29.12.2022  |    Leave a comment

Содержание

Перевод политкорректной лексики с английского на русский / Хабр

Политические и социальные изменения в обществе достаточно сильно влияют на структуру языка. Они происходят медленно, но результат ощущается ясно.

Тема политкорректности — одна из тех, которые оказали колоссальное влияние на мировое общество, и она продолжает влиять на него сегодня. Англоязычное общество постепенно отказывается от слов, которые определяют гендерную или расовую принадлежность человека, что отражается и в других языках.

Интересный факт


Изменения касаются не только слов, которые прямо имеют оскорбительное значение вроде «niger» или «faggot», но также и вполне нейтральных общеупотребляемых слов.

Во многих американских ресторанах уже не существует понятий «waiter» и «waitress». Вместо них появилось обезличенное словосочетание «waiter person».

Это доставляет сложности переводчикам, ведь по сути в русском языке нет эквивалента дополнению «person» в данном ключе, который одновременно указывает на мужской и женский пол.

Политкорректная терминология: 5 тактик перевода на русский


За годы внедрения политики политкорректности и мультикультурализма появилось большое количество новой лексики. Часть из терминов перекочевала в русский язык в неизмененном виде, остальные же при переводе требуют расширенных пояснений и трансформаций.

В первую группу, которая осталась без изменений, можно отнести термины: sexism, feminism, racism. Их русские эквиваленты (сексизм, феминизм, расизм) используются достаточно широко и по значению полностью совпадают с английским оригиналом. При их переводе нет никаких сложностей.

Другое дело менее употребляемые слова: fattism, sizeism, elitism, lookism и прочие существительные сформированные с помощью приставок -ism и которые выражают основные ценности политкорректности.

Примечательно, что количество лексики, которая выражает отклонения от нормы политкорректного поведения куда больше, чем лексики, которая его описывает.

Схожее развитие языка можно наблюдать в медицинской сфере, где количество лексики и терминологии болезней и отклонений составляет примерно 90%. А здоровых состояний — только 10%.

Из подобного сравнения можно сделать вывод, что «абсолютная политкорректность» считается в англоязычном обществе необходимой нормой, а любые отклонения от нее — патологическими.

Политкорректным терминам и словосочетаниям в английском языке, которые на сегодня не имеют полного аналога на русском, нужно уделить отдельное внимание.

Способы перевода политкорректной лексики


В случае, когда в русском языке нет полноценного эквивалента английскому термину из политкорректной лексики, переводчики часто используют различные техники и уловки, чтобы максимально точно передать смысл конкретного слова с учетом русской грамматики.

Давайте разберем эти способы.

1. Переводческие соответствия

По сути, это поиск русскоязычного эквивалента английскому термину. Разница между полным соответствием именно в том, что приходится искать максимально схожее по смыслу слово или сочетание в русском языке. Иногда совпадения смыслов могут быть неполными.

Например, фраза «indigenous people», которую часто используют вместо «natives». Если честно, мы не понимаем, что такого оскорбительного в слове «natives», но все же.

Максимально близким соответствием «indigenous people» на русском будет «коренные жители» или «коренные народы».

Часто политкорректное слово на английском имеет более широкий диапазон значений, чем могут передать русские соответствия, поэтому его перевод зависит от контекста.

К примеру, современные американские авиакомпании часто используют словосочетание «flight attendant» вместо привычных «steward» и «stewardess». Перевести на русский его можно целыми тремя способами: «бортпроводник», «стюард» и «стюардесса». От переводчика зависит, насколько точно будет выбран вариант перевода для конкретной ситуации. Возможно, придется использовать сразу несколько — к примеру, «бортпроводники и стюардессы» вместо «flight attendants».

2. Описательный перевод

Он встречается наиболее часто — примерно в 40% случаев перевода политкорректной лексики. Прямой перевод политкорректной лексики часто возможен в грамматическом плане, но результат будет бессмысленным на русском. Особенно это касается новообразованных эвфемизмов и фразеологизмов. Поэтому переводчики используют смысловой эквивалент.

