blocks|key|c0v9c|type|unstyled|text|两种解决方案，第一种全局配置参数+insecureSkipVerify:true，第二种上传单独+TLS+证书。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

HTTP 请求出现 

entityMap|blocks|key|5jfpv|text|什么是云压测？|type|header-one|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|9bi02|云压测是一款基于云计算的性能测试解决方案。压力是指通过模拟大量的用户数据和请求，对Web、移动应用、API等系统进行负载测试，以评估系统的性能、稳定性和可扩展性，从而指导优化和升级方案。云压测提供了可靠的测试模拟器和数据生成器，支持模拟海量用户并发访问，测试系统的各项指标如请求响应时间、吞吐量、并发数等，提供详细的性能分析和诊断报告，帮助用户快速发现和定位性能瓶颈，指导优化。可以应用于多种场景，例如电商促销活动前的负载测试、直播应用的并发测试、移动应用API的压力测试、企业内部系统性能测试等。|unstyled|4nm2a|云压测可以模拟哪些场景？|ag7b3|电商活动场景：模拟大量用户同时访问电商网站，在特定时间里进行秒杀和抢购等活动，测试系统的数据处理速度和吞吐量。|9ntqf|直播场景：模拟大量用户同时观看直播视频并参与互动，测试直播系统的并发能力和稳定性。|14tql|移动应用API场景：模拟移动应用的API接口被大量访问，测试API的并发能力和响应速度。|uccd|企业内部系统场景：模拟大量员工在同一时间内使用企业内部系统，测试系统的稳定性、吞吐量和响应时间等。|62fq0|游戏场景：模拟大量用户同时访问游戏服务器，测试游戏的服务器性能和稳定性。|e8apd|金融场景：模拟交易系统中的大量并发交易，测试系统的并发处理能力和响应速度。|9pfes|社交场景：模拟多个用户同时使用社交平台进行互动和通信，测试平台的稳定性和响应速度。|d1bu0|云压测的主要功能是什么？|offset|length|style|BOLD|8psn7|压力测试：对网站、移动应用、API、游戏服务器等系统进行压力测试，模拟大量用户访问和请求，测试系统在高负载下的各项指标如响应时间、吞吐量、并发数等。|1uk9n|性能分析：对测试结果进行详细分析，提供全方位的性能评估，包括系统负载能力、响应速度、吞吐量、并发数、错误率等。用户可以通过这些数据快速定位性能瓶颈和优化点，制定优化方案。|c21ds|统计报告：自动生成测试报告，包括测试结果、测试配置、测试日志等，用户可以随时查看和下载。|e0m0m|安全测试：提供常见的Web安全漏洞检测功能，如XSS、SQL注入、信息泄露等，帮助用户发现安全风险并提供解决方案。|1l2hs|可扩展性测试：模拟不同规模的用户和请求，测试系统的可扩展性和弹性。|1dv5t|运维监控：结合腾讯云的监控服务，实时监控和展示测试机器和被测系统的运行状态，方便用户及时发现和解决问题。|aakc8|云压测如何进行压力测试？|480ql|创建测试任务：在腾讯云控制台创建压测任务，在任务设置中设置测试的URL、测试类型、虚拟用户数、压测时间等参数。|ordered-list-item|oaae|配置虚拟用户：在任务设置中配置虚拟用户，可设置虚拟用户的访问行为和访问方式，如访问路径、HTTP方法、参数等。根据自己的需求，可以选择手动编写自定义脚本，也可以通过录制脚本自动生成虚拟用户行为。|55lk9|配置测试机：在任务设置中配置测试机器，选择测试机的地域和实例类型等，也可以选择自己的云服务器作为测试机器。|agu5b|开始测试：配置完成后，点击开始测试按钮，在指定的时间内对测试URL进行压力测试，腾讯云压测会自动模拟大量虚拟用户访问该URL，并对系统各项指标进行监控和统计。|7re7d|获取测试结果：测试完成后，可以在控制台中查看测试结果，包括各项指标的报告和分析，如平均响应时间、吞吐量、错误率、并发数等。通过观察和分析测试结果，可以发现系统的瓶颈和性能问题，制定优化方案，提高系统的性能和稳定性。|be2p6|云压测如何识别性能问题？|6ufr5|响应时间：测试系统的平均响应时间和百分位响应时间，方便用户发现耗时操作和慢查询等问题。|831po|吞吐量：测试系统的吞吐量，即单位时间内能处理的请求的数量，发现系统的瓶颈和性能极限。|1c542|并发数：测试系统的最大并发数和并发活跃数，发现系统的并发瓶颈及资源利用效率问题。|91ekc|错误率：测试系统的错误率，包括服务端错误和客户端错误等，发现系统在高负载下的容错能力和稳定性问题。|4pbjn|配置分析：对任务配置进行分析，发现任务配置中可能存在的问题，包括线程数量、请求间隔、请求数据量等。|d6k82|日志分析：提供系统的请求日志和性能日志，方便用户深入分析系统性能问题。|9082t|云压测如何优化性能？|7b5v|定位性能问题：在压力测试过程中，通过对测试数据的分析和可视化展示，可以定位系统存在的性能问题，如响应时间过长、并发能力不足等。|112nd|分析测试数据：根据测试结果，结合系统架构和业务需求，进行数据分析，确定性能瓶颈和优化方向，处理网络带宽、CPU使用率、I/O负载等问题。|4g3v7|优化代码设计：对系统中的瓶颈代码进行优化，包括优化SQL语句、使用缓存技术、优化文件上传下载、提高代码执行效率和稳定性等。|gnus|调整服务器设置：调整服务器的资源分配，包括调整CPU、内存、磁盘等资源的分配比例，开启内置缓存等。|ap5j7|微服务改造：将单体架构改造为微服务架构，拆分服务端口，分离业务和数据存储，提高并发能力和性能。|ab9he|测试优化方案：在测试过程中，通过调整不同的测试参数，如请求速率、并发数量、地域位置等，来测试系统在不同负载下的性能和稳定性，找到最优的压力测试方案。