windows 安装easy-mock

最新推荐文章于 2022-01-27 22:54:20 发布
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本文详细介绍了如何在Windows环境下本地安装easy-mock，这是一个非常实用的工具，可以帮助开发者轻松创建API模拟服务，提高前后端开发效率。
Windows系统本地部署easy-mock教程
wxj_ios的博客
12-03 3577
在前后端分离之后，前端开发有些时候需要独立于后台开发，或者说，节约时间，加快项目进度，为此，我们前端需要一个能模拟数据的工具，同时，还有些项目无法连接互联网，因此，便有必要部署本地版的easy-mock。 这是node、MongoDB、Redis安装包地址： https://pan.baidu.com/s/1LMk4nWEzF0XhDVxkJd4DLA 提取码: admf 复制这段内容后打开百度...
easy-mock本地搭建指南
weixin_40073115的博客
04-15 2212
文章目录前言一.准备工具1.下载node2.下载mongodb3.下载Redis4.下载easy-mock二.安装1.node安装2.mongodb安装1.安装2.配置环境变量3.创建存放数据库数据的文件4.验证4.安装redis1.安装2.配置3.启动服务5.部署easy-mock三.验证使用easy-mock感言 前言 对于前端来说前后端分离的项目选择一款mock工具非常必要，一直以来easy...
windows本地安装部署 Easy Mock
骐骥一跃，不能十步；驽马十驾，功在不舍。
06-27 1384
前言 所有前端项目都可以用管你啥框架，统统都搞定。就有人问了,easymock,为啥要本地部署啊，在线用不行吗？ 原因有下 - 1 easymock官网常挂,导致开发进展停止(完不成任务就等着加班吧) - 2 有小伙伴们是外包公司，不能用外网(mmp外网都没有，我怎么谷歌编程？) - 3 万一那天easymock把你们的重要等信息丢失了(你告他也么有用) 之前我就是在线用的，直到有一天，...
Windows本地安装部署easymock
qq_39100704的博客
12-05 420
在前后端分离的开发方式下，后端如果暂时没数据，前端为了开发方便可以使用模拟数据来对付一下，目前提供模拟数据的平台已经有不少，大多数都是自带Api管理的，比如Yapi、sosoApi、eoLinker、Easy-Mock甚至我们可以本地用Mock.js自己写… 其中Easy-Mock比较小清新，使用起来也方便点，缺点就是没有Api的分组功能，但平时应付应付不太大的应用、个人应用等场景足够了；如果要进...
win环境下安装easyMock
酸菜鱼的博客
03-18 162
转载自https://www.cnblogs.com/testertry/p/11150110.html
8.安装mockjs以及简单实用
weixin_38644630的博客
11-25 559
8.安装mockjs以及使用 1.可视化安装mockjs 如下图 2.封装mock数据 在src目录下创建mock目录，在其中创建index.js统一接口数据模拟出口，在mock目录新新建login目录，login目录下新建login.js文件，为模块的请求文件 login.js文件，为前端请求接口，相当于后端接口返回数据格式模块 内容如下 // 导入mockjs 使用数据 // import Mock from 'mockjs' export default { loginInfo: ()
本地部署easy-mock
itclanCoder
01-30 358
虽互不曾谋面,但希望能和您成为笔尖下的朋友以读书,技术,生活为主,偶尔撒点鸡汤不作,不敷衍,意在真诚吐露,用心分享点击左上方,可关注本刊标星公众号（ID：itclanCoder）前言如今...