Несколько примеров:

  • «Golden ager». По сути его можно перевести как «человек в золотом возрасте», но смысл понятия это не раскрывает. Поэтому переводчики часто переводят его как «пожилой человек». В русском языке это вполне вежливая и политкорректная фраза, смысл которой понятен каждому.

  • «Chinese Americans». «Китайские американцы» — плохой перевод. А вот «американцы китайского происхождения» — уже лучше.

  • «Ableism». Смысл этого термина — «дискриминация людей с физическими недостатками». И именно это описание является лучшим из возможных переводов термина.

Главное при переводе — передать суть термина. И несмотря на то, что в случае описательного перевода часто приходится использовать больше слов, он очень эффективен.

3. Калькирование

По сути это перенос прямого значения терминов с английского на русский при пословном переводе. Он используется в случаях, когда прямой перевод звучит более-менее адекватно и передает смысл оригинального термина.

К примеру, термин «Biological mother», который используют в документах для усыновленных детей. Его можно безболезненно перевести как «биологическая мать». В таком случае оно полностью сохраняет смысл, даже если ранее в русском языке такое словосочетание не используется.

4. Транскрибирование

Так переводились первые из терминов политкорректности, которые перешли из английского в русский язык.

Гей (gay), феминизм (feminism), расизм (racism) — это транскрибированные варианты перевода. Но из-за широкого использования их смысл известен большинству, поэтому они не требуют дополнительного объяснения.

5. Комбинированный перевод

Как можно догадаться, здесь используется сразу несколько способов перевода одновременно. Зачастую комбинированный подход применяют в том случае, когда нужно дополнительно подчеркнуть политкорректность в терминах или эвфемизмах.

Несколько примеров:

Транскрибация и описательный перевод. «Seizism» — «сайзизм, дискриминация на основе габаритов человека».

Описательный перевод и калькирование. «Chemically challenged person» — «человек, страдающий зависимостью от психоактивных веществ».

Странности и «заскоки» политкорректной лексики в английском языке


Интересно, что многие термины, которые появились в английском языке недавно во время погони за политкорректностью, сохранили за собой переводы старых «неполиткорректных» терминов.

К примеру, вместо распространенного «cameraman» все чаще используют «camera operator». Несмотря на изменения, переводится эвфемизм все равно как «оператор» — и никакого негативного оттенка в русском языке слово не несет.

Аналогично и со словом «postman». Вместо него в США все чаще используют «mail currier», хотя переводится оно все равно как «почтальон». И несмотря на мужской род слова, в русском языке просто не существует аналогичного эквивалента для женского рода.

Довольно часто подобные странные английские термины приходится заменять привычными для русскоговорящего человека, которые формально не соответствуют принципам политкорректности, но которые по сути не несут никаких негативных смыслов.

Доходит до того, что в западной обществе пытаются менять термины уже только из-за наличия в них грамматических основ «man» или «woman». К примеру, слово «mankind» (человечество) трудно назвать оскорбительным, но у приверженцев политкорректности получается. Естественно, что подобные культурные особенности переводчику также необходимо учитывать.

И они учитывают. Переводчики довольно неохотно передают концепты «суперполиткорректности», заменяя их обычными общеизвестными эквивалентами, ведь на русском языке подобные концепты будут звучать крайне глупо. Сказываются отличия между культурными особенностями носителей английского и русского языков.

Мы не будем вдаваться в философские споры насчет корректности норм языка, которые используются сегодня, но согласитесь, будет звучать крайне дико, если в свидетельстве о рождении ребенка будут стоять строчки «Родитель 1» и «Родитель 2». До такого уровня политкорректность русскоговорящих людей еще не доросла. И, на наше мнение, это к лучшему.