^0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|C|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|2I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|2J|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|F|4|G|6|7|8|2K|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|H|4|I|6|E|8|2L|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|J|4|K|6|E|8|2M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|L|4|M|6|E|8|2N|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|N|4|O|6|E|8|2O|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|P|4|Q|6|E|8|2P|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|R|4|S|6|E|8|2Q|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|T|4|U|6|E|8|2R|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|V|4|W|6|7|8|2S|9|@$X|2T|Y|2U|Z|10]]|A|@]|B|$]]|$2|11|4|12|6|E|8|2V|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|13|4|14|6|E|8|2W|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|15|4|16|6|E|8|2X|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|17|4|18|6|E|8|2Y|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|19|4|1A|6|E|8|2Z|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1B|4|1C|6|E|8|30|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1D|4|1E|6|7|8|31|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1F|4|1G|6|1H|8|32|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1I|4|1J|6|1H|8|33|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1K|4|1L|6|1H|8|34|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1M|4|1N|6|1H|8|35|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1O|4|1P|6|1H|8|36|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1Q|4|1R|6|7|8|37|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1S|4|1T|6|E|8|38|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1U|4|1V|6|E|8|39|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1W|4|1X|6|E|8|3A|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1Y|4|1Z|6|E|8|3B|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|20|4|21|6|E|8|3C|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|22|4|23|6|E|8|3D|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|24|4|25|6|7|8|3E|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|26|4|27|6|E|8|3F|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|28|4|29|6|E|8|3G|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2A|4|2B|6|E|8|3H|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2C|4|2D|6|E|8|3I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2E|4|2F|6|E|8|3J|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2G|4|2H|6|E|8|3K|9|@]|A|@]|B|$]]]]

