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基础篇-Python发送get请求《如何放请求头、参数、获取返回内容》

❞ 目录 一、Python 命名规范 二、发送 get 请求 1.安装 requests 2.发送 get 请求 3.如何判断发送 get 请求要不要传请求头部？...4.传入请求头 5.权限被拒：403 - Forbidden: Access is denied 三、response 的返回内容还有其它更多信息 一、Python 命名规范 1.是英文字符、下划线__...请求 一个完整的 get 请求，应该包括请求行（url）和请求头(headers)、请求参数(params)。...get 请求要不要传请求头部？...请求头中那么多参数，哪些参数需要呢？ 在工具中把请求头中的参数挨个删掉试试，不行的话就要加上了。 ? 这个是看开发怎么实现的了，自己写接口自动化代码的时候最好写上请求头，这样规范一些。

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如何使用Feign构造多参数的请求

本节我们来探讨如何使用Feign构造多参数的请求。笔者以GET以及POST方法的请求为例进行讲解，其他方法（例如DELETE、PUT等）的请求原理相通，大家可自行研究。...GET请求多参数的URL 假设我们请求的URL包含多个参数，例如http://microservice-provider-user/get?id=1&username=张三 ，要如何构造呢？..."} 由异常可知，尽管我们指定了GET方法，Feign依然会使用POST方法发送请求。...使用@RequestParam注解指定请求的参数是什么。 (2) 方法二 多参数的URL也可使用Map来构建。当目标URL参数非常多的时候，可使用这种方式简化Feign接口的编写。...下面我们来讨论如何使用Feign构造包含多个参数的POST请求。

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    如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

    我已经使用并测试了这个多GPU功能近一年，我非常高兴能将它视为官方keras发行版的一部分。 在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。...在这里你可以看到训练中的准线性加速：使用四个GPU，我能够将每个时期减少到仅16秒。整个网络在19分3秒内完成了训练。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。...使用单个GPU，我们能够获得63秒的时间段，总训练时间为74分10秒。 然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。...使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。

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    如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

    我已经使用并测试了这个多GPU功能近一年，我非常高兴能将它视为官方keras发行版的一部分。 在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。...在这里你可以看到训练中的准线性加速：使用四个GPU，我能够将每个时期减少到仅16秒。整个网络在19分3秒内完成了训练。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。...使用单个GPU，我们能够获得63秒的时间段，总训练时间为74分10秒。 然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。...使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。

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    如何使用LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话？

    本文是基于LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话；对于测开人员来说，可以集成到自己的自动化测试框架中，自动生成测试用例。...1 关于LangChainLangChain由Harrison Chase于2022年推出，提供了一套模块化工具和API（支持Python和JavaScript）；是一个用于开发由大型语言模型（LLM）...2 本文写作目的基于LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话；简单掌握其使用，便于在后续的自动化测试中应用。...3 学习过程3.1 安装必要的库pip install --upgrade langchain langchain-community deepseek python-dotenv3.2 DeepSeek...5.2 解决方法确保使用的是 DeepSeek 的 API，而不是 OpenAIDeepSeek 的 API 和 OpenAI 的 API 不兼容，如果你直接使用 openai 库但未修改 base_url

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    LLM多智能体AutoGen教程6：Python typing是如何自动生成工具调用请求参数的？

    LLM多智能体AutoGen教程5：函数调用之避免捏造参数》，我们使用typing对可调用函数进行注解，AutoGen据此自动生成OpenAI API函数调用时的请求参数。...1 Python内置typing 使用Python时候，我们常常并不添加函数参数类型，阅读代码时候，常常需要根据上下文才能得知具体的类型。...location")( get_current_weather) 那么register_for_llm内部是如何实现的呢？...总结 本文通过简单介绍Python的类型提示系统typing和Python中广受开发者爱好的数据验证器Pydantic，并深入分析AutoGen中工具调用的流程分析，从而为我们如何更好的进行工具调用打下了坚实的基础...下一篇我们开始分析如何使用AutoGen进行规划分析。

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    如何确保Python Queue的线程和进程安全性：使用锁的技巧

    虽然Python的Queue提供了基本的线程和进程安全性，但在某些场景下，如实现“只读”模式或防止数据竞争，还需要额外使用锁（Lock）来确保数据的完整性。...本文将探讨如何在Python中使用锁来保障Queue的线程和进程安全性，并通过一个使用代理IP、user-agent、cookie、多线程技术的实际爬虫示例，展示如何提高数据采集效率。正文1....具体来说，.put()和.get()方法是线程安全和进程安全的，意味着多个线程或进程可以安全地同时调用这些方法而不会引起数据竞争。然而，其他操作（如遍历队列内容）并没有被保证是安全的。...下面的代码展示了如何使用锁来确保Queue的线程和进程安全性。3....实例以下是一个示例代码，展示了如何在Python中使用锁来确保Queue的安全性，并结合代理IP、多线程技术来实现高效的网页数据采集。

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    Python爬虫如何加速？异步、协程还是多进程？分享一个常用做法，萌新也能看懂

