博客
关于我
用postman测试url参数
阅读量:319 次
发布时间:2019-03-04

本文共 658 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

const http = require('http');const querystring = require('querystring');http.createServer((req,res)=>{    if(req.url.startsWith('/login')){        let pdata = '';        req.on('data',(chunk)=>{            pdata += chunk;        });        req.on('end',()=>'{            let obj = querystring.parse(pdata);            res.end(obj.id+' ---- '+obj.name);        })    }}).listen(3000,()=>'{        console.log('server is on!');    });

这是一个Node.js服务器代码示例,用于处理登录请求。服务器创建了一个HTTP服务器,并监听3000端口。当收到以'/login'开头的请求时,服务器会读取请求数据,并使用querystring.parse解析参数。最后,服务器将解析后的id和name返回给客户端。

在Postman测试时,需要选择"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"作为请求头,这样可以确保数据被正确解析并返回。

转载地址:http://ontq.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
查看>>
opencv之模糊处理
查看>>