PTS 调试失败/没有日志，如何去定位问题？

测试报表会在云压测中保存多久？

如何保护被压端服务，防止被压端服务异常影响业务可用性？

HTTP 服务请求失败率高，返回大量的 

PTS 报表显示 VU = 0，或者跟施压配置的值对应不上？

导入的 csv 出现乱码，如何解决？

状态码 999 是什么错误，如何排查？

调试模式下，为什么我的请求只执行了一部分？

压测结束时，概览里的并发数（VUs）为什么突然下降了？

blocks|key|ac5o6|type|unstyled|text|VU（Virtual+User）：虚拟用户数。用来模拟真实场景中，在同时执行操作的用户数量，所以也叫“并发用户数”。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|fusev|在+PTS+中，VU+的数值是在场景的施压配置中提前设置好的。|entityMap|data|mutability^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|G|8|@]|9|@]]]|C|$D|-4|E|-4|3|-4]]

VU（并发用户数）

blocks|key|e1ud3|type|unstyled|text|从客户端发出请求，到客户端完全接收服务器响应的时间消耗。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|cf2t3|为了衡量+RT+指标，施压端会采集一个时间窗口内的所有请求从发出到收到响应的耗时，再聚合计算这批数据，得到多种维度的特征值，例如：平均值、最大值、最小值、分位值（50/90/95/99+百分位）。|95erj|在+PTS+压测报告中：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

RT（响应时间）

blocks|key|eqddt|type|unstyled|text|RPS（Requests+per+Second），每秒请求数，也叫“吞吐量”。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|3ap4o|RPS+可以指发请求的速度，用作施压调速参数；也可以指收响应的速度，用作性能指标报告。|8ft04|受限于被压系统的处理能力是否平稳、网络状况是否平稳、带宽资源是否充足等条件，客户端发出请求的速度，不一定等于客户端收到服务端响应的速度。因此，压测报告里的+RPS+性能指标，不一定等于施压配置里的+RPS+调速参数。|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

RPS（每秒请求数）

blocks|key|3skdh|type|unstyled|text|VU+=+RPS+×+RT（也即：并发数+=+吞吐量+×+响应时间）|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|f427o|此公式基于+Little+定律得出。Little+定律的完整表述是：在系统的稳定状态下（尚未达到系统资源过载的拐点、响应时间基本稳定、到达系统的+RPS+=+离开系统的+RPS），系统中平均同时服务的用户数量++=+用户请求到达系统的速度+×+每个用户请求平均在系统中呆的时间。|8hldi|例如：假设系统某接口的响应时间为100ms，那么在+1+秒内，施压端的+1+个VU+能连发10个请求并获得响应，反映了被压端的系统吞吐量是10个请求每秒（RPS+为+10）；那么，当同时做操作的用户数翻了100倍，也即100个+VU+同时并发施压，如果被压接口的响应耗时仍为100ms，则在+1+秒内，每个+VU+都能发送10次请求并获得响应，反映了被压端在+1+秒内处理了+1000+个请求，也即+RPS+达到+1000。|du0mp|以上换算建立在被压系统表现稳定、响应时间保持不变的理想状况下。然而实际上，随着并发数增大、系统负载升高，被压接口的响应时间不一定能保持在100+ms，而可能呈现以下的增大趋势：|entityMap|data|mutability^0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|K|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|L|8|@]|9|@]]|$1|E|3|4|5|F|7|M|8|@]|9|@]]]|G|$H|-4|I|-4|3|-4]]

VU、RPS、RT 的关系

blocks|key|971rf|type|unstyled|text|一批请求中结果出错的请求所占比例，以校验响应结果是否符合期望。（不同系统对错误率的要求不同，但一般不超出千分之六，即成功率不低于99.4%25。）|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|8fjsl|PTS+通过统计一批请求中失败响应码所占比例，来计算请求失败率。（响应码大于或等于+400，视为请求失败。）|6bqve|在+PTS+压测报告中：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

失败率

blocks|key|6lbj|type|unstyled|text|PTS+提供了全面的日志定位手段，分别为引擎日志/用户日志/请求日志，主要有三个阶段：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|639o|type|unstyled|text|测试报表包含指标数据及日志数据，默认保留45天，45天后将自动清理过期数据。在过期前，用户可下载测试报表，在本地进行保存。用户也可将测试报表设置为基线报表，基线报表将永久保存。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|3de4a|type|unstyled|text|当被压端服务异常时，通过实时测试报表，您可以看到请求+RT+变高，甚至出现请求失败。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|6to7i|为了防止服务异常，您可以在测试场景编排中，设置被压服务+SLA（服务可用性指标），例如：限制响应+RT<100ms，请求失败率<0.1%25。当压测指标触发被压服务+SLA+水位线时，可通过告警通知到您，也可根据设置自动停止压测任务。|5r2ta|另外为避免服务异常，也建议您：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

blocks|key|9viec|type|unstyled|text|用户只需要在场景编排中导入+jmx+文件，即可以原生方式运行+JMeter+压测。PTS+支持以分布式方式运行+JMeter+引擎，提供便捷的横向扩容能力和实时测试报表。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

