预请求脚本

‘壹’ 接口post请求循环体的脚本怎么写

1.可以指定后续请求的名称或ID，收集运行器将处理其余的工作。

2.它可以在预请求或测试脚本中使用。如果有多个赋值，则优先使用最后一个设定值。3.如果请求中缺post .setnextrequest()，则集合运行器默认为线性执行，并移动到下一个请求。

4.一定要注意:在连续循环一个请求时，应该在某些逻辑中封装setNextRequest，以确保请求不会无限期地运行，否则需要强制关闭收集运行器。

5.在action空白处，点击insert—>step，输入web_custom_request，双击选择该函数，填入如下几个参数值，然后就完成了。

6.这些东西其实很难，所以我们要做对它的话，就得要去研究它，然后来一步一步的尝试做对，我们在研究它的过程中，一定是困难的，但是我们要耐得住困难，加油。

‘贰’ LoadRunner原理

LoadRunner工作原理：

LoadRunner通过模拟上千万用户实施并发负载，实时性能监控的系统行为和性能方式来确认和查找问题。

1、VuGen发生器：捕捉用户的业务流，并最终将其录制成一个脚本：

（1）选择相应的一种协议；

（2）在客户端模拟用户使用过程中的业务流程，并录制成一个脚本；

（3）编辑脚本和设置Run-Time Settings项；

（4）编译脚本生成一个没有错误的可运行的脚本。

2、控制器（Controller）：

（1）设计场景，包括手动场景设计和目标场景设计两种方式；

（2）场景监控，可以实时监控脚本的运行的情况。可以通过添加计数器来监控Windows资源、应用服务器和数据库使用情况。

场景设计的目的是设计出一个最接近用户实际使用的场景，场景设计越接近用户使用的实际情况，测试出来的数据就越接近真实值。

3、负载发生器（Load Generators）：模拟用户对服务器提交请求。

通常，在性能测试过程中会将控制器和负载发生器分开；当使用多台负载发生器时，一定要保证负载均衡（指在进行性能测试的过程中，保证每台负载发生器均匀地对服务器进行施压）。

4、分析器（Analysis）：主要用于对测试结果进行分析。

其原理图如下：

‘叁’ 转运病人应急演练脚本，医院火灾应急预案演练脚本

提起转运病人应急演练脚本，大家都知道，有人问医院火灾应急预案演练脚本，另外，还有人想问护理应急演练脚本(参考版)，你知道这是怎么回事？其实2017年医院感染暴发应急处置演练脚本(2017.8)，下面就一起来看看医院火灾应急预案演练脚本，希望能够帮助到大家！

转运病人应急演练脚本

1、转运病人应急演练脚本:医院火灾应急预案演练脚本

内容来自用户:柏华美ICU病人转运演练。

演练预案名称｜当阳市医院｜火灾应急疏散演练｜演练日期｜年8月28日｜

主办部门｜应急办、保卫科｜指挥长｜夏骏｜预计时长｜30分钟｜转运病人的预案演练的目的。

参演部门｜夏骏院长、副总指挥为徐波副院长，医院消防安全委会成员、应急办、医教科、护理部、综治办、后勤保障科、急诊科、各科室消防安全员｜演练地点｜外科楼住院部二层骨外三病区｜

演｜练｜内｜容｜一、演练目的：为提高医院各科室处置初期火灾事故的技能和应急疏散的能力，全院各部门之间的配合和分工协作，保障患者及职工人身安全，限度减少事故伤害和财产损失。｜二、演练方案及内容：｜1、演练时间：年8月28日下午15：00-15：30。｜2、演练地点：住院部二层骨外三病区3、模拟火灾地点：住院楼二层骨外三病区生活区失火｜1）观摩地点1：住院部外停车场2）观摩地点2：住院部15层电梯前室｜4、演练器材：白烟1个、红烟1个、毛巾50条、灭火器、对讲机8部、消火栓、担架3个、转运平车及轮椅等。｜5、演练内容：灭火应急疏散演练。模拟骨外三病区员工生活区发生火情，科室自救，火势蔓延迅速，未能有效控制，向医院微型消防站和区请求支援。｜6、参与人员：共计人。｜三、演习机构：根据演练分工，此次演练共有8个小组。｜（一）灭火应急疏散指挥组（2人）｜总指挥：院长夏骏｜副总指挥：副院长徐波｜成员：医院消防安全委会成员、院办、综治办、后勤保障科转运意外应急预案脚本。

