探索高效API测试的利器:Requester——面向人类的HTTP客户端
2024-05-21 05:31:18作者:廉皓灿Ida
🚀 请求者(Requester)是一个专为Sublime Text 3打造的现代、团队导向型HTTP客户端,它巧妙地融合了Postman、Paw和HTTPie等应用的优点,并注入了Requests库的独特魅力。🌟
项目简介
Requester的目标是提供一个既美观又实用的工具,让用户在处理HTTP请求时享受编程的乐趣。它支持广泛的特性,如设置请求体、查询参数、自定义头部、cookies,以及HTTPS、代理、重定向等功能。不仅如此,Requester还提供了一个直观且现代化的用户体验。
技术分析
基于强大的Python Requests库,Requester实现了以下关键功能:
- 使用Python语法轻松设定请求参数。
- 支持环境变量,允许用Python代码定义。
- 并行执行和显示响应,或通过引用链式执行请求。
- 自动高亮显示、格式化的输出结果,错误信息清晰明了。
- 完全支持GraphQL。
此外,Requester设计友好,便于团队协作:
- 通过Git或其他版本控制系统共享请求。
- 将请求导出到cURL或HTTPie,从cURL导入请求。
- 内置轻量级测试运行器,支持JSON Schema验证。
- 提供性能基准测试工具,类似于Apache Bench。
应用场景
无论你是开发者、测试人员还是API爱好者,Requester都能满足你的需求:
- 快速测试和调试Web服务API。
- 高效管理API调用历史。
- 团队间协作分享和版本控制API请求配置。
- 轻松集成到现有的开发工作流中,例如与Git一起使用。
项目特点
- 简洁优雅的语法结构,易于编写和理解。
- 强大的多请求管理和历史记录导航。
- 环境变量支持,可以使用Python表达式。
- 链接请求功能,让API探索更便捷。
- 可以将Requester测试导出为可执行脚本。
- 兼容Linux、Windows和macOS操作系统。
- 扩展性强,能够引入任何Python包。
获取并开始使用Requester
- 下载并安装Sublime Text 3。
- 安装Sublime Text的Package Control插件。
- 通过命令面板(快捷键
shift+cmd+p)搜索并安装Requester。 - 按照教程或直接尝试编写请求代码,然后按
ctrl+alt+r(或ctrl+r在macOS上)运行。
为了体验Requester的强大功能,即使你从未使用过Sublime Text,也值得尝试一下。让我们一起进入高效的API测试和调试时代!✨
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660