网络基础1 -- 超文本协议

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1 HTTP协议简介

HTTP协议是Hypertext Transfer Protocol(也称为超文本传输协议)的缩写,是用于从万维网(World Wide Web)服务器传输超文本到本地浏览器的传输协议。

HTTP协议工作在客户端-服务器(Browser/Server)B/S架构上。

浏览器作为HTTP客户端通过URL向HTTP服务器即Web服务器发送所有请求。Web服务器根据接收到的请求后,向客户端发送响应信息。

HTTP(超文本传输协议)经历了多个版本的发展,每个版本都在性能、功能和安全性等方面有所改进。以下是对各个HTTP协议版本的全面介绍:

1.1 HTTP/0.9

诞生背景:互联网发展的初期,对网页的需求较为简单,主要是纯文本内容的传输。
主要特性:

  • 仅支持GET请求,用于获取HTML文档。
  • 没有请求头和响应头,通信极为简洁。
  • 只能传输纯文本内容,不支持多媒体资源。
  • 使用场景:早期简单的网页浏览,通常是一些静态的文本页面。

1.2 HTTP/1.0

诞生背景:随着互联网的发展,人们对网页的内容和交互性有了更高的要求。
主要特性:

  • 引入了请求头和响应头,包含了文件类型、日期等基本的元信息。
  • 支持多种请求方法,如GET、POST和HEAD。
  • 但每次请求都需要建立新的TCP连接,传输完成后即断开,效率较低。
    使用场景:适用于一些简单的网页浏览和交互场景,但对于包含大量资源的网页,加载速度较慢。

1.3 HTTP/1.1

诞生背景:为了解决HTTP/1.0连接频繁建立和断开的问题,提高网页加载速度和性能。
主要特性:

  • 持久连接(Keep-Alive),允许在一个TCP连接上发送多个请求和响应,减少连接建立的开销。
  • 管道化(Pipelining),客户端可以在一个连接上连续发送多个请求,但服务器的响应顺序必须与请求顺序一致。
  • 增加了更多的请求方法,如PUT、DELETE、OPTIONS等。
  • 引入缓存控制机制,通过头部字段控制缓存的使用。
    使用场景:目前广泛应用于大多数网站和Web应用程序,是较为成熟和稳定的版本。

1.4 HTTP/2

诞生背景:随着Web应用的日益复杂,用户对网页加载速度和性能的要求越来越高,HTTP/1.1在一些方面存在局限性。
主要特性:

  • 二进制分帧,将HTTP消息分解为更小的帧进行传输,提高传输效率和灵活性。
  • 多路复用,可在一个连接上同时处理多个请求和响应,无需按顺序发送,提高并发处理能力。
  • 头部压缩,使用HPACK算法对头部进行压缩,减少传输的数据量。
  • 服务器推送,服务器可以主动向客户端推送资源,提高页面加载速度。
    使用场景:对于性能要求较高的现代Web应用,特别是需要快速加载大量资源的场景。

1.5 HTTP/3

诞生背景:虽然HTTP/2在性能上有了很大提升,但它仍然基于TCP协议,而TCP在一些情况下可能会出现连接建立时间长、丢包重传效率低等问题。
主要特性:

  • 基于QUIC协议,一种基于UDP的传输协议,具有更快的连接建立时间和更好的拥塞控制机制。
  • 0-RTT连接建立,在某些情况下可以在第一次连接时就开始发送数据,减少延迟。
  • 连接迁移,即使网络环境发生变化,连接也可以保持。
  • 前向纠错,在数据传输过程中可以检测和纠正一些错误,减少重传次数,提高传输效率。
    使用场景:对延迟敏感的应用,如在线游戏、实时视频通信等,以及在网络环境不稳定的情况下,能够提供更好的性能和可靠性。

2 HTTP协议请求方法

2.1 GET

用途:用于请求指定的资源。这是最常见的请求方法,当在浏览器中输入网址并访问时,通常会发送GET请求。
特点:

  • GET请求可以被缓存,除非指定了特定的缓存控制头部。
  • GET请求的参数通常附加在URL中,这使得它们可以轻松地分享和书签,但也可能会暴露敏感信息,并且有长度限制。
  • GET请求是安全的,即它不会对服务器上的资源进行修改。

2.2 POST

用途:通常用于向服务器提交数据,以创建或更新资源。例如,在提交表单、上传文件等场景中经常使用。
特点:

  • POST请求的数据通常放在请求体中,而不是URL中,因此可以传输更大量的数据,并且相对更安全,不容易暴露敏感信息。
  • POST请求一般不会被缓存。

2.3 PUT

用途:用于更新服务器上的资源,PUT请求通常会将整个资源进行替换。
特点:

  • PUT请求是幂等的,即多次发送相同的PUT请求应该产生相同的结果。

2.4 DELETE

用途:用于删除服务器上的指定资源。
特点:

  • DELETE请求也是幂等的,多次删除同一个资源应该产生相同的结果,即资源被删除后再次删除不会产生冲突或错误。

2.5 HEAD

用途:与GET请求类似,但只返回头部信息,不返回资源的主体内容。
特点:

  • 可以用于检查资源的存在性、获取资源的元信息(如最后修改时间、内容长度等),而无需下载整个资源,从而节省带宽和时间。

2.6 OPTIONS

用途:用于获取服务器支持的HTTP请求方法和其他选项。
特点:

  • 客户端可以通过OPTIONS请求了解服务器对特定资源的访问权限和支持的操作。

2.7 TRACE

用途:用于诊断和调试,客户端可以发送TRACE请求来查看请求在网络中经过的路径。
特点:

