


Memeriksa Permintaan HTTP dalam Aplikasi Python
Mengenal pasti punca ralat semasa panggilan API boleh menjadi mencabar, terutamanya apabila respons ralat tidak mempunyai butiran khusus . Untuk menyelesaikan isu sedemikian, penyedia API selalunya memerlukan keseluruhan permintaan HTTP, termasuk pengepala. Artikel ini membentangkan pendekatan yang mudah untuk menangkap permintaan ini menggunakan perpustakaan permintaan popular.
Menggunakan Pengelogan untuk Menangkap Permintaan
Versi permintaan terkini (1.x dan ke atas) menawarkan mekanisme pengelogan mudah untuk menangkap permintaan HTTP. Dengan mendayakan penyahpepijatan pada peringkat http.client, kami boleh log kedua-dua permintaan (termasuk pengepala dan kandungan) dan respons (termasuk pengepala).
Pelaksanaan
coretan kod berikut menunjukkan cara untuk mendayakan pengelogan permintaan HTTP:
import requests import logging # Enable debugging at http.client level http_client.HTTPConnection.debuglevel = 1 # Initialize and configure logging logging.basicConfig() logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) requests_log = logging.getLogger("requests.packages.urllib3") requests_log.setLevel(logging.DEBUG) requests_log.propagate = True # Make an HTTP request requests.get('https://httpbin.org/headers')
Dengan melaksanakan kod ini, kami mendayakan pengelogan permintaan dan menyimpan data yang dilog dalam pembolehubah requests_log. Kami kemudiannya boleh mengakses pengepala dan kandungan permintaan daripada pembolehubah ini seperti yang diperlukan.
Contoh Output
Berikut ialah contoh output nyahpepijat yang dijana oleh mekanisme pengelogan:
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'
Output ini mengandungi keseluruhan permintaan HTTP, termasuk kaedah HTTP, URI, pengepala dan kandungan permintaan (jika ada). Dengan memberikan maklumat ini kepada penyedia API, anda boleh memudahkan pengenalpastian dan penyelesaian ralat.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menangkap Permintaan HTTP dalam Aplikasi Python Menggunakan Perpustakaan Permintaan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


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

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
