10分钟搭建签名验证Mock服务

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个可立即运行的签名验证Mock服务,功能:1.接收任意API请求 2.自动解析签名参数 3.返回验证结果 4.生成调试日志 5.支持自定义验签规则。要求使用Express.js实现,提供Swagger文档和Docker部署方案,输出为可一键导入的InsCode项目模板。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在开发API接口时,经常遇到签名验证的问题。每次调试都要反复检查签名算法、参数排序、密钥匹配等各种细节,效率很低。于是我用InsCode(快马)平台快速搭建了一个签名验证Mock服务,整个过程只用了10分钟,现在分享给大家。

  1. 项目构思 签名验证是API安全的基础环节,主要用于防止请求被篡改。常见的签名流程是:客户端按规则拼接参数、加密生成签名,服务端用相同算法验签。Mock服务需要模拟这个流程,给出明确反馈。

  2. 核心功能设计

  3. 接收任意HTTP请求(GET/POST均可)
  4. 自动提取URL参数和请求体
  5. 按预设规则校验签名(默认支持MD5/SHA1)
  6. 返回包含验签结果的JSON响应
  7. 记录完整请求日志供排查

  8. 技术选型 选择Express.js框架,因为它轻量且适合快速搭建Web服务。配合以下关键库:

  9. body-parser处理请求体
  10. crypto-js实现加密算法
  11. swagger-ui-express生成API文档
  12. morgan记录访问日志

  13. 实现步骤 在InsCode平台新建Node.js项目后:

  14. 初始化Express应用,设置基础中间件

  15. 编写签名校验函数(核心逻辑约20行代码)
  16. 添加校验失败时的详细错误提示
  17. 集成Swagger文档说明参数规则
  18. 用Dockerfile封装环境依赖

  19. 调试技巧

  20. 测试时故意传错签名,观察返回的差异
  21. 通过日志对比客户端和服务端的参数拼接结果
  22. 在Swagger界面直接修改算法类型测试兼容性

  23. 实际应用场景 这个Mock服务已经帮我们团队:

  24. 快速验证新接口的签名逻辑
  25. 培训新人理解签名机制
  26. 复现线上验签问题(通过重放请求)

整个项目可以直接导入InsCode(快马)平台运行,平台自动配置好Node环境,点击部署按钮就能生成在线可访问的调试地址。最惊喜的是不需要自己折腾服务器,测试完还能一键分享给同事。

示例图片

对于需要自定义的情况,比如更换加密算法或调整参数顺序,直接修改代码文件即可实时生效。这种所见即所得的开发体验,比本地搭建测试环境高效太多了。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个可立即运行的签名验证Mock服务,功能:1.接收任意API请求 2.自动解析签名参数 3.返回验证结果 4.生成调试日志 5.支持自定义验签规则。要求使用Express.js实现,提供Swagger文档和Docker部署方案,输出为可一键导入的InsCode项目模板。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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