Wie drucke ich rohe HTTP-Anfragen mit Python-Anfragen?
Roh-HTTP-Anfragen mit Python-Anfragen drucken
Die Python-Requests-Bibliothek vereinfacht HTTP-Anfragen, aber das Verständnis der Roh-HTTP-Anfrage kann für das Debuggen hilfreich sein und Analyse. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie auf die vollständige HTTP-Anfrage zugreifen und diese ausdrucken können, einschließlich der Anforderungszeile, der Header und des Inhalts.
Zuvor war zum Extrahieren der Rohanforderung der Zugriff auf das Anforderungsattribut erforderlich, das nur die Header bereitstellte. In Version 1.2.3 führte Requests jedoch das PreparedRequest-Objekt ein, das die genauen Bytes kapselt, die an den Server gesendet werden.
Um PreparedRequest zu verwenden, erstellen Sie ein Anforderungsobjekt und verwenden Sie die Prepare()-Methode. Die Ausgabe kann dann zur Verdeutlichung verschönert werden:
<code class="python">import requests # Create a request req = requests.Request('POST', 'http://stackoverflow.com', headers={'X-Custom': 'Test'}, data='a=1&b=2') # Prepare the request (encodes it to bytes) prepared = req.prepare() # Define a function to prettify the POST request def pretty_print_POST(req): """Prints the request in a human-readable format.""" print('{}\n{}\r\n{}\r\n\r\n{}'.format( '-----------START-----------', req.method + ' ' + req.url, '\r\n'.join('{}: {}'.format(k, v) for k, v in req.headers.items()), req.body, )) # Prettify the prepared request pretty_print_POST(prepared) # Send the actual request using a Session object s = requests.Session() s.send(prepared)</code>
Dieser Code gibt die vollständige HTTP-Anfrage aus als:
-----------START----------- POST http://stackoverflow.com/ Content-Length: 7 X-Custom: Test a=1&b=2
Dieser Ansatz ermöglicht die Prüfung der an den Server gesendeten Anfrage und erleichtert so die Ausgabe Debuggen und Verstehen des Anforderungs-Antwort-Lebenszyklus.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie drucke ich rohe HTTP-Anfragen mit Python-Anfragen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
