微信接口测试号问题解决方案

你真的了解接口测试吗? 本文章详细介绍接口测试的基础理论知识、为什么要测试接口,测试接口有哪些好处以及相关的扩展知识和疑问解答 文章目录一、前言二、接口测试基础理论三、为什么要进行接口测试四、接口测试有哪些好处五、如何开展接口测试六、知识小课堂 阅读详情

1、第一个问题,自己的服务器应该上传哪些代码,我在网上找了一个能用的,如下:

(1)index.php

<?php  

date_default_timezone_set("Asia/Shanghai");  

define("TOKEN", "weixin");  
  
require_once("Utils.php");  

Utils::traceHttp();  
  
$wechatObj = new wechatCallBackapiTest();  

if (isset($_GET["echostr"])){  
    $wechatObj->valid();  
}else {  
    $wechatObj->responseMsg();  
}  
  
class wechatCallBackapiTest  
{  
    
    public function valid()  
    {  
        $echoStr = $_GET["echostr"];  
        if ($this->checkSignature()){  
            echo $echoStr;  
            exit;  
        }  
    }  
  
    
    private function checkSignature()  
    {  
        $signature = $_GET["signature"];  
        $timestamp = $_GET["timestamp"];  
        $nonce = $_GET["nonce"];  
  
        $token = TOKEN;  
        $tmpArr = array($token, $timestamp, $nonce);  
        sort($tmpArr);  
        $tmpStr = implode($tmpArr);  
        $tmpStr = sha1($tmpStr);  
  
        if ($tmpStr == $signature){  
            return true;  
        }else {  
            return false;  
        }  
    }  
  
    
    public function responseMsg()  
    {  
       
        $postStr = $GLOBALS["HTTP_RAW_POST_DATA"];  
       
        Utils::logger($postStr);  
        if (!empty($postStr)){  
          
            $postObj = simplexml_load_string($postStr, 'SimpleXMLElement', LIBXML_NOCDATA);  
            $RX_TYPE = trim($postObj->MsgType);  
        
            switch($RX_TYPE){  
                case "event":  
                    $result = $this->receiveEvent($postObj);  
                    break;  
                default:  
                    $result = "unknow msg type:".$RX_TYPE;  
                    break;  
            }  
            
            Utils::logger($result, '公众号');  
            echo $result;  
        }else{  
            echo "";  
            exit;  
        }  
    }  
  
   
    private function receiveEvent($object)  
    {  
        switch ($object->Event){  
        
            case "subscribe":  
                $content = "欢迎关注微微一笑很倾城";  
                break;  
            default:  
                $content = "";  
                break;  
        }  
        $result = $this->transmitText($object, $content);  
        return $result;  
    }  
  
    
    private function transmitText($object, $content)  
    {  
        $xmlTpl = "<xml>  
    <ToUserName><![CDATA[%s]]></ToUserName>  
    <FromUserName><![CDATA[%s]]></FromUserName>  
    <CreateTime><![CDATA[%s]]></CreateTime>  
    <MsgType><![CDATA[text]]></MsgType>  
    <Content><![CDATA[%s]]></Content>  
</xml>";  
        $result = sprintf($xmlTpl, $object->FromUserName, $object->ToUserName, time(), $content);  
        return $result;  
    }  
}  

(2)Utils.php

<?php  
class Utils  
{  
    public static function traceHttp()  
    {  
        $content = date('Y-m-d H:i:s')."\n\rremote_ip:".$_SERVER["REMOTE_ADDR"].  
            "\n\r".$_SERVER["QUERY_STRING"]."\n\r\n\r";  
        $max_size = 1000;  
        $log_filename = "./query.xml";  
        if (file_exists($log_filename) and (abs(filesize($log_filename))) > $max_size){  
            unlink($log_filename);  
        }else {  
  
        }  
        file_put_contents($log_filename, $content, FILE_APPEND);  
    }  
  
    public static function logger($log_content, $type = '用户')  
    {  
        $max_size = 3000;  
        $log_filename = "./log.xml";  
        if (file_exists($log_filename) and (abs(filesize($log_filename)) >  
                $max_size)) {  
            unlink($log_filename);  
        }  
        file_put_contents($log_filename, "$type  ".date('Y-m-d H:i:s')."\n\r".$log_content."\n\r",  
            FILE_APPEND);  
    }  
}  

(3)output_query.php

<?php  
@header('Content-type: text/plain;charset=UTF-8');  
$filepath = './query.xml';  
readfile($filepath);  

(4)output_log.php

<?php  
@header('Content-type: text/plain;charset=UTF-8');  
$filepath = './log.xml';  
readfile($filepath);  

2、代码上传了,但是还是配置失败

原因:(1)服务器没有安装apache,这个自己去网上百度,一大堆;(2)没有安装php运行环境,附个链接:点击打开链接

(3)路径要填写对,前面要加http://或者https://

改完这些测试,很好用的一个debug:点击打开链接

对app和微信小程序进行接口测试 Apipost 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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秦时明月的专栏 3441

Jmeter微信小程序接口测试

  最近公司新项目组开发一款微信小程序电商平台,为了更好保证产品质量,因此提出了需要进行接口测试。 从接口本身来讲,对其测试与其他项目应该是一样的。所以不难理解,我们要对小程序的接口测试需要准备的 材料有:    1、完备的接口文档(什么是完备的接口文档,之前文章有写到,这里不再缀叙)    2、测试工具的选型(Jmeter/postman/或者直接撸代码?),在这里我对jmete...

weixin_30518397的博客 4275
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