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AnyProxy做App网络流量测试
AnyProxy是一个开放式的HTTP代理服务器。Github主页：[https://github.com/alibaba/anyproxy]主要特性包括：基于Node.js，开放二次开发能力，允许自定义请求处理逻辑支持Https的解析提供GUI界面，用以观察请求本次教程以Mac系统为主。一、安装作为全局模块，安装anyproxy:sudonpminstall-ganyproxy命令行启动AnyProxy，默认端口号8001sudoanyproxy启动后将终端http代理服务器配置为127.0.0.1:8001即可访问http://127.0.0.1:8002 ，web界面上能看到所有的请求信息其他命令：配置启动端口，如8888端口启动sudoanyproxy--port8888二、安装证书1、Mac系统生成RootCA命令行执行：sudoanyproxy–root执行完成之后，会打开证书的安装路径，即可看到rootCA.crt文件,双击打开，找到刚刚导入的AnyProxy证书，配置为信任（AlwaysTrust）。 2、iOS系统信任CA证书1、配置手机Wi-Fi...
iOS实时查看App运行日志
本文讨论如何实时查看输出在console控制台的日志。一、Xcode 通过Window->Devices打开devices界面，选择我们的手机，也能看到手机中运行的进程输出的日志。如图： 二、libimobiledevice安装libimobiledevice很简单，在命令行输入：brewinstall--HEADlibimobiledevice注意，需要加上–HEAD选项，如果不加，安装是老版本，不支持iOS10的手机，所以安装时，需要加上–HEAD选项 1、使用idevicesyslog在命令行输入：idevicesyslog 就可以在屏幕上看见手机上所有的日志了。 2、查看我们想要的日志1）将设备日志重定向到文件idevicesyslog>>iphone.log&该命令是将日志导入到iphone.log这个文件，并且是在后台执行。2）用tail-f和grep查看logtail-fiphone.logtail-fiphone.log|grep'QQ'#查看包含QQ的行如下图：&nbs...
Appium+Python3+ Android入门
Appium是一个自动化测试开源工具，支持iOS平台和Android平台上的原生应用，web应用和混合应用。一、环境配置1、安装Node.jshttps://nodejs.org/2、安装Appiumhttp://appium.io/ 3、安装AndroidSDKhttp://tools.android-studio.org/index.php/sdk4、安装Python-clientpip3installAppium-Python-Client5、安装Appium-clientnpminstallwd最后，打开命令行，输入“appium-doctor”命令，如果出现以下提示，说明你Appium所需要的各项环境都已准备完成。二、服务关键字DesiredCapabilities在启动session的时候是必须提供的。DesiredCapabilities本质上是以keyvalue字典的方式存放，客户端将这些键值对发给服务端，告诉服务端我们想要怎么测试。desired_caps={}desired_caps['platformName']='Android'desired_cap...
App Inspector 功能详解
AppInspector：浏览器端的移动设备UI查看器，使用树状态结构查看UI布局，自动生成XPaths官网：https://macacajs.github.io/app-inspector/cn/本次教程仅支持Android，windows1、安装Node.jshttp://nodejs.cn/手动安装注意：(version>=v7.x)2、安装macaca执行cmd命令：npmi-gmacaca-cli如果看到如下可爱的图案，那恭喜你安装成功啦！重新安装则会覆盖更新。3、安装JDK，要求1.8或更高版本4、安装AndroidSDK Build-tools25.0.2、AndroidSupportRepository（此处注意Build-tools应和API相互对应）5、安装app-inspector执行cmd命令：npminstallapp-inspector-g6、macaca环境检查执行cmd命令：macacadoctor，可以检查环境是否配置成功。如下图所示则表示环境均配置正常，如果有标红提示，则点击环境部署详情，进行部署。1、获取设备ID>>ad...
App云测试服务对比
我们都知道在测试移动app时最耗时的是在各种测试设备进行测试，因为不论是安卓还是iOS都已经碎片化了。而云测试看似是解决这一问题的有效途径。因此选择哪种云测试平台来协助测试人员进行各种测试就成为首要问题。以下是我调研过的几家主要的云测试平台：AWSDeviceFarm、百度MTC、腾讯优测、阿里云测、Testin云测下面列出各个云测试平台的步骤，报告，在文章的最后列出了功能对比图，和一些个人的总结，仅供参考。AWSDeviceFarm是一项应用程序测试服务，可让您立即在很多设备上测试Android、iOS和Web应用程序并与之交互，或者在设备上实时地重现问题。查看视频、屏幕截图、日志和性能数据，以在推出应用程序前查明并解决问题。1、注册自己AWS账号，登录2、开始创建属于自己的测试工程3、点击createproject,输入projectname，点击createproject按钮，project创建成功，并跳转到project页面。4、Project页面分为2种功能：*Automatedtests（自动化测试）*Remoteaccess（远程访问）5、首先介绍Automatedtes...
自己整理了一个 Dapper的Helper助手类
<connectionStrings><addname="db"connectionString="server=.;database=db;uid=sa;pwd=123456;integratedsecurity=false;"/></connectionStrings>usingDapper;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Configuration;usingSystem.Data;usingSystem.Data.SqlClient;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;namespacePullChargeData.Helper{publicclassDapperHelper<T>{///<summary>///数据库连接字符串///</summary>privatestaticreadonlystringconnectionString=C...
