抓包软件charles4.0

本文介绍如何利用Charle这一抓包工具来辅助自动化测试。Charle可以帮助获取界面上应该显示的数据,并通过接口调用的方式获得这些数据。文中还详细记录了Charle的免费安装过程。

自动化测试需要两种数据。

一个是应该在界面上显示的数据,另外一种是界面上已经显示的数据。

界面上已经显示的数据可以从元素的属性中拿到。

那么另外一种数据,个人觉得通过接口去拿取。


如果在python里debug去看json的数据还是挺累的,所以需要一个抓包软件。

开发推荐用charle这个工具。我个人下载用了一下,感觉很方便。


我在这里记录下charle的安装过程。

当然首先推荐去charle的官网上安装。


不过那个需要付费的,本人是穷人,所以就在网上找了下。

http://www.orsoon.com/Mac/149011.html

这个链接是可以用的。


在输入注册码之前,一定要用安装界面上的charles.jar 去替换到content中java目录下的charles.jar

然后输入

Name:未来软件园 Key:www.orsoon.com

不过还是推荐大家支持正版。


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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