基于Fiddler实现修改接口返回数据进行测试

yizhihongxing

下面是关于“基于Fiddler实现修改接口返回数据进行测试”的完整攻略。

背景

Fiddler是一个流行的网络调试工具,它可以帮助我们更轻松地分析和修改网络请求和响应。在使用Fiddler进行接口测试时,我们可以使用Fiddler修改接口返回数据,以验证客户端的处理逻辑是否正确。

解决方案

以下是基于Fiddler实现修改接口返回数据进行测试的方法:

步骤一:安装Fiddler

在使用Fiddler进行接口测试之前,我们需要安装Fiddler。以下是具体步骤:

  1. 下载Fiddler

Fiddler官网下载适合您系统的Fiddler安装包。

  1. 安装Fiddler

双击下载的安装包,按照提示进行安装。在安装过程中,您可以选择安装路径和添加桌面快捷方式等选项。

  1. 启动Fiddler

安装完成后,双击桌面上的Fiddler图标启动Fiddler。

步骤二:使用Fiddler修改接口返回数据

在使用Fiddler进行接口测试时,我们可以使用Fiddler修改接口返回数据。以下是具体步骤:

  1. 打开Fiddler

在启动Fiddler后,Fiddler将自动开始监听网络请求和响应。

  1. 打开接口

在浏览器中打开需要测试的接口,并在Fiddler中找到该接口的请求和响应。

  1. 修改响应数据

在Fiddler中找到该接口的响应,右键单击响应,选择“Edit Response”选项。

在弹出的编辑器中,可以修改响应的内容。例如,可以修改响应的状态码、响应头、响应体等内容。

  1. 验证修改后的响应

在Fiddler中找到该接口的请求,右键单击请求,选择“Reissue Request”选项。

Fiddler将重新发送该请求,并使用修改后的响应替换原始响应。我们可以在浏览器中查看修改后的响应,以验证客户端的处理逻辑是否正确。

示例说明

以下是两个示例:

  1. 使用Fiddler修改接口返回数据

  2. 打开Fiddler并启动监听。

  3. 在浏览器中打开需要测试的接口,并在Fiddler中找到该接口的请求和响应。

  4. 在Fiddler中找到该接口的响应,右键单击响应,选择“Edit Response”选项。

  5. 在弹出的编辑器中,将响应的状态码修改为404,并将响应体修改为:

    json
    {
    "code": 404,
    "message": "Not Found"
    }

  6. 在Fiddler中找到该接口的请求,右键单击请求,选择“Reissue Request”选项。

  7. 在浏览器中查看修改后的响应,验证客户端的处理逻辑是否正确。

  8. 使用Fiddler模拟接口返回超时

  9. 打开Fiddler并启动监听。

  10. 在浏览器中打开需要测试的接口,并在Fiddler中找到该接口的请求和响应。

  11. 在Fiddler中找到该接口的响应,右键单击响应,选择“Edit Response”选项。

  12. 在弹出的编辑器中,将响应的状态码修改为504,并将响应体清空。

  13. 在Fiddler中找到该接口的请求,右键单击请求,选择“Reissue Request”选项。

  14. 在浏览器中等待一段时间,验证客户端的处理逻辑是否正确。

结论

在本文中,我们介绍了基于Fiddler实现修改接口返回数据进行测试的方法。我们提供了两个示例说明,可以根据具体的需求选择不同的示例进行学习和实践。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:基于Fiddler实现修改接口返回数据进行测试 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月16日
下一篇 2023年5月16日

相关文章

  • 【转】Caffe初试(四)数据层及参数

      要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等,而一个模型由多个层(layer)构成,每一层又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写。 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间…

    Caffe 2023年4月7日
    00
  • Caffe之layer_factory

    之前在测试NN中各个层的时间的时候,遇到一个非常奇怪的问题,分别使用Caffe自己的gpu方法和cuDNN方法,在卷积上性能差异非常大,但是在pooling层上基本没有变化。抽空检查了代码之后,发现是layer_factory模式导致的问题。下面就以下几个方面来进行 1.工厂模式 2.layer_factory详解 3.layer_factory中坑 4.问…

    Caffe 2023年4月6日
    00
  • UBUNTU 16.04 + CUDA8.0 + CUDNN6.0 + OPENCV3.2 + MKL +CAFFE + tensorflow

    首先说一下自己机子的配置 CPU:Intel(R) Core(TM) i5-5600 CUP @3.20GHz *4 GPU : GTX 1060 OS : 64bit Ubuntu16.04LTS 安装这些玩意,首先肯定要用到前车之鉴,推荐我自己参考的一个博客,内容比较全面。 http://www.cnblogs.com/longmao-yiran/p/6…

    Caffe 2023年4月8日
    00
  • windows+caffe(七)——ComputeImageMean.bat

    1.首先我们使用lmdb数据格式(怎样得到lmdb数据格式,看我的另一篇)求得均值: 新建ComputeImageMean.bat,里面输入: D:/deeptools/caffe-windows-master/bin/compute_image_mean.exe D:/deeptools/caffe-windows-master/examples/mymn…

    2023年4月8日
    00
  • Caffe测试单独的算子

    最近有一个需求是测试单独算子在CPU、Caffe使用的GPU、cuDNN上的性能,一个是使用caffe的time问题,还有一个是使用单独的test功能。 time选项的使用,大家都比较熟悉,单独的test功能,需要专门设置一下。 上次编译Caffe的博客中提到https://www.cnblogs.com/jourluohua/p/9191322.html …

    Caffe 2023年4月6日
    00
  • Tensorflow 与Caffe(转)

    TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码。它和 Theano 一样都支持自动求导,用户不需要再通过反向传播求解梯度。其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的,使用 C++简化了线上部署的复杂度,并让手机这种内存和CPU资源都紧张的…

    2023年4月8日
    00
  • Python将8位的图片转为24位的图片实现方法

    下面是关于“Python将8位的图片转为24位的图片实现方法”的完整攻略。 背景 在Python中,我们可以使用Pillow库来处理图像。在本文中,我们将介绍如何将8位的图片转为24位的图片。 解决方案 以下是Python将8位的图片转为24位的图片的详细步骤: 步骤一:安装Pillow库 在Python中将8位的图片转为24位的图片需要使用Pillow库。…

    Caffe 2023年5月16日
    00
  • caffe层解读-softmax_loss

    转自https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895。 Loss Function softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失 这里以batchsize=1的2分类为例: 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4], 然后计…

    2023年4月6日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部