2、转运病人应急演练脚本:护理应急演练脚本(参考版)

内容来自用户:护理部

一、化疗外渗应急处置流程及演练参考脚本

场景：甲在巡视病房时发现12床正在输注化疗柔红霉素的手出现约1cm的输液外渗，局部皮肤呈红色。

2017年医院感染暴发应急处置演练脚本(2017.8)

角色扮演：甲(者)、医生、病人

甲：，你的输液有些外渗，你先别动，我马上来处理。(关闭输液调节器，通知医生，报告长，回室准备用物)

医生：利多卡因O．1g加5mg扇形封闭，半小时后冰敷。

病人：医生，这怎么办啊，会不会烂掉啊?

医生：你别急，我们会处理的。

甲：，我现在先来给你抽回血，做个封闭，会有一点疼，坚持一下，我会尽量轻一点，你别紧张啊。(由原部位抽取3—5ml血液，拔针，局部行利多卡因放射状封闭。)

病人：医生，那我的药没打到血去怎么办，药量不够会影响吗?

医生：别担心，根据外渗的面积估计你的药量损失不足lO％，不会影响的。

甲：(将病人的患肢用绷带悬吊抬高)

，封闭已经做完了，这只胳膊吊起来，恢复会快一些，你先休息，待会儿我再来看你。

病人：好，谢谢你们。院内转运病人演练脚本。

半小时后转运患者情景演练。

甲：，你的外渗处好一些了，现在再给你做个冰敷，冰敷可以使局部血管收缩，减轻因化疗而引起的水肿，医生已经给你开了一支欧莱凝胶，冷敷甲：甲：甲：，，你怎么了15医生；联系手术室，准备急诊手术乙：患者：长：你病人转运途中突发意外脚本。

以上就是与医院火灾应急预案演练脚本相关内容，是关于医院火灾应急预案演练脚本的分享。看完转运病人应急演练脚本后，希望这对大家有所帮助！

‘肆’ AutoIT判断计算机是否有管理员权限，脚本是

最简单的方法：在脚本开头加一句预处理命令 #RequireAdmin
这样就会在程序开始时请求管理员权限。不是管理员账户登录的话会弹出提示框请求输入管理员账号和密码。

‘伍’ 关于脚本问题，请求大神

[@TakeOn1] #if ChecknameList ..\\QuestDiary\\挖矿\\押金记录.txt checkitemw 鹤嘴锄 1 #Act SendMsg 5 [提示]:你已经装备鹤嘴锄，可以开始挖矿了![~wk1] #ELSEACT takeoff 鹤嘴锄 MESSAGEBOX 对不起，你没有缴纳押金,不能装备鹤嘴锄! break