    图片 最近在知识星球：Python读者圈，遇到读者提问：Python爬虫如何加速？...这个问题涉及到一个爬虫里，甚至是整个Python编程里都非常重要的问题： 如果同时下载1w张图片，如何有效地加速程序运行，缩短下载时间？ 今天我们一起来看一下常用的解决方案。 1、为什么慢？...如何加快速度呢？我们如果可以先请求到所有的图片资源（打开所有的洗衣机），然后再统一保存图片（哪台洗完衣服，就先记录哪台），这样是不是就会快很多呢？...还有多进程也可以试试，但是多进程更大的优势体现在计算密集型的场景下。 爬虫获取网络请求属于I/O密集型操作，多进程的优势不大。...main() 主要使用的库是： multiprocessing：创建进程池 4、写在最后 希望能给你带来帮助。

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    如何在 Python 中安全地使用多进程和多线程进行数据共享

    而对于 CPU 密集型任务，使用多进程更为合适。在并发编程中，有时多个线程或进程需要访问共享的数据，因此我们需要一些机制来确保数据的安全访问。本文将从多线程和多进程两个角度探讨如何安全地实现数据共享。...下面是一个例子，演示如何在多线程中使用锁来共享数据。...I/O 密集型任务：例如网络请求、文件读写等，推荐使用多线程，因为这些操作会经常等待外部资源，GIL 并不会对 I/O 操作产生太多影响。...总结共享数据的常用方式在 Python 中，使用多线程和多进程进行数据共享时，必须考虑线程安全和进程间通信的问题。...希望这些介绍能够帮助你更好地理解 Python 中如何安全地进行多线程和多进程的数据共享。如果你对具体某一部分有更深入的兴趣，欢迎进一步讨论。

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    如何利用并发性加速你的 python程序（上）

    如果你听过很多关于 asyncio 被添加到 python 的讨论，但是好奇它与其他并发方法相比怎么样，或者你很好奇什么是并发，以及它如何加速你的程序，那么你需要看下这篇文章。...一些 python 并发方法的比较，包括线程、异步和多进程 在程序中何时使用并发性以及使用哪个模块 本文假设读者对 python 有一个基本的了解，并且使用 python3.6 及以上版来运行示例。...那么对于你的新笔记本电脑上的那么多 CPU 核会怎么样呢？你如何利用它们？答案就是多进程。 通过多进程，python 创建了新的进程。...接下来，我们将对一些 python 并发方法进行比较，包括线程、异步和多进程，在程序中何时使用并发性以及使用哪个模块。...根据数据是什么以及如何使用它，有几种策略可以使数据访问线程安全。其中之一是使用线程安全的数据结构，如 python 队列模块中的 queue。 另一种策略是线程本地存储。

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    Python数据抓取——多线程，异步

    有些进程还不止同时干一件事，比如Word，它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部，要同时干多件事，就需要同时运行多个“子任务”，我们把进程内的这些“子任务”称为线程（Thread）。...我们前面编写的所有的Python程序，都是执行单任务的进程，也就是只有一个线程。如果要同时执行多个任务有3种方案：一种是启动多个进程，每个进程只开一个线程，但多个进程可以一块执行多个任务。...Python既支持多进程，又支持多线程。多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。...resp = requests.get(url) print('%s\n' % resp.text) #多线程异步,加速抓取 #根据有几个股票代码,就创建几个线程 codes = ['sz000878...#异步可以参考grequests库的使用：https://github.com/kennethreitz/grequests async def get_stock(code): #关键字async表示请求是异步的

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    Python爬虫性能优化：多进程协程提速实践指南

    各位大佬们我又回来了，今天我们来聊聊如何通过多进程和协程来优化Python爬虫的性能，让我们的爬虫程序6到飞起！我将会提供一些实用的解决方案，让你的爬虫速度提升到新的高度！...1、多进程提速 首先，让我们来看看如何利用多进程来加速爬虫程序。多进程可以充分利用多核CPU的优势，同时处理多个任务，提高爬取效率。...示例代码： import requests from multiprocessing import Pool 示例：使用多进程发送请求 def fetch_data(url): response.../resource2", "http://example.com/resource3"] 创建进程池 pool = Pool(processes=4) 使用进程池并发发送请求 results =...通过同时利用多进程和协程，我们可以充分发挥它们的优势，实现更高效的爬取。 解决方案：将爬取任务分配给多个进程，每个进程内部使用协程来并发发送请求。

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    vLLM源码学习

    主进程：负责对prompt做预处理和后处理，以及启动engine进程。 engine进程：请求调度，kv cache管理，单机单卡、单机多卡、多机多卡并行Executor启动。...generate接口会完成prompt预处理、任务添加、detokenizer，因为worker进程是独立的，新请求需要通过zmq队列传到worker进程里。...： 分布式并行 单机多卡 单机多卡使用python的多进程实现，vllm/vllm/v1/executor/multiproc_executor.py at main · vllm-project/vllm...多个进程间使用torch.distributed通信，在多进程worker间启动通信组、感知每个进程的编号、当前进程在分布式环境的位置、执行通信算子等。...多机多卡使用Ray进行通信，vllm/vllm/v1/executor/ray_distributed_executor.py at main · vllm-project/vllm。

