 ajv主要用于验证JSON数据的结构，但也支持异步验证、关联和关键字验证等高级功能。...API设计 ajv的API设计比joi复杂一些，但它支持一些joi没有的高级功能，例如异步验证和关联验证。 joi的API设计非常直观，易于使用，并且可以轻松地定义和验证复杂的数据结构。...如果主要需要验证JSON数据的结构且考虑性能，那么ajv可能是更好的选择。如果需要验证JavaScript对象、字符串和数字等更多的数据类型，那么joi可能是更好的选择。

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利器 | REST Assured 实践(二)：断言实现

"numbers":[2,45,34,23,3,5] },{ "winnerId":54, "numbers":[52,3,12,11,18,22] }] } } 在本地使用 python...可以使用类似索引的方式获取，例如想要断言 winners 数组下面的 winnerId 的第一个值是否为23，可以使用 lotto.winners.winnerId[0]，写法如下： @Test void...-1 作为索引，例如断言断言 winners 数组下面的 winnerId 的最后一个的值是否为 54 @Test void testGPath(){ given()....属性或节点的值来作为筛选条件； 例如这里要获取 type 为 supplies 的 category 下的第一个 item 的 name，以及获取 price 为 10 的商品名 name。...为String类型后，返回null就会断言失败，这显然不符合我们的需求，会造成用例执行结果的误判，这个时候我们需要使winnername即可以为String类型，又可以为null； 这就要用到jsonSchema

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Python从入门到入土-web应用开发

# 4xx：客户机中出现的错误: # # 400 错误请求，请求中有语法问题，或不能满足请求。 # 401 未授权，未授权客户机访问数据。 # 402 需要付款，表示计费系统已有效。...Django 框架 Django是高水准的Python编程语言驱动的一个开源模型．视图，控制器风格的Web应用程序框架，它起源于开源社区。...使用这种架构，程序员可以方便、快捷地创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。 这也正是OpenStack的Horizon组件采用这种架构进行设计的主要原因。...Django 框架的核心组件有： 用于创建模型的对象关系映射； 为最终用户设计较好的管理界面； URL 设计； 设计者友好的模板语言； 缓存系统。...Tornado 是一个基于 Python 的 Web 服务框架和异步网络库。

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基于Calcite自定义JDBC Driver

不知道正在读文章的你在刚开始使用JDBC编程的时候，是否很好奇jdbc规范是如何实现的？为什么通过URL，就能打开一个链接，这里面是如何运作的？我们自己是否可以定义一套自己的jdbc url规范？...是否想知道ResultSet是如何实现的？反正这些问题，是一直伴随我的编程生涯，直到遇到了Calcite。...，来定义json的schema和table，主要是为了遍历获取元数据，以及迭代数据的时候，使用的方法。...= null) { this.table.put(topic,table); } } public JsonSchema(String topic...，还需要处理很多东西，可能很琐碎，也有很多乐趣，希望在逐步分解中，为大家带来一点不一样的东西，也期待您的意见与建议。

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测试之路 pytest接口自动化框架扩展-json数据解析

在MeterSphere中，有两种方式可以进行json格式的数据维护。一种是使用他们自带的JsonSchema来填写key-value表单。另一种就是手写json。...两者相比较，故选择JsonSchema的方式来维护json格式的数据。...json格式数据模型如下 "jsonSchema": { "properties": { "字段1": { "mock": { "...所以在解析这类数据时，我们就需要先解决这种层层嵌套的问题。 思路梳理 首先判断一下数据类型是否为上述这种套娃格式 判断字段类型是object还是array 利用python的递归，调用自身。...并将字段属性作为参数传给这个函数 然后提取字段中的最大值，最小值，以及参数名称、类型 判断当前字段是否在必填列表中，如果在，则将这个字段设置为必填 如上是大概的解题思路，抛开拆解套娃，代码相对简单。

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