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如何获取变量token的值

二、如何获取token的值,进行接口测试 接口测试的工具大部分都可以获取登录之后返回的token值,这里给大家讲解如何用apipost获取token值的方法。...先打开apipost,进行登录接口的编写,然后获取token的值。...1.png 接着我们来引用这个token的值,引用token的值需要我们先设置环境变量 2.png 3.png 环境选择为新建好的环境,在引用url地址。...引用格式为{{变量名}} 4.png 在去设置后执行脚本获取token值,“token”是参数名称,response.json.token的意思是返回的json数据中的token值。...7.png 选择接口点击添加到流程测试中 8.png 9.png 进行流程测试 10.png 11.png 这就是如何获取token值进行接口流程测试的步骤了。

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    Springboot yml获取系统环境变量的值

    注意,这里说的是获取系统环境变量的值,譬如Windows里配置的JAVA_HOME之类的,可以直接在Springboot的配置文件中获取。...我们经常使用一些docker管理平台,如DaoCloud、rancher之类的,里面都可以配置环境变量,目的当然也就是供程序获取。...使用环境变量的话,可以避免在application.yml里直接明文编写数据库密码、appkey之类的。 用法很简单 譬如我系统环境变量里,配置的有M2_HOME ?...那么就可以在application.yml使用如下 maven: path: ${M2_HOME} 然后在代码里就能根据maven.path取到环境变量配置的值了。...通过上面的方式,就可以做到不明文编码一些敏感密码之类的,只配置在环境变量里,就能避免所有开发人员看到了。

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    Swift 解决Debugger中无法获取变量值的问题

    po 变量名 or print 变量名 会出现出现问题的地方 warning: Swift error in module 项目名....如图,左侧视图中无法像以往一样随意查看变量的数据,右侧报了一堆错,可以看出提示我们在项目的桥头文件中第三方库MJRefresh的导入方式有误。...是的,项目中在MJRefresh桥头文件中的导入方式如下: #import "MJRefresh.h" 如果你是通过Cocoapods来使用OC第三方的库,你需要将导入方式改为这种方式: @import...MJRefresh; 以这种方式逐个修改OC第三方的导入方式,就可以解决控件台无法获取变量值的问题了。...如果是通过Cocoapods来使用Swift第三方库,直接在需要使用的地方导入即可 import Swift第三库的名称

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    jsp的appilication.getInitParameter()方法无法获取到值的问题

    背景介绍 今天研究jsp的内置对象时发现,使用appilication.getInitParameter()从web.xml文件中获取值的时候,死活获取不到,折腾了将近一个小时,后来出现问题的原因却让我感到智商遭到了侮辱...web.xml的配置信息 的办法 首先,你要确定你上面两个文件都没有写错,其次,如果你用了JRebel,请重新启动tomcat,而不是使用热部署,我就是被这玩意坑的,太惨了。。。。...问题的原因应该是这样的,虽然JRebel可以在你更新了后台或者前端的文件信息时,能热部署到服务器上,但是貌似这货并没有将web.xml文件重新加载一遍,所以导致了这个问题。...当然了,如果你重启服务器还是出现这个问题,那么就是你的文件写错了。 Good luck for you! 结语 感谢您的阅读,欢迎指正博客中存在的问题,也可以跟我联系,一起进步,一起交流!

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    Python使用tensorflow中梯度下降算法求解变量最优值

    TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器,是一个采用数据流图(data flow graphs)用于数值计算的开源软件库。...TensorFlow可以在普通计算机、服务器和移动设备的CPU和GPU上展开计算,具有很强的可移植性,并且支持C++、Python等多种语言。...], x_data) + 0.300 #构造一个线性模型,训练求解W和b #初始值b = [0.0] b = tf.Variable(tf.zeros([1])) #初始值W为1x2的矩阵,元素值介于[...#拟合平面,训练次数越多越精确,但是也没有必要训练太多次 for step in range(0, 201): sess.run(train) #显示训练过程,这里演示了两种查看变量值的方法...print(step, sess.run(W), b.eval()) 运行结果如下,可以发现求解的结果非常接近理论值,为避免浪费大家流量,这里省略了中间的180个训练结果。

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    execute sp_executesql 用变量获取返回值

