使用http请求第三方接口的几种方式

从零开始学嵌入式之STM32——1.什么是STM32 它是ST公司推出的一系列单片机的统称。ST----指的是ST公司----意法半导体。意法半导体,成立于1987年,是由意大利的SGS微电子公司和法国的Thomson半导体公司合并而成。ARM目前主要是ARM架构处理器及外围组件的电路设计方案,知识产权授权的形式收取费用,其他公司根据ARM的方案设计出CPU产品。,它以应用为核心,软硬件可裁剪,旨在实现对设备的控制、监测或辅助功能,区别于通用计算机(如 PC、服务器)的 “一机多用” 属性。在嵌入式领域,目前主流的是cortex-M3内核推出的芯片。 阅读详情

在工作中经常遇到需要请求第三方接口的场景,今天总结一下自己经常使用的方法。

方法一:使用cn.hutool包封装好的方法,比较简单直接用即可。
1.pom中加入依赖。

<dependency>
	<groupId>cn.hutool</groupId>
	<artifactId>hutool-all</artifactId>
	<version>5.0.7</version>
</dependency>

调用

//参数  请求地址  参数只能是String类型 如果需要传byte[] 或者文件参照下面的方法
public void hutoolHttpMethod(String url){
	String result=HttpUtil.post(url,"");
	String result=HttpUtil.get(url);
}

如果需要传byte[] 或者文件

public void hutoolHttpMethod(String url){
	Map map=new HashMap();
	File file=new File("D:\\home\data\a.txt");
	map.put("file",file);//参数是文件类型
	map.put("str","data");//参数是String 类型 
	//都可以封装近map里面一起发送 这种方法有点类似表单提交后台的方式
	HttpResponse response=HttpRequest.post(url).form(map).execute();
	String body=response.body();//返回的信息都存在response
	JSONObject jsonObject=JSONObject.parseObject(body);
	//第三方接口返回的是一个布尔 所以取到对应的key转换为对应的类型
	Boolean datas=JSON.parseObject(JSON.toJSONString(jsonObject.get("data")),Boolean.class);
	if(!datas){
		logger.info("接口请求失败");
	}
}

接收方接口

public ReturnObject<Boolean> commit(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,
						@RequestParam MultipartFile[] files){
	//获取报文参数
	String data=request.getParameter("str");
	//获取文件类型的参数
	MultipartHttpServletRequest multiRequest=(MultipartHttpServletRequest)request;
	Map<String,MultipartFile> map=multiRequest.getFileMap();
	return new ReturnObject<Boolean>.ReturnSucObject(true);
}

以上是hutool提供的几种方式,下面说一下如果用httpclient如何请求第三方接口

public void httpClientMetthod(String url){
	CloseableHttpClient httpClient=HttpClient.createDefault();
	HttpPost post =new HttpPost(url);
	String strData="xxxx";
	StringEntity stringEntity=new StringEntity(strData,"UTF-8");
	stringEntity.setContentType("application/json");
	post.setEntity(stringEntity);
	CloseableHttpResponse response=HttpClient.execute(post);
	HttpEntity entity=response.getEntity();
	/*
	如果返回是json类型的报文
	可以使用String str=EntityUtils.toString(entity);
	然后转为jsonObject 获取对应的报文key即可
	*/

	/*
	如果用作文件下载返回是个文件流
	那就需要把返回来的内容转为流
	InputStream content=entity.getContent();
	byte[] bytes=inputByte(content);
	*/

	response.close();
	httpClient.close();
}

//InputStream 转为byte[]
public static final byte[] inputByte(InputStream inputStream){
	ByteArrayOutputStream swapStream=new ByteArrayOutputStream();
	byte[] buff=new byte[1024];
	int rc=0;
	while((rc=inputStream.read(buff))!=-1){
		swapStream.write(buff,0,rc);
	}
	byte[] bytes=swapStream.toByteArray();
	swapStream.close();
	return bytes;
}

如果参数中还是有file类型怎么办?如下方法解决

public void httpClientMetthod(String url){
	CloseableHttpClient httpClient=HttpClient.createDefault();
	HttpPost post =new HttpPost(url);
	MultipartEntityBuilder builder=MultipartEntityBuilder.create();
	builder.setCharset(Charset.forName("utf-8"));
	builder.setMode(HttpMultipartMode.BROWSER_COMPATIBLE);
	File file=new File("D:\\a.txt");
	InputStream inputStream=file.getInputStream();
	builder.addBinaryBody("upload",inputStream,ContentType.MULTIPART_FORM_DATA,fileName);
	builder.addTextBody("filepath","test"+System.currentTimeMillis());
	builder.addTextBody("groupname","group1");
	HttpEntity entity=builder.build();
	post.setEntity(entity);
	CloseableHttpResponse response=HttpClient.execute(post);
	HttpEntity entity=response.getEntity();
	response.close();
	httpClient.close();
}

httpclient 需要的依赖

<dependency>
		<groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
		<artifactId>httpclient</artifactId>
		<version>4.5.5</version>
	</dependency>
	
	
	<dependency>
	    <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
	    <artifactId>httpmime</artifactId>
	    <version>4.5.5</version>
	</dependency>
Far planner代码系列(2) graph_decoder系列(2) 承接上文 我们接着来看decoder_node.cpp的代码部分 void GraphDecoder::Init() { /* initialize subscriber and publisher */ //graph_sub_ 订阅节点/robot_vgraph 其类型是visibility_graph_msg/Graph的消息 graph_sub_ = nh.subscribe("/robot_vgrap... 阅读详情

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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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Yangsir_java
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