Wie erfasst man HTTP-Anfragen in Python zum Debuggen?
Erfassen von HTTP-Anfragen in Python zur Fehlerbehebung
Das Auftreten von HTTP-Fehlern kann frustrierend sein, insbesondere wenn externer Support detaillierte Anfrageinformationen benötigt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Requests-Bibliothek die gesamte von Ihrer Python-Anwendung gesendete HTTP-Anfrage erfassen. Durch die Aktivierung der Protokollierung in neueren Versionen von Requests können Sie wertvolle Einblicke in die Header, Daten und Antworten der Anfrage gewinnen.
Anforderungsprotokollierung aktivieren
Requests nutzt das Python-Protokollierungsmodul, um die Ausführlichkeit der Protokollierung zu konfigurieren. Um die Protokollierung zu aktivieren, ändern Sie einfach Ihren Code wie folgt:
import logging # Enable debugging at http.client level logging.basicConfig() logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) # Set logging level for requests.packages.urllib3 requests_log = logging.getLogger("requests.packages.urllib3") requests_log.setLevel(logging.DEBUG) requests_log.propagate = True
Demonstration
Nachdem Sie die Protokollierung aktiviert haben, können Sie eine GET-Anfrage an eine öffentliche API wie httpbin.org ausführen:
import requests requests.get('https://httpbin.org/headers')
Beispielausgabe
Die Protokollierungsausgabe enthält wertvolle Informationen über die Anfrage:
INFO:requests.packages.urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): httpbin.org send: 'GET /headers HTTP/1.1\r\nHost: httpbin.org\r\nAccept-Encoding: gzip, deflate, compress\r\nAccept: */*\r\nUser-Agent: python-requests/1.2.0 CPython/2.7.3 Linux/3.2.0-48-generic\r\n\r\n' reply: 'HTTP/1.1 200 OK\r\n' header: Content-Type: application/json header: Date: Sat, 29 Jun 2013 11:19:34 GMT header: Server: gunicorn/0.17.4 header: Content-Length: 226 header: Connection: keep-alive DEBUG:requests.packages.urllib3.connectionpool:"GET /headers HTTP/1.1" 200 226
Die Ausgabe zeigt die vollständige Anfrage, einschließlich Header und die ersten 1024 Bytes des Antworttextes. Diese Informationen können für die Identifizierung der Quelle von HTTP-Fehlern und die Kommunikation mit externen Supportteams von unschätzbarem Wert sein.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erfasst man HTTP-Anfragen in Python zum Debuggen?. 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