Так что перевод политкорректных слов и словосочетаний с английского языка — это не просто вопрос лингвистики, но также соответствия социокультурным нормам, которые сильно отличаются в англоязычных и русскоязычных странах.

EnglishDom.com — онлайн-школа, которая вдохновляет выучить английский через инновации и человеческую заботу

Только для читателей Хабра — первый урок с преподавателем по Skype бесплатно! А при покупке 10 занятий укажите промокод goodhabr2 и получите еще 2 урока в подарок. Бонус действует до 31.05.19.

Получи Premium доступ к приложению ED Words и изучай английскую лексику без ограничений. Забирай его прямо сейчас по ссылке

Наши продукты:

Учи английские слова в мобильном приложении ED Words

Учи английский от А до Z в мобильном приложении ED Courses

Установи расширение для Google Chrome, переводи английские слова в интернете и добавляй их на изучение в приложении Ed Words

Учи английский в игровой форме в онлайн тренажере

Закрепляй разговорные навыки и находи друзей в разговорных клубах

Смотри видео лайфхаки про английский на YouTube-канале EnglishDom

Частично введенные слова, шаблоны и специальные символы — Azure Cognitive Search


  • Статья


  • Чтение занимает 8 мин


Частичный поиск терминов относится к запросам, состоящим из фрагментов терминов, где вместо целого термина у вас может быть только начало, середина или конец термина (иногда называются запросами префикса, infix или суффикса). Такой поиск может включать комбинацию фрагментов, часто со специальными символами, такими как дефисы, тире или косая черта, которые являются частью строки запроса. Это могут быть фрагменты номера телефона, URL-адреса, кодов или составных слов с дефисами.

Частичные термины и специальные символы могут быть проблематичными, если в индексе нет маркеров в ожидаемом формате. На этапе лексического анализа индексирования (при условии использования стандартного анализатора) специальные символы отбрасываются, составные слова разбиваются и удаляются пробелы. Все это может привести к сбою запросов, если совпадений не найдено. К примеру, такой номер телефона, как +1 (425) 703-6214 (с маркером "1", "425", "703", "6214"), не будет отображаться в запросе "3-62", поскольку это содержимое фактически не существует в индексе.

Решение заключается в том, чтобы вызвать анализатор во время индексирования, сохраняющего полную строку, включая пробелы и специальные символы (при необходимости), чтобы можно было включать пробелы и символы в строку запроса. Наличие целой, неуправляемой строки позволяет сопоставлять шаблоны для запросов «начинается с» или «заканчивается запросами», где предоставленный шаблон можно оценить по термину, который не преобразуется лексическим анализом.

Для поддержки классического полнотекстового поиска и частичных терминов с символами можно создать два поля. Одно поле проходит лексический анализ. Второе поле сохраняет нетронутую строку с помощью анализатора, сохраняющего содержимое, который создает токены целостроковых строк для сопоставления шаблонов.

Совет

Если вы знакомы с API-интерфейсами Postman и REST, загрузите коллекцию примеров запросов, чтобы запросить частично введенные слова и специальные символы, описанные в этой статье.

Информация о поиске частично введенных слов

Когнитивный поиск Azure сканирует все лексемы в индексе и не находит совпадение в частично введенном слове, если не включить подстановочные знаки-заместители (* и ?) или отформатировать запрос как регулярное выражение. Частично введенные слова указываются с помощью следующих методов:

  • Запросы регулярных выражений могут быть любым регулярным выражением, допустимым в Apache Lucene.

  • Подстановочные операторы с сопоставлением префиксов относятся к общему распознанному шаблону, включающему в себя начало слова, за которым следуют суффиксы * или ?, такие как search=cap*, соответствующие словам “Cap’n Jack’s Waterfront Inn” или “Gacc Capital”. Сопоставление префикса поддерживается как в простом, так и в полном синтаксисе запроса Lucene.

