Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Невозможно прочитать значения файлов cookie от Newman - Jenkins CI

Вызов API и получение файла cookie из тела ответа стало возможным с помощью Interceptor в Postman.

Сделал это так: https://www.linkedin.com/pulse/how-read-cookie-value-postman-request-chaining-ishan-girdhar-oscp

Но если я попытаюсь реализовать то же самое из командной строки Newman, это даст мне ошибку, поскольку в CI не было перехватчика (POSTMAN + JENKINS)

Пытался перейти по этой ссылке, но это не помогло: https://github.com/postmanlabs/newman/issues/242

Пожалуйста, предложите мне способ читать файлы cookie во время работы с Newman!

Огромное спасибо!

jenkins javascript postman newman
01.08.2017

Ответы:


1

Используйте newman как модуль Node JS, а не из командной строки.

Файлы cookie доступны в объекте, отправленном в событие «запрос».

const newman = require('newman');

newman.run(options,callback)
.on('request',function(err,args) {
  console.log(args.response.cookie);
})
29.09.2017
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..