使用Postman的模拟（mock）后端服务

最新推荐文章于 2025-03-04 09:19:21 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lixinging/article/details/93008986

场景：
在项目开发过程中，经常会遇到前端或后端开发工作延迟，可能阻碍测试团队有效地完成工作的问题。
那么，在多个接口相互依赖，且接口文档及接口的响应数据都比较完善的情况下，不调用依赖接口测试当前接口呢？
Postman很好的解决了这一问题，它可以mock模拟依赖接口的返回值，这样就可以专注的测试当前接口。

以下使用Postman创建mock-server，并创建可以请求的接口。
1、下载安装Postman
2、打开Postman，新建一个Mock Server

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录入Request Path 。response Body这里可以先随便填，后面可以再修改


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填写mock server name，点击create按钮


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创建完成，生成了mock-url


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3、定义request
1）.上一步在Collections的mock server下已经生成了两个名为mockget 、mockpost的request


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2）. 任意打开其中一个request，选择environment为mock server


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3）. 自定义接口的返回值，在右上角add example，default是默认的返回值，即最初创建mock server时手动添加的返回值


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4、点击send按钮，发送请求


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END

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利用Modbus库，编程实现采集传感器数据和控制硬件设备（传感器和硬件通过slave模拟）
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打开Postman，点击左上角New，选择Mock server在新弹出页面中设置请求模式，请求地址，请求状态码和请求返回内容，不过这些在之后都可以进行修改的。对新建的接口进行请...然后点击postman提供的发送请求功能，向我们创建的后台发送请求，在软件的下方，我们可以看到我们模拟的后台返回的数据。1、打开软件，进入自己的工作空间(workspace)，如果没有的话，自己新建一个，全部按照默认设置就可以。6、现在我们修改我们的模拟服务器返回的数据，修改返回的数据，请求成功返回json字符串。
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2024使用Postman协助前端开发（测试工具模拟后端）mock server
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在前端开发过程中往往需要获取数据来测试前端是否正常运行，而基于前后端分离的开发模式，往往前后端是同时进行开发由API文档统一规范开发细节，所以往往前端在没有后端的情况下不知道前端开发是否正常，所以这时候就需要一个模拟后端的工具供前端测试postman就是众多测试工具中的一个，也是我比较推荐的一个Postman 是一个非常流行的 API 开发工具，不仅可以用来测试和调试 API（后端），还可以用来创建和管理 Mock 服务器，以便在没有后端服务的情况下进行前端开发。
成神之路之postman使用，使用postman的模拟服务模拟后端mock
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最近在做一些app，前后端分离的开发模式是必须的。一直用的python flask做后端的快速POC，python本身就是一门胶水语言，开发起来方便快捷，而flask又是一个极简的webserver框架（比Django简洁）。但在这里推荐的是使用Postman，避免同时打开pycharm和webstorm，同时对于不懂python的同学也是福音。 在整个开发过程中，前端或后端的延迟可能会阻碍相关团队有效地完成工作。一些后端的API工程师已经开始使用Postman去测试后端endpoint，而不依赖于前端U
postman 无法链接到ubuntu 上的服务进行调试