  • Подстановочный знак с инфиксным и суффиксным сопоставлением помещает операторы * и ? в начало слова и требует использования синтаксиса регулярного выражения (где выражение заключено в символы косой черты). Например, строка запроса (search=/.*numeric.*/) возвращает результаты по буквенным и буквенно-цифровым символам в виде суффикса и инфикса.

Для регулярного выражения, подстановочного знака и нечеткого поиска анализаторы не используются во время запроса. Для этих форм запросов, которые синтаксический анализатор обнаруживает при наличии операторов и разделителей, строка запроса передается в ядро без лексического анализа. Для этих форм запросов анализатор, указанный в поле, игнорируется.

Примечание

Если частичная строка запроса содержит символы, такие как косая черта во фрагменте URL-адреса, может потребоваться добавить escape-символы. В JSON прямая косая черта / преобразуется в обратную косую черту \. Таким образом, search=/.*microsoft.com\/azure\/.*/ является синтаксисом фрагмента URL-адреса “microsoft.com/azure/”.

Решение проблем с поиском частично введенных слов и шаблонов

Если необходимо выполнить поиск по фрагментам, или шаблонам, или специальным символам, можно переопределить анализатор по умолчанию с помощью пользовательского анализатора, работающего в более простых правилах разметки, оставив всю строку в индексе. Вот что нужно сделать.

  1. Определите второе поле для хранения нетронутой версии строки (если требуется проанализировать и не проанализировать текст во время запроса).
  2. Оцените и выберите один из различных анализаторов, которые выдают маркеры с нужной степенью детализации.
  3. Назначьте анализатор полю
  4. Создание и тестирование индекса

Совет

Оценка анализаторов — это итеративный процесс, требующий частых перестроений индекса. Этот шаг можно упростить с помощью Postman, интерфейсов REST API для создания индекса, удаления индекса, загрузки документов и поиска документов. Для загрузки документов текст запроса должен содержать небольшой репрезентативный набор данных, который необходимо протестировать (например, поле с номерами телефонов или кодами продуктов). Используя эти API в той же коллекции Postman, вы можете быстро пройти эти шаги.

1\. Создание выделенного поля

Анализаторы определяют, как слова размечены в индексе. Поскольку анализаторы назначаются для каждого поля, можно создавать поля в индексе для оптимизации различных сценариев. Например, можно определить “featureCode” и “featureCodeRegex” для поддержки обычного полнотекстового поиска в первом и расширенного сопоставления шаблонов во втором. Анализаторы, назначенные каждому полю, определяют, как содержимое каждого поля размечено в индексе.

{
  "name": "featureCode",
  "type": "Edm.String",
  "retrievable": true,
  "searchable": true,
  "analyzer": null
},
{
  "name": "featureCodeRegex",
  "type": "Edm.String",
  "retrievable": true,
  "searchable": true,
  "analyzer": "my_custom_analyzer"
},

2\. Установка анализатора

При выборе анализатора, создающего маркеры полного слова, доступны следующие анализаторы.

АнализаторРасширения функциональности
Языковые анализаторыСохраняет дефисы в составных словах и строках, умлауты и формы глаголов. Если шаблоны запросов содержат тире, может быть достаточно использования анализатора языка.
keywordСодержимое всего поля размечено как одно слово.
whitespaceРазделяется только на пробелы. Слова, содержащие дефисы или другие символы, рассматриваются как один маркер.
Пользовательский анализатор(рекомендуется) Создание пользовательского анализатора позволяет указать как создатель маркеров, так и фильтр маркеров. Предыдущие анализаторы должны использоваться «как есть». Пользовательский анализатор позволяет выбрать создатели маркеров и фильтры маркеров.

Рекомендуемым сочетанием является создатель маркеров с ключевым словом и фильтр маркеров нижнего регистра. Само по себе встроенное средство анализа ключевых слов не преобразовывает слова с верхним регистром в нижний, что может привести к сбою запросов. Пользовательский анализатор позволяет добавить фильтр маркеров нижнего регистра.