  • 通常在开发和测试环境中使用,以了解请求的处理过程。

3 URL

https://www.baidu.com/web/579.html?replytocom=22#respond
协议://域名:端口/虚拟目录/文件名?参数#锚点

在URL中,锚点(也称为片段标识符或fragment)是指#号后面的部分,例如在https://www.baidu.com/web/579.html?replytocom=22#respond中,锚点是respond。
锚点用于在网页中定位到一个特定的位置或元素。当浏览器加载网页时,如果URL包含锚点,页面会自动滚动到具有对应id属性的元素上,以便用户快速访问该位置。
例如,在HTML代码中如果有<div id="respond">,则浏览器会跳转到这个元素的位置。锚点通常用于页面内部导航,比如跳转到某个段落或内容区。


4 HTTP协议状态码

HTTP协议状态码用于表示服务器对请求的处理结果。以下是常见的状态码分类介绍:

4.1 1xx 信息性状态码

  • 100 Continue:表示目前为止一切正常,客户端可以继续发送请求或忽略这个响应。一般在客户端发送POST请求时,当请求体较大,服务器可能先返回这个状态码,表示可以继续发送请求体。

4.2 2xx 成功状态码

  • 200 OK:最常见的成功状态码,表示请求已成功,服务器已成功返回请求的数据。
  • 201 Created:表示请求已成功,并在服务器上创建了新的资源。通常在POST请求用于创建资源时返回。
  • 204 No Content:表示请求已成功处理,但没有返回任何内容。通常用于PUT或DELETE请求成功后,表示资源已被更新或删除。

4.3 3xx 重定向状态码

  • 301 Moved Permanently:表示请求的资源已被永久移动到新的URL,客户端应使用新的URL进行后续请求。
  • 302 Found:表示请求的资源临时被移动到了另一个URL,客户端应继续使用原有URL进行请求,但可以根据响应中的Location头部字段进行重定向。
  • 304 Not Modified:表示资源未被修改,客户端可以使用缓存的版本。通常在客户端发送条件请求(如带有If-Modified-Since或If-None-Match头部)时返回。

4.4 4xx 客户端错误状态码

  • 400 Bad Request:表示客户端发送的请求有语法错误或无法被服务器理解。
  • 401 Unauthorized:表示请求需要用户认证,通常是因为客户端没有提供有效的身份验证凭证。
  • 403 Forbidden:表示服务器理解请求,但拒绝执行,通常是因为客户端没有足够的权限访问资源。
  • 404 Not Found:表示服务器无法找到请求的资源。
  • 405 Method Not Allowed:表示请求的方法不被允许,例如用了不支持的HTTP方法请求某个资源。

4.5 5xx 服务器错误状态码

  • 500 Internal Server Error:表示服务器在处理请求时发生了内部错误,通常是服务器端的程序出现了异常。
  • 502 Bad Gateway:表示作为网关或代理的服务器在尝试执行请求时,从上游服务器接收到无效的响应。
  • 503 Service Unavailable:表示服务器暂时无法处理请求,通常是由于服务器过载或正在进行维护。
  • 504 Gateway Timeout:表示作为网关或代理的服务器在等待上游服务器响应时超时。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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学习打卡之超文本协议

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2301_79863409的博客 1255

黑客网络基础之超文本协议与内外网区分

HTTP协议是Hypertext Transform Protocol的缩写,称为超文本传输协议,用于从万维网(world wide web)服务器向本地浏览器传输超文本的传输协议。http协议工作在客户端-服务端(browser/server)B/S架构上。浏览器作为http客户端通过url向http服务端即web服务器发送所有请求。web服务器根据接收到的请求后,向客户端发送响应信息。HTTP(超文本传输协议)经历了多个版本的发展,每个版本都在性能、功能和安全性等方面有所改进。

weixin_62512865的博客 1178

网络基础——HTTP协议

每个应用层协议都是为了解决某一类应用问题,而问题的解决又往往是通过位于不同主机中的多个应用进程之间的通信和协同工作来完成的应用层的具体内容就是规定应用进程在通信时所遵循的协议。应用层的许多协议都是基于客户服务器方式。客户(client)和服务器(server)都是指通信中所涉及的两个应用进程。客户服务器方式所描述的是进程之间服务和被服务的关系。客户是服务请求方,服务器是服务提供方。HTTP又被称为...

Cecilia3333的博客 604

泷羽sec-网络基础之超文本协议与内外网划分 学习笔记

HTTP协议是Hypertext Transfer Protocol(也称为超文本传输协议)的缩写,是用于从万维网(www:world wide web)服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议。http协议工作于客户端-服务端(browser/sever)B/S架构上。浏览器作为http客户端通过url向http服务端即web服务器发送所有请求。web服务器根据接收到的请求后,向客户端发送响应信息。HTTP(超文本传输协议)经历了多个版本的发展,每个版本都在性能、功能和安全性等方面有所改进。

weixin_44334319的博客 1105

【网络基础知识】详解HTTP协议

HTTP(HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议)是一种用于分布式、协作式、超媒体信息系统的应用层协议,它是万维网数据通信的基础。以下是HTTP协议的详解。

Dylaniou的博客 1072

【网络安全】HTTP协议-第1课-HTTP协议-基础

学习目标 一、万维网的诞生与发展 1.万维网的诞生与发展 2.HTTP协议诞生与发展 二、网络基础 1.TCP/IP分层传输 1)TCP/IP协议 2)封装与拆封 2.HTTP相关的协议 1)IP协议 2)TCP协议 3)DNS协议 三、URL和URI 1.URL(统一资源定位符) 2.URI(统一资源标识符) 3.URL和URI的对比

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