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postman 安装在windows 10 上，用vmware装了一台ubuntu 20.04虚拟机，因测试需要，把服务器端代码部署到ubuntu ，在postman上使用接口链接调试，可是怎么也链接不上，超时就退出了： 一开始就觉得应该是系统的端口没放开导致，于是使用ufw添加端口，但是仍然不行。然后就误认为是程序有bug，结果找了一整天还是没有找到原因。最终利用额外的电脑添加测试环境，确定是系统设置问题，又回到端口配置的问题上。 这次使用iptable的方式进行添加，就可以了！ 使用sudo
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主要介绍了Postman动态获取返回值过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
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【Postman】Postman模拟服务（mock）使用教程
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这样我们就得到了一个mock server的地址，也就是说，这个mock server是postman在自己的服务器上为我们创建的，只要我们打开postman，我们都可以直接用这个地址来访问mock的API。点击下图中的Example，在出现的界面内点击“Add Example”，就会创建一个该Request的一个Response。点击新创建的测试用例旁边的箭头，再点击“Mocks”，在切换出的界面中，点击“Create a mock server”。”，选择“Add Request”添加请的请求。
Postman的使用方法（适用于前后台分离，测试后台接口）
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1.第一步：选择请求方式如：post/get请求如下图所示； 2.第二步：填写请求地址如图2所示； 3.第三步：填写请求的参数，先选择图3部分，然后将请求的参数填入key位置，如图4所示，value位置为请求参数的值，如图5所示； 4.第四步：发送请求Send按钮，如图6所示； 5.第五步：选择Body如图7所示，图8部分是请求返回的结果，图8显示的是请求发送成功后的返回结果。 ...
Postman的使用
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释义：如果点击响应报文中的链接，Postman会使用该URL创建一个新的GET请求。如果您登录了Postman，您的数据将与我们的服务器同步，确保您下次使用该应用程序（而不仅仅是在本地）时。# 我们可以将Postman账号下的数据同步至Postman服务器，当在其它地方登陆时，可以将同步至Postman服务器的数据同步至本地电脑，从而告别手动同步的烦恼。下载Newman，Postman的命令行伴侣，将Postman集合与您的构建系统集成，或通过cron作业为您的API运行自动化测试用例。
Postman接口Mock Server服务器设置
沫沫1890S的博客
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Postman接口Mock Server服务器设置，适用场景：后端的接口还没有开发完成，前端的业务需要调用后端的接口；当前端需要什么数据，mock模拟的结果直接给什么数据即可。
PostMan笔记（四）Mock服务与API文档管理
喜欢历史的码农
04-23 1251
（1）API文档的创建和编辑：可以使用Postman创建和编辑API文档，可以包括API的概述、端点的详细信息、请求和响应示例、参数描述、错误码等信息。（2）API文档的版本管理：可以使用Postman管理API文档的版本，并比较不同版本之间的变化。（3）API文档的共享：可以使用Postman将API文档共享给其他用户，以便团队内部协作和交流。（4）API文档的查看和搜索：可以使用Postman查看API文档，并根据关键字搜索API文档。
postman基本操作
qq_64388558的博客
07-04 250
3. 集合中添加一个请求， 在请求右边三个点处， 点击add example。在example里面可以设置接口的路径。以及响应数据，状态码。2. 将接口中使用数据文件中数据的地方进行参数化。（其中接口如何涉及到关联了，需要设置好关联） 注意，一定要记得保存。3. 接口集合处，点击右边三个点， 选择其中的run collection， 设置相关内容，点击run。2. 新建mock server， 选择现有集合， 再设置mock server信息。1. 准备数据文件。4. 查看运行结果。
使用postman mock服务模拟数据更新的详细设计步骤
最新发布
08-07