    ,如果要传递一个newid(),必须使用局部变量 注意存储过程的返回值必须为整形 declare @id declare @name int exec @name=demo @id select...stmt 中指定的每个参数都必须在 @params 中定义。如果 stmt 中的 Transact-SQL 语句或批处理不包含参数,则不需要 @params。该参数的默认值为 NULL。...[@param1 =] @#value1@# 参数字符串中定义的第一个参数的值。该值可以是常量或变量。必须为 stmt 中包含的每个参数提供参数值。...如果 stmt 中包含的 Transact-SQL 语句或批处理没有参数,则不需要值。 n 附加参数的值的占位符。这些值只能是常量或变量,而不能是更复杂的表达式,例如函数或使用运算符生成的表达式。...返回代码值 0(成功)或 1(失败) 结果集 从生成 SQL 字符串的所有 SQL 语句返回结果集。

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    Crontab任务执行脚本source无法获取环境变量

    最近在使用Linux的过程中,需要通过crontab任务启动一个脚本,并且在脚本中需要使用到本地的环境变量。查了很多的网上资料,都说使用“source”或者“.”就可以了,如下所示: #!...但是,实际执行过程中发现,并没有获取到对应的环境变量。经过好几天排查发现,在.bashrc文件开始的地方发现这样几行代码(不同的Linux系统可能有不同的实现,但都是相同的用处。)...默认情况下,用crontab任务启动脚本是关闭该交互式选项的。因此,当使用crontab任务执行脚本时,会直接return,因此不会执行.bashrc之后的代码。...有两种办法解决: 直接注释掉.bashrc中的几行代码。...这样做,之后所有的crontab任务都可以直接使用source来获取.bashrc中设置的环境变量,但是可能会对其他地方的产生影响,毕竟.bashrc中设置的环境变量可能会覆盖掉其他的环境变量; 可以在

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    TensorFlow中的Nan值的陷阱

    之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan...01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后,找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法(原文地址:这里),大致的解决办法就是,在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log...函数,然后计算得到的Nan,一般是输入的值中出现了负数值或者0值,在TensorFlow的官网上的教程中,使用其调试器调试Nan值的出现,也是查到了计算log的传参为0;而解决的办法也很简单,假设传参给...不过需要注意的是,在TensorFlow中,tf.nn.sigmoid函数,在输出的参数非常大,或者非常小的情况下,会给出边界值1或者0的输出,这就意味着,改造神经网络的过程,并不只是最后一层输出层的激活函数...举例说明就是TensorFlow的官网给的教程,其输出层使用的是softmax激活函数,其数值在[0,1],这在设计的时候,基本就确定了会出现Nan值的情况,只是发生的时间罢了。

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    函数的变量+返回值

    函数的变量: 局部变量 和 全局变量 Python中的任何变量都有特定的作用域 在函数中定义的变量一般只能在该函数内部使用,这些只能在程序的特定部分使用的变量我们称之为局部变量 在一个文件顶部定义的变量可供文件中的任何函数调用...,这些可以为整个程序所使用的变量称为全局变量 (1)、局部函数: #!...fun(): print x fun() 执行结果: [[email protected]zhdya01 python]# python 1.py global var (3、)定义某个值为全局变量.../usr/bin/python x= 200 def fun(): x = 11 y = 1 print locals() ##以字典的形式返回变量的值 fun()...输出结果: {'y': 1, 'x': 11} 函数的返回值: 函数被调用后会返回一个指定的值 函数调用后默认返回None 指定return 来返回一个值 返回值可以是任意类型 一旦return执行后

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    Tensorflow中的共享变量机制小结

    今天说一下tensorflow的变量共享机制,首先为什么会有变量共享机制? 这个还是要扯一下生成对抗网络GAN,我们知道GAN由两个网络组成,一个是生成器网络G,一个是判别器网络D。...所以这里D的输入就有2个,但是这两个输入是共享D网络的参数的,简单说,也就是权重和偏置。而TensorFlow的变量共享机制,正好可以解决这个问题。...,还有这里用的是 # get_variable定义的变量,这个和Variable # 定义变量的区别是,如果变量存在get_variable # 会获得他的值,如果不存在则创建变量 def fc_variable_scope_v2...""" # 解释: # 当reuse为True时时候,而这里定义了新变量u, # 之前不存在,这样也无法reuse。..., # 必须define fully变量,也就是要指定变量 # 的shape或者初始值等。

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