2 Repos
Awesome GitHub RepositoriesTraffic Serialization
Serialization of network requests to preserve sequence and timing for playback.
Distinct from Buffer Serialization Interfaces: Focuses on persisting network request streams rather than memory buffer interfaces.
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Awesome Traffic Serialization GitHub Repositories
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- buger/goreplay
buger/goreplay
19,286Auf GitHub ansehenGoReplay is a network traffic recording and replay tool used to capture live HTTP and binary protocol requests. It functions as a traffic shadowing proxy that duplicates incoming network requests to test environments and a utility for recording traffic to local or cloud storage for later analysis and playback. The system is capable of processing non-textual data formats, such as Thrift and Protocol Buffers, allowing for the capture and replay of specialized application-to-application communication. The tool supports live traffic capture and asynchronous duplication to validate infrastructure
Writes captured network traffic to local or cloud storage using serialized formats to preserve request timing.
Go - getsentry/responses
getsentry/responses
4,350Auf GitHub ansehenResponses ist eine Python-Mocking-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, ausgehende HTTP-Aufrufe, die mit der Requests-Bibliothek getätigt werden, abzufangen, um vordefinierte simulierte Antworten zurückzugeben. Sie fungiert als Framework zur Request-Verifizierung und als Netzwerksimulationstool, das die Überprüfung des Anwendungsverhaltens gegenüber verschiedenen API-Antwortmustern ermöglicht, ohne echte Netzwerkaufrufe zu tätigen. Das Projekt zeichnet sich durch einen Traffic-Recorder aus, der echte Netzwerkinteraktionen erfasst und zur deterministischen Wiedergabe in Dateien speichert. Es ermöglicht zudem die Simulation komplexer Netzwerkszenarien, einschließlich des Auslösens von Verbindungs-Timeouts, Netzwerkfehlern und HTTP-Weiterleitungen. Die Bibliothek bietet Funktionen für dynamische API-Simulation mittels Callback-gesteuerter Antworten und sequenzieller Antwort-Queues, um Zustandsänderungen zu testen. Sie enthält Tools zur Verifizierung von Request-Daten und Attributvalidierung, um sicherzustellen, dass ausgehende Header, Bodies und Query-Parameter den erwarteten Kriterien entsprechen. Mock-Konfigurationen und Registries werden über Dekoratoren und Context-Manager verwaltet, um Verhaltensweisen zwischen Testfällen zu isolieren.
Persists captured network responses to structured files on disk for offline playback.
Pythontag-production