PTS 支持 JMeter 压测吗？

blocks|key|26m6k|type|unstyled|text|在压测报告可以看到详细的错误率，用户可以在采样日志看具体的耗时分布，如果是服务端返回超时，可自定义配置全局+option+http+timeout+参数，默认为+10s。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|ffdie|type|unstyled|text|PTS+支持+dataset+读取测试数据，用户在压测场景完成文件上传，引擎会解析+csv+文件并按行轮询进行读取，具体的语法如下：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

PTS 如何从测试文件读取数据？

blocks|key|9d1iv|type|unstyled|text|VU=0：PTS+报表显示请求的+VU（并发用户数）+为瞬时指标，当处于任务结束时，其瞬时值有可能为+0。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|6llhu|跟施压配置的值对应不上：由于大部分用户设置的是梯度发压模型，VU+值会随时间梯度变化，其瞬时值应以图表显示的+VU+曲线变化为准。|entityMap|data|mutability^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|G|8|@]|9|@]]]|C|$D|-4|E|-4|3|-4]]

blocks|key|9dabo|type|unstyled|text|含中文的+csv+导入后乱码的问题：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|2bkop|因为+Windows+默认导出的+csv+使用的是+GBK+编码，并且旧版本的+Excel+2016+前会不保存+Bom+(byte+order+mark)。|7bjf9|解决方法：将+csv+导出为+utf-8+格式：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

blocks|key|9ut3h|type|unstyled|text|施压端没能从被压服务端得到有效的+HTTP+响应状态码，则会将状态码置为+999+Unknown。这些请求会被视为错误请求，计入压测报告的错误率。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|9ivco|错误原因可能是请求本身的协议/地址等有误，或者是网络原因、服务端的+DNS/防火墙/SSL+证书/超时断连等原因，导致服务不可达。|bttr3|如需排查，可参考请求采样里的错误信息、施压机日志里的报错信息，还可使用调试模式调试请求。|h8og|常见原因如下：|entityMap|data|mutability^0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|K|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|L|8|@]|9|@]]|$1|E|3|4|5|F|7|M|8|@]|9|@]]]|G|$H|-4|I|-4|3|-4]]

blocks|key|a4bjq|type|unstyled|text|PTS+在调试模式下，压测引擎最多执行+10+秒，之后会自动退出。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|a128s|如果您场景里编排的请求无法在+10+秒内全部完成，则会表现为只执行了部分请求。|1o7r4|建议直接以较小的+VU+数运行压测任务，来代替调试模式，避免其+10+秒无法执行全部请求的问题。|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

blocks|key|5mc9j|type|unstyled|text|压测运行时，在报告页的概览栏里，并发数（VUs）的数值是实时值，与图表里代表并发数的蓝色梯度线在每个时刻的值是一致的。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|56aio|压测结束时，PTS+会将资源回收，所以实时+VU+可能表现为瞬间下降，这是符合预期的正常的行为。|4k532|您可参考图表里的蓝色线，观察并发数（VUs）随时间轴的变化，可以发现它是在将您配置的梯度发压如期完成后，在压测结束时刻才下降的。|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

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游戏服务器

服务器

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iOS网络--HTTP请求HTTP请求。// 开始发送请求 // 接收到服务器的数据（如果数据量比较大，这个方法会被调用多次） // 请求失败（比如请求超时） - ### 4.同步POST请求 ```// 获得NSURLSession对象 // 创建请求 NSURLSessionDataTask *task = [session dataTaskWithRequest:request completionHandler:^(NSData *data, NSURLResponse *response, NSError *error) { // AFHTTPRequestOperationManager内部包装了NSURLConnection 

本文首发于我的个人博客：『不羁阁』 https://bujige.net
 文章链接：https://bujige.net/blog/iOS-HTTP-request.html
HTTP请求
 1.NSURLConnectiong 1.同步GET请求
 // 1.创建请求路径(url) 
 NSURL *url = [NSURL URLWithString:@""]; 
 // 2.通过请求路径(url)创建请求对象(request ```objc
 // 1.创建请求路径(url)
 NSURL *url = [NSURL URLWithString:@""];

 // 2.通过请求路径(url)创建请求对象 ```objc

 // 1.创建请求路径(url)
 NSURL *url = [NSURL URLWithString:@""];

 // 2.通过请求路径(url) ```objc
 // 1.创建请求路径(url)
 NSURL *url = [NSURL URLWithString:@""];