[WIN10 ] 本地部署Easy Mock（node版本控制）
weixin_40758850的博客
04-22 420
本地部署Easy Mock（很全套，填很多坑）
EasyMock的安装与部署所需全部文件.zip
03-24
在这个“EasyMock的安装与部署所需全部文件.zip”压缩包中，包含了在Windows环境下部署EasyMock所需的所有组件和步骤，包括Node.js、Redis、MongoDB以及EasyMock的源码。 1. **Node.js**：Node.js是一个基于Chrome ...
mockjs使用示例
遇见一个人流泪的博客
01-09 7328
package.json "mockjs": "^1.0.1-beta3" src/mock/index.js import Mock from 'mockjs' import subjectAPI from './subject' Mock.mock(/\/subject\/array/, 'get', subjectAPI.getArray) Mock.mo
vue本地模拟数据之mockjs安装 - cmd篇
草巾冒小子的博客
02-15 686
一、引言： 在项目中尝试了mockjs，mock数据，实现前后端分离开发。 官网描述mockjs是： 前后端分离 不需要修改既有代码，就可以拦截 Ajax 请求，返回模拟的响应数据。 数据类型丰富 通过随机数据，模拟各种场景。 等等优点。 总结： 总结起来就是在后端接口没有开发完成之前，前端可以用已有的接口文档，在真实的请求上拦截ajax，并根据mockjs的mock...
window下easymock本地部署非常详细流程，及问题解决
蛋蛋老公的博客
09-08 1049
了解easymock在window部署所需要的环境 easymock官方部署地址：https://github.com/easy-mock/easy-mock/blob/dev/README.zh-CN.md 根据官方描述，easymock本地部署需要三个环境 Node.js（>= v8.9）& MongoDB（>= v3.4）& Redis（>= v3.0） 1、安装Nodejs 推荐使用nvm管理nodejs的版本号，非常好用 nvm下载地址：https://githu
mockjs安装和介绍
weixin_45645846的博客
01-27 3252
安装命令： cnpm install mockjs --save-dev 一、为什么使用mockjs 在做开发时，当后端的接口还未完成，前端为了不影响工作效率，手动模拟后端接口， 1.我们可以使用json文件来模拟后台数据，但比较局限，无法模拟数据的增删改查 2.使用json-server模拟，但不能随机生成所需数据 3.使用mockjs模拟后端接口，可随机生成所需数据，可模拟对数据的增删改查 二、mock优点 1.前后端分离， 2.可随机生成大量的数据 3.用法简单 4.数据类型丰富
windows本地安装部署 Easy-Mock
小萌新 Z H彪
07-09 997
目录一、背景：二、准备：三、安装：3-1、先装node.js3-2、安装MongoDB3-3、Redis安装四、部署Easy-Mock 集万家之精华 最详细的本地部署 Easy-Mock 没有之一了 一、背景：         在前后端分离的开发方式下，后端如果暂时没数据，前端为了开发方便可以使用模拟数据来对付一下，目前提供模拟数据的平台已经有不少，大多数都是自带Api管理的，比如Yapi、sosoApi、eoLinker、Ea
mock.js - 安装，简单常用
散修 · 浪人
01-19 437
mock.js 模拟服务器数据 一、概述 前端技术，模拟json数据 大部分使用前提是具有类似npm包管理的项目 二、安装 使用mockjs产生随机数据 npm install mockjs --save-dev 三、使用 简单用法： let Mock = require("mockjs"); let data = Mock.mock({ 'list|10':[{ name:'@id()' }] }) console.log(typeof data) console.log(data.
vitejs环境下安装 mockjs
yinge0508的博客
01-23 1607
需要两步： npm方式安装： 1, npm i mockjs -S 2, npm i vite-plugin-mock-D yarn 方式安装： yarn add mockjs -S yarn add vite-plugin-mock@next -D
mock.js安装&使用_篇1
风如也的博客
07-17 3218
mock.js的gitHub官方文档 安装 // 全局安装 npm install mockjs -g // 测试安装效果 random url // 生成随机url random -h // 查看帮助 新建了一个vue-cli项目来测试mock.js 使用 axios 需要先安装和引入 axios npm install axios --save 在 main.js 中引入 axios import Vue from 'vue' import App from './App.vue' import
Mock.js篇1：安装入门
u013089490的博客
12-10 1006
1、Mock.js安装 假如我们的项目是在D:\Vs_Code\mockDemo，我们现在来安装mock.js #进入工程目录 C:\Users\jun>cd d:\Vs_Code\mockDemo #安装mockjs d:\Vs_Code\mockDemo>cnpm install mockjs √ Installed 1 packages √ Run 0 scripts √ ...