‘陆’ 什么是xss攻击

一、什么是跨站脚本攻击
跨站脚本攻击（Cross Site Scripting）缩写为CSS，但这会与层叠样式表（Cascading Style Sheets，CSS）的缩写混淆。通常将跨站脚本攻击缩写为XSS。
跨站脚本攻击（XSS），是最普遍的Web应用安全漏洞。这类漏洞能够使得攻击者嵌入恶意脚本代码到正常用户会访问到的页面中，当正常用户访问该页面时，则可导致嵌入的恶意脚本代码的执行，从而达到恶意攻击用户的目的。
二、跨站脚本攻击的种类
从攻击代码的工作方式可以分为三个类型：
1、持久型跨站：最直接的危害类型，跨站代码存储在服务器（数据库）。
2、非持久型跨站：反射型跨站脚本漏洞，最普遍的类型。用户访问服务器-跨站链接-返回跨站代码。
3、DOM跨站（DOM XSS）：DOM（document object model文档对象模型），客户端脚本处理逻辑导致的安全问题。
三、跨站脚本攻击的手段和目的
常用的XSS攻击手段和目的有：
1、盗用cookie，获取敏感信息。
2、利用植入Flash，通过crossdomain权限设置进一步获取更高权限；或者利用Java等得到类似的操作。
3、利用iframe、frame、XMLHttpRequest或上述Flash等方式，以（被攻击）用户的身份执行一些管理动作，或执行一些一般的如发微博、加好友、发私信等操作。
4、利用可被攻击的域受到其他域信任的特点，以受信任来源的身份请求一些平时不允许的操作，如进行不当的投票活动。
5、在访问量极大的一些页面上的XSS可以攻击一些小型网站，实现DDoS攻击的效果。
四、跨站脚本攻击的防御
XSS攻击主要是由程序漏洞造成的，要完全防止XSS安全漏洞主要依靠程序员较高的编程能力和安全意识，当然安全的软件开发流程及其他一些编程安全原则也可以大大减少XSS安全漏洞的发生。这些防范XSS漏洞原则包括：
1、不信任用户提交的任何内容，对所有用户提交内容进行可靠的输入验证，包括对URL、查询关键字、HTTP头、REFER、POST数据等，仅接受指定长度范围内、采用适当格式、采用所预期的字符的内容提交，对其他的一律过滤。尽量采用POST而非GET提交表单；对“<”，“>”，“；”，“””等字符做过滤；任何内容输出到页面之前都必须加以en-code，避免不小心把htmltag显示出来。
2、实现Session 标记（session tokens）、CAPTCHA（验证码）系统或者HTTP引用头检查，以防功能被第三方网站所执行，对于用户提交信息的中的img等link，检查是否有重定向回本站、不是真的图片等可疑操作。
3、cookie 防盗。避免直接在cookie中泄露用户隐私，例如email、密码，等等；通过使cookie和系统IP绑定来降低cookie泄露后的危险。这样攻击者得到的cookie没有实际价值，很难拿来直接进行重放攻击。
4、确认接收的内容被妥善地规范化，仅包含最小的、安全的Tag（没有JavaScript），去掉任何对远程内容的引用（尤其是样式表和JavaScript），使用HTTPonly的cookie。

‘柒’ SHELL脚本是什么

Shell Script，Shell脚本与Windows/Dos下的批处理相似，也就是用各类命令预先放入到一个文件中，方便一次性执行的一个程序文件，主要是方便管理员进行设置或者管理用的。但是它比Windows下的批处理更强大，比用其他编程程序编辑的程序效率更高，毕竟它使用了Linux/Unix下的命令。
换一种说法也就是，shell script是利用shell的功能所写的一个程序，这个程序是使用纯文本文件，将一些shell的语法与指令写在里面，然后用正规表示法，管线命令以及数据流重导向等功能，以达到我们所想要的处理目的。
更明白的来说，shell script就像早期dos年代的.bat，最简单的功能就是将许多指令汇整写一起，让使用者很容易的就能够一个操作执行多个命令，而shell script更是提供了数组，循环，条件以及逻辑判断等重要功能，让使用者可以直接以shell来写程序，而不必使用类似C程序语言等传统程序编写的语法。
shell和shell脚本的区别：
shell是什么呢？确切一点说，Shell就是一个命令行解释器，它的作用就是遵循一定的语法将输入的命令加以解释并传给系统。它为用户提供了一个向Linux发送请求以便运行程序的接口系统级程序，用户可以用Shell来启动、挂起、停止甚至是编写一些程序。 Shell本身是一个用C语言编写的程序，它是用户使用Linux的桥梁。Shell既是一种命令语言，又是一种程序设计语言(就是你所说的shell脚本)。作为命令语言，它互动式地解释和执行用户输入的命令；作为程序设计语言，它定义了各种变量和参数，并提供了许多在高阶语言中才具有的控制结构，包括循环和分支。它虽然不是 Linux系统内核的一部分，但它调用了系统内核的大部分功能来执行程序、创建文档并以并行的方式协调各个程序的运行。

