


Gunakan fungsi http.NewRequest untuk mencipta objek permintaan GET baharu dan tetapkan pengepala dan parameter permintaan
Gunakan fungsi http.NewRequest untuk mencipta objek permintaan GET baharu, dan tetapkan pengepala dan parameter permintaan
Dalam bahasa Go, kita boleh menggunakan fungsi http.NewRequest
untuk mencipta objek permintaan GET baharu , dan Tetapkan pengepala dan parameter permintaan. Fungsi http.NewRequest
menerima tiga parameter: kaedah permintaan, URL permintaan dan isi permintaan. Kami boleh menggunakan pemalar http.MethodGet
untuk mewakili kaedah permintaan GET, dan menggunakan rentetan untuk mewakili URL permintaan yang akan dihantar. Jika tiada isi permintaan, anda boleh lulus dalam nol. http.NewRequest
函数创建一个新的GET请求对象,并设置请求头和参数。http.NewRequest
函数接受三个参数:请求方法、请求URL和请求体。我们可以使用http.MethodGet
常量表示GET请求方法,使用字符串表示要发送的请求URL,如果没有请求体,可以传入nil。
我们首先需要导入net/http
和fmt
包:
import ( "fmt" "net/http" )
然后,我们可以使用http.NewRequest
函数创建一个新的GET请求对象,并设置请求头和参数。示例代码如下:
func main() { url := "https://example.com/api" req, err := http.NewRequest(http.MethodGet, url, nil) if err != nil { fmt.Println("创建请求失败:", err) return } // 设置请求头 req.Header.Add("Authorization", "Bearer token123") // 设置请求参数 query := req.URL.Query() query.Add("key1", "value1") query.Add("key2", "value2") req.URL.RawQuery = query.Encode() // 发送请求 client := http.Client{} resp, err := client.Do(req) if err != nil { fmt.Println("发送请求失败:", err) return } defer resp.Body.Close() // 处理响应 fmt.Println("状态码:", resp.StatusCode) }
在上面的示例中,我们创建了一个GET请求对象,并设置了请求头和参数。我们可以使用req.Header.Add
方法添加请求头,使用req.URL.Query
方法获取请求URL的查询参数,并使用query.Add
方法添加参数。
最后,我们使用http.Client
发送请求,并使用resp.StatusCode
获取响应的状态码。这里我们使用了defer resp.Body.Close()
语句来确保响应体在使用完毕后被关闭,以避免资源泄漏。
总结:使用http.NewRequest
函数可以方便地创建一个新的GET请求对象,并设置请求头和参数。我们可以通过调用相关的方法来添加请求头和参数。发送请求和处理响应的代码也很简单,通过http.Client
和resp.StatusCode
net/http
dan fmt
terlebih dahulu: 🎜rrreee🎜 Kemudian, kita boleh menggunakan fungsi http.NewRequest
untuk buat objek permintaan GET baharu dan tetapkan pengepala dan parameter permintaan. Kod sampel adalah seperti berikut: 🎜rrreee🎜Dalam contoh di atas, kami mencipta objek permintaan GET dan menetapkan pengepala dan parameter permintaan. Kita boleh menggunakan kaedah req.Header.Add
untuk menambah pengepala permintaan, menggunakan kaedah req.URL.Query
untuk mendapatkan parameter pertanyaan URL permintaan dan menggunakan query.Add kaedah menambah parameter. 🎜🎜Akhir sekali, kami menggunakan http.Client
untuk menghantar permintaan dan menggunakan resp.StatusCode
untuk mendapatkan kod status respons. Di sini kami menggunakan pernyataan defer resp.Body.Close()
untuk memastikan badan respons ditutup selepas digunakan untuk mengelakkan kebocoran sumber. 🎜🎜Ringkasan: Gunakan fungsi http.NewRequest
untuk membuat objek permintaan GET baharu dengan mudah dan tetapkan pengepala dan parameter permintaan. Kami boleh menambah pengepala permintaan dan parameter dengan memanggil kaedah yang berkaitan. Kod untuk menghantar permintaan dan memproses respons juga sangat mudah, cuma hantar http.Client
dan resp.StatusCode
. Kod sedemikian mempunyai struktur yang jelas dan mudah dikembangkan dan dikekalkan. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Gunakan fungsi http.NewRequest untuk mencipta objek permintaan GET baharu dan tetapkan pengepala dan parameter permintaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Ciri baharu versi PHP5.4: Cara menggunakan parameter pembayang jenis boleh panggil untuk menerima fungsi atau kaedah boleh panggil Pengenalan: Versi PHP5.4 memperkenalkan ciri baharu yang sangat mudah - anda boleh menggunakan parameter pembayang jenis boleh panggil untuk menerima fungsi atau kaedah boleh panggil . Ciri baharu ini membenarkan fungsi dan kaedah untuk menentukan secara langsung parameter boleh panggil yang sepadan tanpa semakan dan penukaran tambahan. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan penggunaan pembayang jenis boleh panggil dan memberikan beberapa contoh kod,

Parameter produk merujuk kepada maksud atribut produk. Sebagai contoh, parameter pakaian termasuk jenama, bahan, model, saiz, gaya, fabrik, kumpulan yang berkenaan, warna, dsb. parameter makanan termasuk jenama, berat, bahan, nombor lesen kesihatan, parameter perkakas rumah yang berkenaan; termasuk jenama, saiz, warna, tempat asal, voltan yang berkenaan, isyarat, antara muka dan kuasa, dsb.