Easy co-simulation的搭建与使用
最新发布
05-14
<think>嗯，用户想了解如何搭建和使用Easy co-simulation环境，需要指南和教程。首先，我得明确什么是Easy co-simulation。可能是指一种协同仿真工具，常用于不同系统或模型的联合仿真，比如在工程或机器学习中整合多个子系统。需要确认用户的具体应用场景，比如是否用于机械系统、控制系统，还是其他领域。 接下来，搭建环境的步骤。通常这类工具需要安装软件、配置接口、设置通信协议等。可能需要先安装主框架，比如Python的某些库，或者特定软件如MATLAB/Simulink。然后可能需要配置网络通信，比如使用TCP/IP或共享内存。另外，数据格式的统一也很重要，比如使用JSON或XML进行数据交换。 然后，使用教程部分需要分步骤说明如何创建模型、配置参数、运行仿真和结果分析。可能需要示例代码，比如Python脚本或MATLAB脚本，来演示如何连接不同模块。还要注意错误处理，比如端口冲突或数据不匹配的问题。 用户提到的引用里有数学概念和数据处理的内容，可能需要考虑在协同仿真中的模型接口数据预处理，比如归一化或滤波处理。同时，引用中提到的数据管道可能涉及自动化流程，所以在教程中可能需要介绍如何设置自动化的数据流。 还要检查用户是否已经有特定工具的基础，比如是否熟悉Python或MATLAB，是否需要安装额外依赖库。可能需要分平台说明，比如Windows和Linux的不同配置步骤。另外，是否需要硬件设备，或者完全是软件仿真。 可能用户的实际需求是整合不同仿真工具，比如将机器学习模型（如TensorFlow）与控制仿真软件结合，所以需要说明如何将两者连接。例如，使用Python的socket库进行通信，或者利用FMI（功能 mock-up 接口）标准进行模型交换。 最后，确保回答结构清晰，步骤详细，并包含常见问题解答，帮助用户避免常见错误。验证示例代码的正确性，确保用户能顺利复现。如果有官方文档或社区资源，也应推荐给用户作为进一步参考。</think>### Easy co-simulation环境搭建与使用指南 #### 一、环境搭建步骤 1. **基础依赖安装** - 安装Python 3.8+环境并配置PATH变量 - 安装核心库：`pip install cosim-lib fmi-standard`（假设工具链基于FMI标准） - 验证安装：`python -c "import cosim; print(cosim.__version__)"` 2. **通信协议配置** ```python # 示例：建立TCP通信通道 import socket server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server.bind(('localhost', 8080)) ``` 3. **模型接口定义** - 创建JSON格式的接口描述文件`model_interface.json`： ```json { "inputs": ["voltage", "frequency"], "outputs": ["current", "temperature"], "step_size": 0.001 } ``` #### 二、使用教程 1. **创建联合仿真项目** ```python from cosim import Environment env = Environment( sim_time=10.0, sync_interval=0.01, log_level="INFO" ) ``` 2. **添加仿真模型** ```python # 添加MATLAB/Simulink模型 matlab_model = env.add_model( name="MotorCtrl", type="FMI2", path="models/motor_ctrl.fmu" ) # 添加Python计算模型 python_model = env.add_model( name="ThermalCalc", type="Python", script="scripts/thermal_model.py" ) ``` 3. **运行与监控** ```python env.connect(matlab_model.outputs["torque"], python_model.inputs["load"]) env.initialize() results = env.execute() ``` #### 三、关键注意事项 1. **时间同步机制** $$ \Delta t_{sync} = \min(t_{step}^{model1}, t_{step}^{model2}) $$ 需保证各子系统步长满足整数倍关系[^1] 2. **数据预处理** - 使用标准化方法处理接口数据： $$ x_{norm} = \frac{x - \mu}{\sigma} $$ 可避免不同量纲系统间的数值冲突[^2] 3. **调试技巧** ```python # 实时监测数据流 env.set_monitor( variables=["MotorCtrl.speed", "ThermalCalc.temp"], callback=lambda data: plt.plot(data['time'], data['values']) ) ```
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