Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Экранирование формата параметра контекста в веб-тесте Visual Studio

Я пытаюсь выяснить, как передать определенный фрагмент данных в POST через веб-тест Visual Studio, не распознавая и не обрабатывая его как параметр контекста.

POST содержит тело (строку), которое представляет собой документ json. Часть тела включает в себя что-то вроде следующего:

"My Attribute":"Some test surrounding this {{SomeValue}} other stuff"

Проблема в том, что веб-тест пытается сопоставить {{SomeValue}} с параметром контекста (которого не существует), и поэтому этот запрос не выполняется.

Значение допустимо и должно быть отправлено вместе с запросом как есть.

Я немного погуглил и не могу найти никакой документации, в которой говорится, например, об экранировании этой строки, чтобы значение передавалось правильно и не рассматривалось как параметр контекста.

Думаю, я мог бы написать плагин для веб-тестирования, чтобы перехватить этот конкретный запрос и выполнить некоторую замену токена, но это похоже на подход кувалды.

Любые другие идеи?

visual-studio-2015 webtest
21.01.2016

Ответы:


1

Вы можете создать параметр контекста SomeValue и установить для него значение {{SomeValue}}.

Вы можете создать два параметра контекста OpenDoubleCurly и CloseDoubleCurly со значениями {{ и }} соответственно. Затем измените текст POST следующим образом:

"My Attribute":"Some test surrounding this {{OpenDoubleCurly}}SomeValue{{CloseDoubleCurly}} other stuff"

Обычно веб-тесты выполняют только один уровень расширения параметров контекста. Вам нужно использовать (или для этого вопроса избегать использования) плагины, которые выполняют несколько проходов расширения.

22.01.2016
  • Даже не подумал об этом. В итоге я использовал ваше первое предложение, которое заключалось в создании параметра контекста SomeValue со значением {{SomeValue}}. 25.01.2016
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..