Python 요청으로 원시 HTTP 요청 인쇄
Python 요청 라이브러리는 HTTP 요청을 단순화하지만 원시 HTTP 요청을 이해하는 것은 디버깅에 유용할 수 있습니다. 그리고 분석. 이 문서에서는 요청 줄, 헤더 및 콘텐츠를 포함하여 전체 HTTP 요청에 액세스하고 인쇄하는 방법을 살펴봅니다.
이전에는 원시 요청을 추출하려면 헤더만 제공했던 요청 속성에 액세스해야 했습니다. 그러나 버전 1.2.3에서는 Requests에 서버로 전송될 정확한 바이트를 캡슐화하는 preparedRequest 객체가 도입되었습니다.
PreparedRequest를 활용하려면 요청 객체를 생성하고 prepare() 메서드를 사용하세요. 그런 다음 명확성을 위해 출력을 예쁘게 만들 수 있습니다.
<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>
이 코드는 전체 HTTP 요청을 다음과 같이 인쇄합니다.
-----------START----------- POST http://stackoverflow.com/ Content-Length: 7 X-Custom: Test a=1&b=2
이 접근 방식을 사용하면 서버로 전송된 요청을 검사할 수 있어 작업이 용이해집니다. 요청-응답 수명주기를 디버깅하고 이해합니다.
위 내용은 Python 요청을 사용하여 원시 HTTP 요청을 인쇄하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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