<think>我们正在讨论的是Postman Mock服务，特别是关于如何实现数据更新的详细步骤和设计方法。根据用户的问题，我们需要详细说明使用Postman Mock服务进行数据更新的步骤。 注意：Mock服务通常用于模拟API的响应，它并不直接更新实际的数据存储，而是通过预设的响应来模拟更新操作（如PUT、POST、DELETE）的返回结果。因此，我们所说的“数据更新”实际上是指模拟更新操作后的响应。 步骤概述： 1. 创建或选择一个集合（Collection） 2. 在集合中定义需要模拟更新操作的API（例如PUT或PATCH请求） 3. 为这些API设置示例（Examples），这些示例将作为Mock服务的响应 4. 创建Mock服务器（Mock Server） 5. 在代码或测试中调用Mock服务器的URL（模拟更新操作） 详细步骤： 1. **创建集合（Collection）并添加请求** 打开Postman，创建一个新的集合（或使用现有集合）。在该集合中，添加一个请求，比如一个PUT请求，用于模拟更新数据。设置请求的URL（例如`/users/{{userId}}`）和必要的请求体（Body）。 2. **为更新操作设置示例（Examples）** 在请求中，我们可以设置多个示例（Examples）来模拟不同的更新场景（如更新成功、更新失败等）。 - 点击请求下的“Examples”选项卡，然后点击“Add Example”。 - 为示例命名（例如“Update User Success”）。 - 设置响应状态码（如200表示成功，400表示失败等）。 - 设置响应体（Body），可以是一个JSON对象，表示更新后的资源状态。 - 设置响应头（Headers），如`Content-Type: application/json`。 3. **创建Mock服务器** - 在Postman中，点击左侧的“Mock Servers”选项卡（如果没有，可以在“Browse”里找到）。 - 点击“Create Mock Server”。 - 选择之前创建的集合。 - 输入Mock服务器的名称，并可以选择环境（可选）。 - 点击“Create”按钮，Postman会生成一个Mock服务器的URL（例如`https://<mock-id>.mock.pstmn.io`）。 4. **调用Mock服务进行更新操作** 现在，我们可以使用任何HTTP客户端（包括Postman本身）向这个Mock服务器的URL发送请求。例如，发送一个PUT请求到`https://<mock-id>.mock.pstmn.io/users/1`，Mock服务器会根据请求的路径和请求方法返回我们预设的示例响应。 5. **动态响应（可选）** 如果需要更复杂的模拟，比如根据请求内容返回不同的响应，可以使用Postman的脚本功能（Pre-request Script或Tests）编写动态逻辑。但请注意，Mock服务器本身不支持动态脚本，除非使用Postman的高级模拟功能（如使用模板变量）。我们可以通过设置多个示例，并利用Mock服务器的匹配规则（根据请求路径、方法、请求头等匹配对应的示例）来返回不同的响应。 设计方法： - **设计不同的更新场景**：为不同的更新结果（成功、失败、部分更新等）设置不同的示例。 - **使用路径参数和查询参数**：在URL中使用变量（如`/users/:id`），然后在示例中设置对应的路径参数，这样Mock服务器可以匹配不同资源的更新请求。 - **使用环境变量**：如果需要切换不同的模拟环境，可以利用Postman的环境变量来管理Mock服务器的URL。 注意：Mock服务不会持久化数据，它只是返回预设的响应。因此，每次调用更新操作，它都会返回预设的响应，而不会改变Mock服务器上的任何状态（因为根本就没有实际的数据存储）。 引用说明： 根据提供的引用，我们了解到创建Mock服务器时可以先随意写一个API，后续可以在Mock服务器的集合下再添加API[^2]。另外，引用[3]提到了在本地进行接口自动化测试时，Mock环境搭建的重要性[^3]。 因此，在详细步骤中，我们按照这个思路：先创建Mock服务器，然后在集合中逐步完善API和示例。 相关问题： 1. 如何在Postman中为同一个API设置多个Mock响应示例？ 2. Postman Mock服务能否模拟数据库更新后的状态变化？ 3. 如何将Postman Mock服务集成到持续集成（CI）流程中？ 回答用户问题： 综上所述，使用Postman Mock服务实现数据更新的模拟步骤如下： 1. 创建集合并添加更新操作的请求（如PUT）。 2. 为该请求设置多个示例（Examples），模拟不同更新场景的响应。 3. 创建Mock服务器并关联该集合。 4. 使用生成的Mock服务器URL发送更新请求，验证返回的响应是否符合预设的示例。 注意：Mock服务仅用于模拟响应，不实际更新数据。 引用： [^1]: 总结，通过上面的操作，我们实现了一个最简单的demo模型。但实际上，有了这个功能才是postman学习的开始，因为很多功能都是基础这个功能的基础上进行的，比如用例的批量执行，Mock ，接口文档等功能。 [^2]: postman 创建mock-server。创建时的第一步会让你先写一个api,这里可以先随便写，api可以在创建好了的mock-server文件夹下再创建。 [^3]: python接口自动化之本地mock环境搭建过程。重点要学会数据如何分离，掌握数据的批量处理过程。</think>### 使用 Postman Mock 服务实现数据更新的详细步骤和设计方法 Postman Mock 服务通过模拟 API 响应实现数据更新测试，以下是详细操作流程： --- ### 一、核心设计原理 1. **Mock 服务本质** 创建虚拟 API 端点，返回预设响应（如 `200 OK` + 更新后的 JSON 数据），不操作真实数据库[^2]。 