Если вы используете средство тестирования API с веб-интерфейсом, например Postman, вы можете добавить вызов REST для анализатора тестов, чтобы проверить выходные данные с маркерами.

Требуется заполненный индекс. При наличии существующего индекса и поля, содержащего дефисы или частично введенные слова, можно попробовать различные анализаторы для определенных слов, чтобы узнать, какие токены будут выдаваться.

  1. Сначала попробуйте стандартный анализатор, чтобы увидеть, как слова размечены по умолчанию.

    {
"text": "SVP10-NOR-00",
"analyzer": "standard"
}

  2. Оцените ответ, чтобы увидеть, как текст размечен в индексе. Обратите внимание, что все слова имеют низкий регистр, дефисы удалены, а подстроки разбиты на отдельные маркеры. Только те запросы, которые соответствуют этим маркерам, будут возвращать этот документ в результатах. Запрос, включающий “10-NOR”, завершится ошибкой.

    {
    "tokens": [
        {
            "token": "svp10",
            "startOffset": 0,
            "endOffset": 5,
            "position": 0
        },
        {
            "token": "nor",
            "startOffset": 6,
            "endOffset": 9,
            "position": 1
        },
        {
            "token": "00",
            "startOffset": 10,
            "endOffset": 12,
            "position": 2
        }
    ]
}

  3. Теперь измените запрос, чтобы использовать анализатор whitespace или keyword.

    {
"text": "SVP10-NOR-00",
"analyzer": "keyword"
}

  4. Теперь ответ состоит из одного маркера в верхнем регистре с тире, сохраненными как часть строки. Если необходимо выполнить поиск по шаблону или частично введенному слову, например “10-NOR”, механизм запросов теперь имеет базу для поиска соответствия.

    {
    "tokens": [
        {
            "token": "SVP10-NOR-00",
            "startOffset": 0,
            "endOffset": 12,
            "position": 0
        }
    ]
}

Важно!

Имейте в виду, что средства синтаксического анализа запросов часто преобразуют буквы в нижний регистр в выражении поиска при построении дерева запросов. Если вы используете анализатор, который не преобразовывает текстовые входные данные в нижний регистр во время индексирования и не получаете ожидаемые результаты, это может быть причиной. Чтобы решить эту проблему, попробуйте добавить фильтр маркеров нижнего регистра, как описано в разделе «Использование пользовательских анализаторов» ниже.

3\. Настройка анализатора

Независимо от того, оцениваете ли вы анализаторы или используете определенную конфигурацию, необходимо указать анализатор в определении поля и настроить сам анализатор, если вы не используете встроенный анализатор. При переключении анализаторов обычно требуется перестроить индекс (удалить, повторно создать и перезагрузить).

Использование встроенных анализаторов

Встроенные анализаторы могут быть заданы по имени в свойстве analyzer определения поля, при этом в индексе не требуется дополнительная настройка. В следующем примере показано, как настроить анализатор whitespace в поле.

Другие сценарии и дополнительные сведения о других встроенных анализаторах см. в разделе Встроенные анализаторы.

    {
      "name": "phoneNumber",
      "type": "Edm.String",
      "key": false,
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "analyzer": "whitespace"
    }

Использование пользовательских анализаторов

Если вы используете пользовательский анализатор, определите его в индексе с помощью комбинации создателя маркера, фильтра маркера с возможными настройками конфигурации. Затем дайте ссылку на определение поля так же, как при использовании встроенного анализатора.

Если целью является разметка для полного слова, рекомендуется использовать пользовательский анализатор, состоящий из создателя маркера ключевых слов и фильтра маркеров нижнего регистра.

  • Создатель маркеров ключевых слов создает один маркер для всего содержимого поля.
  • Фильтр маркеров нижнего регистра преобразует прописные буквы в строчные. Синтаксические анализаторы запросов обычно преобразуют слова в верхнем регистре в нижний. Это обеспечивает единообразие введенного текста и слов с маркерами.

