Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Тестирование REST API с использованием типа Rest Assured Get, возвращающего код состояния 400

Я могу протестировать свой REST API через клиент почтальона и получить ожидаемый ответ. Но когда я пытаюсь протестировать через junit, он дает код состояния 400

Тип содержимого - application / json в соответствии с полезной нагрузкой.

final static String ROOT_URI = "http://localhost:7000/employees";

@Test
public void simple_get_test() {
    Response response = get(ROOT_URI + "/list?emp=100");
}

Я что-нибудь упускаю

java junit rest-assured
10.07.2019

Ответы:


1

Попробуйте установить порт с помощью RestAssured.port = 7000 и удалить его из URI. Было бы полезно, если бы вы разместили ответное сообщение помимо кода.

12.07.2019
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..