‘捌’ 如何在后台部署深度学习模型

搭建深度学习后台服务器

我们的Keras深度学习REST API将能够批量处理图像，扩展到多台机器(包括多台web服务器和Redis实例)，并在负载均衡器之后进行循环调度。

为此，我们将使用:

• KerasRedis(内存数据结构存储)

• Flask (python的微web框架)

• 消息队列和消息代理编程范例

本篇文章的整体思路如下：

我们将首先简要讨论Redis数据存储，以及如何使用它促进消息队列和消息代理。然后，我们将通过安装所需的Python包来配置Python开发环境，以构建我们的Keras深度学习REST API。一旦配置了开发环境，就可以使用Flask web框架实现实际的Keras深度学习REST API。在实现之后，我们将启动Redis和Flask服务器，然后使用cURL和Python向我们的深度学习API端点提交推理请求。最后，我们将以对构建自己的深度学习REST API时应该牢记的注意事项的简短讨论结束。

第一部分：简要介绍Redis如何作为REST API消息代理/消息队列



测试和原文的命令一致。




第三部分：配置Python开发环境以构建Keras REST API

文章中说需要创建新的虚拟环境来防止影响系统级别的python项目（但是我没有创建），但是还是需要安装rest api所需要依赖的包。以下为所需要的包。





第四部分：实现可扩展的Keras REST API

首先是Keras Redis Flask REST API数据流程图

让我们开始构建我们的服务器脚本。为了方便起见，我在一个文件中实现了服务器，但是它可以按照您认为合适的方式模块化。为了获得最好的结果和避免复制/粘贴错误，我建议您使用本文的“下载”部分来获取相关的脚本和图像。

为了简单起见，我们将在ImageNet数据集上使用ResNet预训练。我将指出在哪里可以用你自己的模型交换ResNet。flask模块包含flask库(用于构建web API)。redis模块将使我们能够与redis数据存储接口。从这里开始，让我们初始化将在run_keras_server.py中使用的常量.




我们将向服务器传递float32图像，尺寸为224 x 224，包含3个通道。我们的服务器可以处理一个BATCH_SIZE = 32。如果您的生产系统上有GPU(s)，那么您需要调优BATCH_SIZE以获得最佳性能。我发现将SERVER_SLEEP和CLIENT_SLEEP设置为0.25秒(服务器和客户端在再次轮询Redis之前分别暂停的时间)在大多数系统上都可以很好地工作。如果您正在构建一个生产系统，那么一定要调整这些常量。

让我们启动我们的Flask app和Redis服务器:





在这里你可以看到启动Flask是多么容易。在运行这个服务器脚本之前，我假设Redis服务器正在运行(之前的redis-server)。我们的Python脚本连接到本地主机6379端口(Redis的默认主机和端口值)上的Redis存储。不要忘记将全局Keras模型初始化为None。接下来我们来处理图像的序列化:





Redis将充当服务器上的临时数据存储。图像将通过诸如cURL、Python脚本甚至是移动应用程序等各种方法进入服务器，而且，图像只能每隔一段时间(几个小时或几天)或者以很高的速率(每秒几次)进入服务器。我们需要把图像放在某个地方，因为它们在被处理前排队。我们的Redis存储将作为临时存储。

为了将图像存储在Redis中，需要对它们进行序列化。由于图像只是数字数组，我们可以使用base64编码来序列化图像。使用base64编码还有一个额外的好处，即允许我们使用JSON存储图像的附加属性。

base64_encode_image函数处理序列化。类似地，在通过模型传递图像之前，我们需要反序列化图像。这由base64_decode_image函数处理。

预处理图片





我已经定义了一个prepare_image函数，它使用Keras中的ResNet50实现对输入图像进行预处理，以便进行分类。在使用您自己的模型时，我建议修改此函数，以执行所需的预处理、缩放或规范化。