 // 2.通过请求路径(url)创建请求对象(

iOS网络--HTTP请求HTTP请求

本文首发于我的个人博客：『不羁阁』 https://bujige.net
 文章链接：https://bujige.net/blog/iOS-HTTP-request.html
HTTP请求
 1.NSURLConnectiong
 
 1.同步GET请求
 // 1.创建请求路径(url) 
 NSURL *url = [NSURL URLWithString:@""];  
 // 2.通过请求路径(url)创建请求对象(request) 
 NSURLRequest *request = [NSUR

iOS网络--HTTP请求HTTP请求

思路：
定义一个http的状态map，存储请求的pending和complete，目的是为了解决同一个请求，在同一时间发起多次请求，为了避免发起多次同一个接口，存储status，本次request尚未【 map回调中，当success时，以此触发每个回调
定义一个返回值map，存储每个request的结果，当下一次发起同一个请求时，去缓存里查找同时返回对应的结果，如果未查到，则发起请求
定义请求的id， 以参数、url以及请求方式当id，以此判断这次请求在缓存中是否有这个id
import { singleton } from ". token接口而封装，故只返回了token而已）
上文提及到，同一时间发起多次同一接口，除第一个真正发起了http请求，其余均被推到回调cache中，问题是，如果第一次请求超时，或者报错，进而导致后续http 均不会收到数据，所以该方法应该有重试功能
在这里没有考虑并发问题，应该考虑下，同时发起大量http请求的问题
上述2、3问题，时间关系，后续优化～

http请求缓存

http请求缓存

根据 HTTP 标准，HTTP 请求可以使用多种请求方法。
HTTP1.0 定义了三种请求方法： GET, POST 和 HEAD 方法。 HTTP1.1 新增了六种请求方法：OPTIONS、PUT、PATCH、DELETE、TRACE 和 CONNECT 方法。
序号	方法	描述
1	GET	请求指定的页面信息，并返回实体主体。 2	HEAD	类似于 GET 请求，只不过返回的响应中没有具体的内容，用于获取报头
3	POST	向指定资源提交数据进行处理请求（例如提交表单或者上传文件）。数据被包含在请求体中。 POST 请求可能会导致新的资源的建立和/或已有资源的修改。
4	PUT	从客户端向服务器传送的数据取代指定的文档的内容。
5	DELETE	请求服务器删除指定的页面。 6	CONNECT	HTTP/1.1 协议中预留给能够将连接改为管道方式的代理服务器。
7	OPTIONS	允许客户端查看服务器的性能。
8	TRACE	回显服务器收到的请求，主要用于测试或诊断。

HTTP 请求方法

HTTP1.1 新增了六种请求方法：OPTIONS、PUT、PATCH、DELETE、TRACE 和 CONNECT 方法。

HTTP 请求方法

@ApiOperation(value = "二维码http方式下载", notes = "二维码http方式下载", httpMethod = "GET")
 @RequestMapping(value

http请求下载

@ApiOperation(value = "二维码http方式下载", notes = "二维码http方式下载", httpMethod = "GET")
    @RequestMapping(value = "qrCode/download/{url}", method = RequestMethod.GET)
    public void fileHttpDownload(HttpServletResponse response, @PathVariable("url") String url)

http请求下载

这是第一部分, 主要使用的是AngleSharp: https://anglesharp.github.io/
(文章的章节书与该书是对应的)
第1章 初见网络爬虫
发送Http请求
 在python里面这样发送 http请求, 它使用的是python的标准库urllib:

在.NET Core里面, 你可以使用HttpClient, 相应的C#代码如下:
 var client = new 其运行结果如下:

异常情况处理
发送Http请求之后, 可能会发生错误, 例如网页不存在(或者请求时出错), 服务器不存在等等. ConsoleColor.Green;
 Console.WriteLine(title);
 }
 }

第2章 复杂HTML解析
首先我把请求 HttpRequestException)}: {e.Message}");
 return null;
 }
 }
CSS是网络爬虫的福音, 下面这两个元素在页面中可能会出现很多次

发送Http请求

这是第一部分, 主要使用的是AngleSharp: https://anglesharp.github.io/

发送Http请求

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两种解决方案，第一种全局配置参数 insecureSkipVerify:true，第二种上传单独 TLS 证书。

HTTP 请求出现

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