response

1.get方法调用接口获取json文件内容 public static string HttpGet(string url) { HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(serviceAddress); request.Method = "GET"; request.ContentType = "text/html;charset=UTF-8"; HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse(); Stream myResponseStream = response.GetResponseStream(); StreamReader myStreamReader = new StreamReader(myResponseStream, Encoding.UTF8); string retString = myStreamReader.ReadToEnd(); myStreamReader.Close(); myResponseStream.Close(); Response.Write(retString); return retString; } 这个太复杂了 突然发现个简单的 using (var client =

axios二次封装 import axios from 'axios' ; import qs form 'qs' ; //qs为转换格式 一般的axios请求 : // get请求 axios . get ( url , { params : { } } ) . then ( res => { } ) . catch ( error => { } ) ; // post请求 axios . post ( url , { xxx : 'xxx' , xxx : 'xxx' } ) . then ( ( res ) => { } ) . catch ( ( error ) => { } ) ; 封装axios // 1.按照不同的环境配置服务器地址 switch ( process . env . NODE_ENV ) { //生产环境 case "production" : axios . defaults . baseURL = "http://127.0.0.0.0:8080" //测试环境 case "test" : axios . defaults . baseURL = "http://127.0.0.0.0:8080" //开发环境 default : axios . defaults . baseURL = "http://127.0.0.0.0:8080" } ;

vue中axios的二次封装 安装axios： npm install axios --save import axios from 'axios' var server = function ( ) { var server = axios . create ( { baseURL : '' , timeout : 10000 } ) // 请求拦截 后台没有接收到请求 但是浏览器发出请求了 这个可以在拦截器写自己的逻辑或者添加请求头配置 server . interceptors . request . use ( config => { // console.log(config) // 可以写自己的对应的逻辑 // config.headers['my-token'] = '122fdasdjfawpoekroqp2k3l4maeid0woqke'(这里是模拟给请求头添加一条属性发送给后台) // return 之后接口才会真正的连接后台接口 进行请求 return config } ) //响应拦截 在后台给出相应数据后 在这里可以对数据进行预处理 还可以对错误代码字典进行预处理 server . interceptors . response . use ( response => { // console.log(response) // switch

Q2Day81 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/6229292.html 性能相关 在编写爬虫时，性能的消耗主要在IO请求中，当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待，从而使得请求整体变慢。 import requests def fetch_async(url): response = requests.get(url) return response url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com'] for url in url_list: fetch_async(url) from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests def fetch_async(url): response = requests.get(url) return response url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com'] pool = ThreadPoolExecutor(5) for url in url_list: pool.submit(fetch_async, url) pool.shutdown(wait=True

Q2Day81 性能相关 在编写爬虫时，性能的消耗主要在IO请求中，当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待，从而使得请求整体变慢。 import requests def fetch_async(url): response = requests.get(url) return response url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com'] for url in url_list: fetch_async(url) 2.多线程执行 2.多线程+回调函数执行 3.多进程执行 3.多进程+回调函数执行 通过上述代码均可以完成对请求性能的提高，对于多线程和多进行的缺点是在IO阻塞时会造成了线程和进程的浪费，所以异步IO回事首选： 1.asyncio示例1 1.asyncio示例2 2.asyncio + aiohttp 3.asyncio + requests 4.gevent + requests 5.grequests 6.Twisted示例 7.Tornado from twisted.internet import reactor from twisted.web.client import getPage import urllib.parse def one_done(arg): print

在上篇文章中我已经讲了solr的安装与配置、DIH全量导入、ik分词器的配置，今天给小伙伴们分享一下springboot如何整合solr实现增删改查。先赞后看，已成习惯，点赞！！！ 目录 一、导包 二、配置solrHost 三、实体类映射 四、增删改 五、solr查询 六、实际应用 一、导包 日常导包，不必多言 <!-- solr--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-solr</artifactId> <version>2.2.0.RELEASE</version> </dependency> 版本的话你们自己根据自己情况而定。 二、配置solrHost 配置solrhost分两种情况，一种是只有一个core的，一种是有多个core的。只有一个core的同学配置就很简单了，在springboot的主配置文件application.properties中添加配置即可。 至于有多个core的同学，就不需要在主配置文件 配置host了，你需要在每次调用solr操作的时候指明用哪个core的solrClient去操作。通过HttpSolrClient solrClient = new HttpSolrClient(url)

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> import com.example.demo.constant.Constant; import com.example.demo.util.DateUtil; import com.example.demo.util.idmake.KeyGenerator; import com.example.demo.util.xcode.EncryptUtil; import com.example.demo.util.xcode.SecurityUtil; import org.apache.commons.codec.binary.Hex; import org.springframework.util.SerializationUtils; import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder; import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes; import javax.servlet.http.Cookie; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax

目录 概述 写一个 gRPC API grpcui 使用 go-gin-api 系列文章 概述 最近这段时间工作挺忙的，发现已经 3 周没更文了... 感谢你们还在，今天给大家分享一款 gRPC 的调试工具。 进入正题。 当我们在写 HTTP 接口的时候，使用的是 Postman 进行接口调试，那么在写 gRPC 接口的时候，有没有类似于 Postman 的调试工具呢？ 这是有的。 咱们一起看下 grpcui ，源码地址： https://github.com/fullstorydev/grpcui 看下官方描述： grpcui is a command-line tool that lets you interact with gRPC servers via a browser. It's sort of like Postman, but for gRPC APIs instead of REST. 写一个 gRPC API 我原来写过 Demo，可以直接用原来写的 listen 项目。 端口：9901 .proto 文件： syntax = "proto3"; // 指定 proto 版本 package listen; // 指定包名 // 定义服务 service Listen { // 定义方法 rpc ListenData(Request) returns

前言： 接口自动化是指模拟程序接口层面的自动化，由于接口不易变更，维护成本更小，所以深受各大公司的喜爱。 接口自动化包含2个部分，功能性的接口自动化测试和并发接口自动化测试。 本次文章着重介绍第一种，功能性的接口自动化框架。 一、简单介绍 环境：Mac、Python 3，Pytest，Allure，Request 流程：读取Yaml测试数据-生成测试用例-执行测试用例-生成Allure报告 模块类的设计说明: Request.py 封装request方法，可以支持多协议扩展（get\post\put） Config.py 读取配置文件，包括：不同环境的配置，email相关配置 Log.py 封装记录log方法，分为：debug、info、warning、error、critical Email.py 封装smtplib方法，运行结果发送邮件通知 Assert.py 封装assert方法 run.py 核心代码。定义并执行用例集，生成报告 Yaml测试数据格式如下： --- Basic: dec: "基础设置" parameters: - url: /settings/basic.json data: slug=da1677475c27 header: { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6)