2. **数据更新模拟** 通过设置不同请求参数（如 `PUT /users?id=1`）匹配对应的响应示例，模拟更新结果。 --- ### 二、详细实现步骤 #### 步骤 1：创建 Mock 服务器 1. 在 Postman 侧边栏点击 **Mock Servers** → **Create Mock Server** 2. 配置基础信息： ```markdown - Server Name: `用户数据更新Mock` - 关联集合：选择包含更新 API 的集合（或新建） - Environment: 选择关联环境（可选） ``` 3. 记录生成的 Mock URL（格式：`https://<mock-id>.mock.pstmn.io`）[^2] #### 步骤 2：设计数据更新 API 在集合中添加更新请求（以用户信息更新为例）： ```http PUT {{mock_url}}/users Body (JSON): { "id": 1, "name": "新用户名", "role": "admin" } ``` #### 步骤 3：设置响应示例（关键） 针对不同更新场景创建多个示例： 1. **成功更新示例** ```markdown - Status: `200 OK` - Body: ```json { "code": 200, "data": { "id": 1, "name": "新用户名", "updated_at": "2023-11-01T12:00:00Z" } } ``` ``` 2. **失败更新示例** ```markdown - Status: `404 Not Found` - Body: ```json {"error": "用户不存在"} ``` ``` #### 步骤 4：动态响应（高级） 使用 **Postman 脚本** 实现条件响应： ```javascript // 在Pre-request Script中 const userId = pm.request.url.query.get("id"); pm.variables.set("targetUserId", userId); // 在Tests脚本中 if (pm.response.code === 200) { const jsonData = pm.response.json(); pm.test("更新时间已刷新", () => { pm.expect(jsonData.updated_at).to.include("2023"); }); } ``` #### 步骤 5：集成测试 1. 在自动化测试中调用 Mock URL： ```python # Python 示例 import requests mock_url = "https://your-mock-id.mock.pstmn.io" response = requests.put(f"{mock_url}/users?id=1", json={"name": "测试用户"}) print(response.json()) # 将返回预设的更新响应 ``` 2. 验证响应是否符合预期结果[^3] --- ### 三、最佳实践设计 1. **参数化匹配** - 使用 URL 参数区分资源：`/users/:id` - 设置 Header 匹配规则：`Content-Type=application/json` 2. **状态码覆盖** 创建 3 种核心响应示例： - `200 OK`（成功更新） - `400 Bad Request`（参数错误） - `404 Not Found`（资源不存在） 3. **数据版本控制** 在响应体中添加 `version` 字段模拟数据版本变更： ```json {"data": {...}, "version": "v2.1"} ``` --- ### 四、注意事项 1. Mock 服务**不持久化数据**，每次请求返回独立预设响应[^1] 2. 需开启 **Proxy** 捕获真实请求与 Mock 响应的差异 3. 免费版 Mock 调用限制： - 每月 1000 次请求 - 响应延迟 100-300ms > 通过此设计，可在不修改后端代码的情况下，完整测试前端的数据更新逻辑和错误处理流程[^3]。 --- **相关问题** 1. 如何验证 Postman Mock 返回的响应数据是否符合实际业务规则？ 2. Mock 服务与真实数据库更新如何平滑过渡？ 3. Postman Mock 在持续集成(CI)流程中的集成方法？ [^1]: 总结，通过上面的操作，我们实现了一个最简单的demo模型。但实际上，有了这个功能才是postman学习的开始，因为很多功能都是基础这个功能的基础上进行的，比如用例的批量执行，Mock ，接口文档等功能。 [^2]: postman 创建mock-server。创建时的第一步会让你先写一个api,这里可以先随便写，api可以在创建好了的mock-server文件夹下再创建。 [^3]: 重点要学会数据如何分离，掌握数据的批量处理过程。在本节课中jar包是一个关键内容，其他就看自己怎么设计编码和验证需求了。
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