从那里我们将定义我们的分类方法





classify_process函数将在它自己的线程中启动，我们将在下面的__main__中看到这一点。该函数将从Redis服务器轮询图像批次，对图像进行分类，并将结果返回给客户端。

在model = ResNet50(weights="imagenet")这一行中，我将这个操作与终端打印消息连接起来——根据Keras模型的大小，加载是即时的，或者需要几秒钟。

加载模型只在启动这个线程时发生一次——如果每次我们想要处理一个映像时都必须加载模型，那么速度会非常慢，而且由于内存耗尽可能导致服务器崩溃。

加载模型后，这个线程将不断轮询新的图像，然后将它们分类（注意这部分代码应该时尚一部分的继续）





在这里，我们首先使用Redis数据库的lrange函数从队列(第79行)中获取最多的BATCH_SIZE图像。

从那里我们初始化imageIDs和批处理(第80和81行)，并开始在第84行开始循环队列。

在循环中，我们首先解码对象并将其反序列化为一个NumPy数组image(第86-88行)。

接下来，在第90-96行中，我们将向批处理添加图像(或者如果批处理当前为None，我们将该批处理设置为当前图像)。

我们还将图像的id附加到imageIDs(第99行)。

让我们完成循环和函数

在这个代码块中，我们检查批处理中是否有图像(第102行)。如果我们有一批图像，我们通过模型(第105行)对整个批进行预测。从那里，我们循环一个图像和相应的预测结果(110-122行)。这些行向输出列表追加标签和概率，然后使用imageID将输出存储在Redis数据库中(第116-122行)。

我们使用第125行上的ltrim从队列中删除了刚刚分类的图像集。最后，我们将睡眠设置为SERVER_SLEEP时间并等待下一批图像进行分类。下面我们来处理/predict我们的REST API端点





稍后您将看到，当我们发布到REST API时，我们将使用/predict端点。当然，我们的服务器可能有多个端点。我们使用@app。路由修饰符以第130行所示的格式在函数上方定义端点，以便Flask知道调用什么函数。我们可以很容易地得到另一个使用AlexNet而不是ResNet的端点，我们可以用类似的方式定义具有关联函数的端点。你懂的，但就我们今天的目的而言，我们只有一个端点叫做/predict。

我们在第131行定义的predict方法将处理对服务器的POST请求。这个函数的目标是构建JSON数据，并将其发送回客户机。如果POST数据包含图像(第137和138行)，我们将图像转换为PIL/Pillow格式，并对其进行预处理(第141-143行)。

在开发这个脚本时，我花了大量时间调试我的序列化和反序列化函数，结果发现我需要第147行将数组转换为C-contiguous排序(您可以在这里了解更多)。老实说，这是一个相当大的麻烦事，但我希望它能帮助你站起来，快速跑。

如果您想知道在第99行中提到的id，那么实际上是使用uuid(通用唯一标识符)在第151行生成的。我们使用UUID来防止hash/key冲突。

接下来，我们将图像的id和base64编码附加到d字典中。使用rpush(第153行)将这个JSON数据推送到Redis db非常简单。

让我们轮询服务器以返回预测

我们将持续循环，直到模型服务器返回输出预测。我们开始一个无限循环，试图得到157-159条预测线。从这里，如果输出包含预测，我们将对结果进行反序列化，并将结果添加到将返回给客户机的数据中。我们还从db中删除了结果(因为我们已经从数据库中提取了结果，不再需要将它们存储在数据库中)，并跳出了循环(第163-172行)。

否则，我们没有任何预测，我们需要睡觉，继续投票(第176行)。如果我们到达第179行，我们已经成功地得到了我们的预测。在本例中，我们向客户机数据添加True的成功值(第179行)。注意:对于这个示例脚本，我没有在上面的循环中添加超时逻辑，这在理想情况下会为数据添加一个False的成功值。我将由您来处理和实现。最后我们称烧瓶。jsonify对数据，并将其返回给客户端(第182行)。这就完成了我们的预测函数。