Spring Security（三十七）：Part IV. Web Application Security
MostSpringSecurityuserswillbeusingtheframeworkinapplicationswhichmakeuserofHTTPandtheServletAPI.Inthispart,we’lltakealookathowSpringSecurityprovidesauthenticationandaccess-controlfeaturesfortheweblayerofanapplication.We’lllookbehindthefacadeofthenamespaceandseewhichclassesandinterfacesareactuallyassembledtoprovideweb-layersecurity.Insomesituationsitisnecessarytousetraditionalbeanconfigurationtoprovidefullcontrolovertheconfiguration,sowe’llalsoseehowtoconfiguretheseclassesdirectlywithoutthenamesp...
Spring Security（二十八）：9.4 Authentication in a Web Application
Nowlet’sexplorethesituationwhereyouareusingSpringSecurityinawebapplication(without web.xml securityenabled).Howisauserauthenticatedandthesecuritycontextestablished?现在让我们来探讨在Web应用程序中使用SpringSecurity的情况（未启用web.xml安全性）。如何对用户进行身份验证并建立安全上下文？ Consideratypicalwebapplication’sauthenticationprocess:考虑典型的Web应用程序的身份验证过程： Youvisitthehomepage,andclickonalink.您访问主页，然后单击链接。Arequestgoestotheserver,andtheserverdecidesthatyou’veaskedforaprotectedresource. 请求转到服务器，服务器确定您已请求受保护的资源。Asyou’ren...
Spring Security（二十五）：7. Sample Applications
Thereareseveralsamplewebapplicationsthatareavailablewiththeproject.Toavoidanoverlylargedownload,onlythe"tutorial"and"contacts"samplesareincludedinthedistributionzipfile.Theotherscanbebuiltdirectlyfromthesourcewhichyoucanobtainasdescribedin theintroduction.It’seasytobuildtheprojectyourselfandthere’smoreinformationontheprojectwebsiteat http://spring.io/spring-security/.Allpathsreferredtointhischapterarerelativetotheprojectsourcedirectory.项目提供了几个示例Web应用程序。为避免过大的下载，分发zip文件中仅包含“教程”和“联系人”示例。...
（转）yum提示Another app is currently holding the yum lock; waiting for it to exit...
文章转自yum下载东西突然卡主了，我直接ctrl+c退出，然后再次下载时候出现Anotherappiscurrentlyholdingtheyumlock;waitingforittoexit...解决： 方法一、1）查询进程#psaux|grepyumroot67440.00.0103260900pts/1S+14:590:00grepyumroot259600.00.000?ZSep190:01[yumBackend.py]<defunct>2）删除进程#kill-s9进程id方法二、可以通过强制关掉yum进程：#rm-f/var/run/yum.pid ...
dataframe转化（二）之 apply(),transform(),agg() 的用法和区别
transform用法pandas.Series.transform CallfunconselfproducingaSerieswithtransformedvalues.ProducedSerieswillhavesameaxislengthasself.Parametersfuncfunction,str,listordictFunctiontousefortransformingthedata.Ifafunction,musteitherworkwhenpassedaSeriesorwhenpassedtoSeries.apply.Acceptedcombinationsare:functionstringfunctionnamelistoffunctionsand/orfunctionnames,e.g.[np.exp.'sqrt']dictofaxislabels->functions,functionnamesorlistofsuch.axis{0or‘index’}ParameterneededforcompatibilitywithDataFrame....
pandas之dataframe踩坑指南（一）---apply(func)
importpandasaspddata=pd.read_csv(r"test数据.csv",engine="python",encoding="utf-8")defpprint(row):row["extra"]=1print(row)returnrowdata=data.apply(lambdax:pprint(x),axis=1)print(data) apply在第一列/行上调用func两次，以决定是否可以进行某些优化。直接拿print使用，就不会出现 apply在第一列/行上调用func两次的情况。data=data.apply(lambdax:print(x),axis=1)我猜测先运行第一行式为了设置分配内存空间。解决方案：flag=Falsedefpprint(row):globalflagifflag:row["extra"]=1print(row)else:flag=True returnrowdata=data.apply(lambdax:pprint(x),axis=1)print(data) ...
dataframe转化（一）之python中的apply(),applymap(),map() 的用法和区别
平时在处理dfseries格式的时候并没有注意map和apply的差异 总感觉没啥却别。不过还是有区别的。下面总结一下： importpandasaspddf1=pd.DataFrame({"sales1":[-1,2,3],"sales2":[3,-5,7],}) 1、当我们要对数据框（DataFrame）的数据进行按行或按列操作时用apply()note:操作的原子是行和列，可以用行列统计描述符minmaxmean......当axis=0的时候是对“列”进行操作df2=df1.apply(lambdax:x.max()-x.min(),axis=0)print(type(df2),"",df2) axis=1的时候是对“行”进行操作df3=df1.apply(lambdax:x.max()-x.min(),axis=1)print(type(df3),"",df3) 2.也可以直接选定一列series,或者df直接操作 1.applymap函数之后，...