В следующем примере показан пользовательский анализатор, который предоставляет создатель маркеров ключевых слов и фильтр маркеров нижнего регистра.

{
"fields": [
  {
  "name": "accountNumber",
  "analyzer":"myCustomAnalyzer",
  "type": "Edm.String",
  "searchable": true,
  "filterable": true,
  "retrievable": true,
  "sortable": false,
  "facetable": false
  }
],
"analyzers": [
  {
  "@odata. type":"#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
  "name":"myCustomAnalyzer",
  "charFilters":[],
  "tokenizer":"keyword_v2",
  "tokenFilters":["lowercase"]
  }
],
"tokenizers":[],
"charFilters": [],
"tokenFilters": []
}

Примечание

Создатель маркеров keyword_v2 и фильтр маркеров lowercase известны системе и используют их конфигурации по умолчанию, поэтому на них можно ссылаться по имени без необходимости определения.

4\. Сборка и тестирование

Определив индекс с анализаторами и определениями полей, которые поддерживают ваш сценарий, загрузите документы с репрезентативными строками, чтобы можно было тестировать частично выполненные строки.

В предыдущих разделах была объяснена логика. В этом разделе описывается каждый API, который следует вызывать при тестировании решения. Как отмечалось ранее, при использовании интерактивного средства тестирования с веб-интерфейсом, такого как Postman, можно быстро выполнить следующие задачи.

  • Удаление индекса: удаляет существующий индекс с тем же именем, чтобы его можно было повторно создать.

  • Создание индекса: создает структуру индекса в службе поиска, включая определения и поля анализатора с указанием анализатора.

  • Загрузка документов: импортирует документы, имеющие ту же структуру, что и индекс, а также содержимое, доступное для поиска. После выполнения этого шага индекс будет готов к выполнению запроса или тестированию.

  • Анализатор тестов появился в мастере Установка анализатора. Протестируйте некоторые строки в индексе с помощью различных анализаторов, чтобы понять, как будут размечены слова.

  • В разделе Документация по поиску объясняется, как создать запрос, используя простой синтаксис или полный синтаксис Lucene для подстановочных знаков и регулярных выражений.

    Для запросов с частичными выражениями, таких как запрос «3-6214» для поиска совпадения в «+ 1 (425) 703-6214», можно использовать простой синтаксис: search=3-6214&queryType=simple.

    Для запросов инфиксов и суффиксов, таких как запрос “num” или “numeric” для поиска совпадений с “alphanumeric”, используйте полный синтаксис Lucene и регулярное выражение: search=/. *num.*/&queryType=full

Настройка производительности запросов

Если вы реализуете рекомендуемую конфигурацию, включающую в себя создатель маркеров keyword_v2 и фильтр маркеров в нижнем регистре, производительность обработки запросов может снизиться из-за обработки дополнительных фильтров маркеров для существующих токенов в индексе.

В следующем примере добавляется EdgeNGramTokenFilter для ускорения поиска совпадений по префиксу. Дополнительные маркеры создаются в 2–25 комбинациях, включающих символы: (не только MS, MSF, MSFT, MSFT/, MSFT/S, MSFT/SQ, MSFT/SQL).

Дополнительная разметка приводит к увеличению индекса. Если у вас есть достаточная емкость для размещения индекса большего размера, то этот подход с ускоренным временем отклика будет для вас наилучшим решением.