为了演示我们的Keras REST API，我们需要一个__main__函数来实际启动服务器

第186-196行定义了__main__函数，它将启动classify_process线程(第190-192行)并运行Flask应用程序(第196行)。

第五部分：启动可伸缩的Keras REST API

要测试我们的Keras深度学习REST API，请确保使用本文的“下载”部分下载源代码示例图像。从这里，让我们启动Redis服务器，如果它还没有运行:

• redis-server



然后，在另一个终端中，让我们启动REST API Flask服务器:

• python run_keras_server.py



另外，我建议在向服务器提交请求之前，等待您的模型完全加载到内存中。现在我们可以继续使用cURL和Python测试服务器。

第七部分：使用cURL访问Keras REST API

使用cURL来测试我们的Keras REST API服务器。这是我的家庭小猎犬Jemma。根据我们的ResNet模型，她被归类为一只拥有94.6%自信的小猎犬。

• curl -X POST -F [email protected] 'http://localhost:5000/predict'



你会在你的终端收到JSON格式的预测:

• {"predictions": [{"label": "beagle","probability": 0.9461546540260315},{"label": "bluetick","probability": 0.031958919018507004},{"label": "redbone","probability": 0.006617196369916201},{"label": "Walker_hound","probability": 0.0033879687543958426},{"label": "Greater_Swiss_Mountain_dog","probability": 0.0025766862090677023}],"success": true}



第六部分：使用Python向Keras REST API提交请求

如您所见，使用cURL验证非常简单。现在，让我们构建一个Python脚本，该脚本将发布图像并以编程方式解析返回的JSON。

让我们回顾一下simple_request.py

• # import the necessary packagesimport requests# initialize the Keras REST API endpoint URL along with the input# image pathKERAS_REST_API_URL = "http://localhost:5000/predict"IMAGE_PATH = "jemma.png"



我们在这个脚本中使用Python请求来处理向服务器提交数据。我们的服务器运行在本地主机上，可以通过端口5000访问端点/predict，这是KERAS_REST_API_URL变量(第6行)指定的。

我们还定义了IMAGE_PATH(第7行)。png与我们的脚本在同一个目录中。如果您想测试其他图像，请确保指定到您的输入图像的完整路径。

让我们加载图像并发送到服务器:

• # load the input image and construct the payload for the requestimage = open(IMAGE_PATH, "rb").read()payload = {"image": image}# submit the requestr = requests.post(KERAS_REST_API_URL, files=payload).json()# ensure the request was sucessfulif r["success"]: # loop over the predictions and display them for (i, result) in enumerate(r["predictions"]): print("{}. {}: {:.4f}".format(i + 1, result["label"], result["probability"]))# otherwise, the request failedelse: print("Request failed")



我们在第10行以二进制模式读取图像并将其放入有效负载字典。负载通过请求发送到服务器。在第14行发布。如果我们得到一个成功消息，我们可以循环预测并将它们打印到终端。我使这个脚本很简单，但是如果你想变得更有趣，你也可以使用OpenCV在图像上绘制最高的预测文本。

第七部分：运行简单的请求脚本

编写脚本很容易。打开终端并执行以下命令(当然，前提是我们的Flask服务器和Redis服务器都在运行)。

• python simple_request.py



使用Python以编程方式使用我们的Keras深度学习REST API的结果

第八部分：扩展深度学习REST API时的注意事项

如果您预期在深度学习REST API上有较长一段时间的高负载，那么您可能需要考虑一种负载平衡算法，例如循环调度，以帮助在多个GPU机器和Redis服务器之间平均分配请求。

记住，Redis是内存中的数据存储，所以我们只能在队列中存储可用内存中的尽可能多的图像。

使用float32数据类型的单个224 x 224 x 3图像将消耗602112字节的内存。