    1.5K12

    为 aiohttp 爬虫注入灵魂

    它通过 Python 自带的async/await实现了异步爬虫。 使用 aiohttp，我们可以通过 requests 的api写出并发量匹敌 Scrapy 的爬虫。...可以说，目前这个运行速度，跟 requests 写的单线程爬虫几乎没有区别，代码还多了那么多。 那么，应该如何正确释放 aiohttp 的超能力呢？...并且大家需要知道，这个爬虫只有1个进程1个线程，它是通过异步的方式达到这个速度的。 那么，修改以后的代码，为什么速度能快那么多呢？...当程序运行时，Python 会自动调度这100个协程，当一个协程在等待网络 IO 返回时，切换到第二个协程并发起请求，在这个协程等待返回时，继续切换到第三个协程并发起请求……。...最后，感谢实习生小河给出的这种加速方案。

    1.1K10

    （经验技巧）Python中与并发的并行

    python中的并发是同时发生的事情由线程，任务，进程调用（实际上还是按顺序运行的一系列指令）。宏观上看，线程，任务和进程是相同的，细节上他们代表不同的东西。...线程的切换可以发生在单个python语句里，在任何时候都可能需要进行任务切换。 多核CPU的并行，通过多进程，python创建新的进程（一般来说电脑几核就开几个进程）。...每一个进程可以被看做是一个完全不同的程序，每一个进程都在自己的python解释器中运行。...在程序里添加并发性会增加额外的代码和复杂性，需在确定加速之前评估是否值得这样做。如不好的架构会导致并发或并行无法发挥加速作用，而推倒重来很多时候不允许。...而requests.session()不是线程安全的，保护数据访问线程安全的策略有几种，一种是使用python队列模块中的queue（一种使用线程安全的数据结构）；或线程本地存储，如threading.local

    1.2K10

    【Python爬虫实战】多进程结合 BeautifulSoup 与 Scrapy 构建爬虫项目

    面对需要处理大量网页的爬取任务，如何提升效率成为了一个重要的问题。Python 的多进程技术结合 BeautifulSoup 和 Scrapy，可以在保证解析能力的同时，大大提高并发抓取的效率。...这篇文章将详细介绍如何利用多进程模块进行爬虫、结合 JoinableQueue 管理任务，以及在更复杂的场景中使用 BeautifulSoup 和 Scrapy，打造功能强大的爬虫项目。...进程池：使用multiprocessing.Pool可以方便地管理多个进程，自动调度任务。 （二）使用多进程爬虫的好处 提高速度：可以同时请求多个网页，缩短抓取时间。...（一）多进程 + BeautifulSoup 实现轻量级爬虫 这种方案适合中小型爬虫项目，手动管理请求和数据解析，同时使用多进程加速请求处理。适用于需要快速获取网页数据并做简单解析的场景。...对于中小型项目，使用多进程加速抓取和解析是一个便捷的选择，而在处理大规模任务时，Scrapy 的异步能力与多进程结合则更为适用。在实际应用中，合理设计爬虫结构和任务管理机制，能够显著提升数据抓取效率。

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    《Python分布式计算》 第3章 Python的并行计算 （Distributed Computing with Python）多线程多进程多进程队列一些思考总结

    本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。...要注意在单CPU系统中，使用多线程并不是真正的并发，在给定时间只有一个线程在运行。只有在多CPU计算机上，线程才是并发的。本章假设使用的计算机是多处理器的。...原因是，使用线程，可以并行运行三个请求。当然，还有一个主线程和队列（根据阿姆达尔定律，它们都属于序列分量），但是通过并发，还是使性能得到了极大提高。...多进程有一些缺点，它必须启动Python的多个实例，启动时间长，耗费内存多。 同时，使用多进程并行运行任务，有一些极好的优点。 多进程有它们各自的内存空间，使用的是无共享架构，数据访问十分清晰。...总结 我们学习了一些可以让Python加速运行或是在多个CPU上运行的方法。其一是使用多线程，另一个是多进程。这两个都是Python的标准库支持的。

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    Python多线程 vs 多进程最佳实践：性能优化全攻略

    Python多线程 vs 多进程最佳实践：性能优化全攻略 前言：你真的知道该选多线程还是多进程吗？...本文我将用通俗的方式+实战代码+实测对比，为你揭开“多线程 vs 多进程”的面纱，教你如何在不同场景下做出最优选择。 一、基础扫盲：多线程 vs 多进程到底区别在哪？...但对于 I/O 密集型任务（比如网络请求、磁盘读写），线程在等待数据时会释放 GIL，其他线程可以趁机运行，从而实现“并发加速”。 二、实战演练：来，跑个多线程和多进程试试看！...三、开发实战中如何选择？...if __name__ == '__main__': 包裹多线程无法加速 CPU 任务 换成多进程或使用 C 扩展，如 NumPy、Cython 子线程未结束主线程就退出

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