{
"fields": [
  {
  "name": "accountNumber",
  "analyzer":"myCustomAnalyzer",
  "type": "Edm.String",
  "searchable": true,
  "filterable": true,
  "retrievable": true,
  "sortable": false,
  "facetable": false
  }
],
"analyzers": [
  {
  "@odata. type":"#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
  "name":"myCustomAnalyzer",
  "charFilters":[],
  "tokenizer":"keyword_v2",
  "tokenFilters":["lowercase", "my_edgeNGram"]
  }
],
"tokenizers":[],
"charFilters": [],
"tokenFilters": [
  {
  "@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenFilterV2",
  "name":"my_edgeNGram",
  "minGram": 2,
  "maxGram": 25,
  "side": "front"
  }
]
}

Дальнейшие действия

В этой статье объясняется, как анализаторы создают и решают проблемы, связанные с запросами. В ней также говорится о том, как анализатор влияет на индексирование и обработку запросов. В частности, рассматривается возможность использования API анализа текста для возврата выходных данных с маркерами, чтобы вы могли точно увидеть, что создает анализатор для вашего индекса.

  • Языковые анализаторы
  • Анализаторы для обработки текста в Когнитивном поиске Azure
  • API анализа текста (REST)
  • Как работает полнотекстовый поиск (архитектура запроса)

wso2 — почтальон не может обработать символы Юникода в URL-адресе для маршрутизации

Задавать вопрос

спросил

Изменено
3 года, 11 месяцев назад

Просмотрено
15 тысяч раз

Часть коллектива WSO2

Я определил ресурс API в WSO2 ESB , как это с методом GET :

 /sms/{username}/{password}/{src}/{destination}/{body}

Теперь, если я вызываю свой API через стандартный браузер, такой как Chrome или Firefox, он работает нормально, и я получаю код ответа ok 200 

 127. x.x.x:8280/sms/username/password/123123123/456456456/سلام

Но я не могу вызвать этот API через Postman и он возвращает Не найдено 404 . Если я заменю ‘سلام’ стандартной строкой ascii , такой как ‘привет’ , она будет работать нормально и вернет код ok 200 :

 127.x.x.x:851343/627.x.x.x/sms/1514163/password. /привет

Я пробовал множество Content-Type s в Заголовках на вкладке почтальона , включая это, но это не сработало:

 text/html; кодировка = UTF-8

Я также отслеживал сетевые запросы с скрипач . Стандартный браузер отправляет запрос с такими параметрами:

Соединение: поддерживать активность Upgrade-Insecure-Requests: 1 User-Agent:
Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,
как Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537. 36 Принять:
текст/html, приложение/xhtml+xml, приложение/xml; q=0,9, изображение/webp, изображение/apng, / ; q=0,8
Accept-Encoding: gzip, deflate Accept-Language: en-US,en;q=0.9

И Почтальон отправить запрос с такими параметрами:

Тип содержимого: текст/html; charset=управление кешем UTF-8: без кеша
Почтальон-токен: 5ccc574f-54d2-4c5b-ac72-b0f5f5a8e0be Агент пользователя:
PostmanRuntime/7.3.0 Принять: /
accept-encoding: gzip, deflate Соединение: keep-alive

Я использую почтальон v6.4.4

  • юникод
  • wso2
  • почтальон
  • тип содержимого

    • 9090-80083 wso2

    2

    Я пробовал эту проблему с WSO2 ESB 5.0.0 . У меня работает как вы и ожидали через почтальона .

     
   <ресурсные методы="GET" uri-template="/value/{val1}">
      
         <уровень журнала="полный">
             var.val1')"/>
         
         
            { "тест": "$1"
            <аргументы>
               
            
         
         <ответить/>
      
      
         <отправить/>

    Запрос: http://localhost:8280/test/value/سلام

    Ответ:

     {
    "тест": "سلام"
}

    Попробуйте использовать WSO2 ESB 5.0.0.

    1

    Зарегистрируйтесь или войдите в систему

    Зарегистрируйтесь с помощью Google

    Зарегистрироваться через Facebook

    Зарегистрируйтесь, используя адрес электронной почты и пароль

    Опубликовать как гость

    Электронная почта

    Обязательно, но не отображается

    Опубликовать как гость

    Электронная почта

    Требуется, но не отображается

    Почтальон как мифический герой Просто глупо

    A&E  > 

    Развлечения

    • Твиттер
    • Электронная почта
    • Реддит