Dalam pembangunan bahasa PHP, ralat pengepala permintaan biasanya disebabkan oleh beberapa masalah dalam permintaan HTTP. Isu ini mungkin termasuk pengepala permintaan yang tidak sah, badan permintaan yang tiada dan format pengekodan yang tidak dikenali. Mengendalikan ralat pengepala permintaan ini dengan betul adalah kunci untuk memastikan kestabilan dan keselamatan aplikasi. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan beberapa amalan terbaik untuk mengendalikan ralat pengepala permintaan PHP untuk membantu anda membina aplikasi yang lebih dipercayai dan selamat. Menyemak kaedah permintaan Protokol HTTP menentukan satu set kaedah permintaan yang tersedia (cth. GET, POS

Semasa proses pembangunan, kami mungkin menghadapi mesej ralat sedemikian: PHPWarning: in_array()expectsparameter. Mesej ralat ini akan muncul apabila menggunakan fungsi in_array() Ia mungkin disebabkan oleh hantaran parameter fungsi yang salah. Mari kita lihat penyelesaian kepada mesej ralat ini. Pertama, anda perlu menjelaskan peranan fungsi in_array(): semak sama ada nilai wujud dalam tatasusunan. Prototaip fungsi ini ialah: in_a

Pemeriksaan keselamatan jenis parameter C++ memastikan bahawa fungsi hanya menerima nilai jenis yang dijangkakan melalui semakan masa kompilasi, semakan masa jalan dan penegasan statik, menghalang tingkah laku yang tidak dijangka dan ranap program: Pemeriksaan jenis masa kompilasi: Pengkompil menyemak keserasian jenis. Semakan jenis masa jalan: Gunakan dynamic_cast untuk menyemak keserasian jenis dan buang pengecualian jika tiada padanan. Penegasan statik: Tegaskan keadaan jenis pada masa penyusunan.

i9-12900H ialah pemproses 14-teras Seni bina dan teknologi yang digunakan semuanya baharu, dan rangkaiannya juga sangat tinggi. Kerja keseluruhannya sangat baik, dan beberapa parameter telah dipertingkatkan terutamanya dan boleh membawa pengalaman yang sangat baik . Semakan penilaian parameter i9-12900H: 1. i9-12900H ialah pemproses 14 teras, yang mengguna pakai seni bina q1 dan teknologi proses 24576kb, dan telah dinaik taraf kepada 20 utas. 2. Kekerapan CPU maksimum ialah 1.80 ghz, yang bergantung terutamanya pada beban kerja. 3. Berbanding dengan harga, ia sangat sesuai Nisbah harga-prestasi adalah sangat baik, dan ia sangat sesuai untuk sesetengah rakan kongsi yang memerlukan penggunaan biasa. penilaian parameter i9-12900H dan markah larian prestasi

Fungsi hiperbola ditakrifkan menggunakan hiperbola dan bukannya bulatan dan bersamaan dengan fungsi trigonometri biasa. Ia mengembalikan parameter nisbah dalam fungsi sinus hiperbolik dari sudut yang dibekalkan dalam radian. Tetapi lakukan sebaliknya, atau dengan kata lain. Jika kita ingin mengira sudut daripada sinus hiperbolik, kita memerlukan operasi trigonometri hiperbolik songsang seperti operasi sinus songsang hiperbolik. Kursus ini akan menunjukkan cara menggunakan fungsi sinus songsang hiperbolik (asinh) dalam C++ untuk mengira sudut menggunakan nilai sinus hiperbolik dalam radian. Operasi arcsine hiperbolik mengikut formula berikut -$$\mathrm{sinh^{-1}x\:=\:In(x\:+\:\sqrt{x^2\:+\:1})}, Di mana\:In\:is\:logaritma asli\:(log_e\:k)

Walaupun model bahasa berskala besar (LLM) mempunyai prestasi yang kukuh, bilangan parameter boleh mencecah ratusan bilion dengan mudah, dan permintaan untuk peralatan dan memori pengkomputeran adalah sangat besar sehingga syarikat biasa tidak mampu membelinya. Kuantisasi ialah operasi mampatan biasa yang mengorbankan beberapa prestasi model sebagai pertukaran untuk kelajuan inferens yang lebih pantas dan keperluan memori yang kurang dengan mengurangkan ketepatan berat model (seperti 32 bit hingga 8 bit). Tetapi untuk LLM yang mempunyai lebih daripada 100 bilion parameter, kaedah pemampatan sedia ada tidak dapat mengekalkan ketepatan model, dan juga tidak boleh berjalan dengan cekap pada perkakasan. Baru-baru ini, penyelidik dari MIT dan NVIDIA bersama-sama mencadangkan pengkuantitian pasca latihan (GPQ) tujuan umum.
