HTTP状态码

王晓恩 王晓恩 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 300+累计阅读 346平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄11年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-08-29 13:45:13 发布 346 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Python中获取网页状态码的两种方法 在Python中，我们经常需要获取网页的状态码来检查网页的可用性或者判断请求是否成功。本文将介绍两种常用的方法来获取网页的状态码，分别是使用。库则是Python内置的解决方案，不需要额外安装库，且在处理网络错误时更加宽松。根据实际需求，选择适合的方法来获取网页的状态码。发送请求时，如果遇到网络错误或者无效的URL，会抛出异常。库在遇到网络错误或者无效的URL时不会抛出异常，而是返回相应的状态码。是Python内置的库，提供了处理URL和HTTP请求的功能。使用该方法，我们可以轻松地获取网页的状态码。 阅读详情
HTTP状态码分类


HTTP状态码由三个十进制数字组成，第一个十进制数字定义了状态码的类型，后两个数字没有分类的作用。HTTP状态码共分为5种类型：
HTTP状态码分类 分类 分类描述
1** 信息，服务器收到请求，需要请求者继续执行操作
2** 成功，操作被成功接收并处理
3** 重定向，需要进一步的操作以完成请求
4** 客户端错误，请求包含语法错误或无法完成请求
5** 服务器错误，服务器在处理请求的过程中发生了错误


HTTP状态码列表:


状态码 状态码英文名称 中文描述
100 Continue 继续。客户端应继续其请求
101 Switching Protocols 切换协议。服务器根据客户端的请求切换协议。只能切换到更高级的协议，例如，切换到HTTP的新版本协议
200 OK 请求成功。一般用于GET与POST请求
201 Created 已创建。成功请求并创建了新的资源
202 Accepted 已接受。已经接受请求，但未处理完成
203 Non-Authoritative Information 非授权信息。请求成功。但返回的meta信息不在原始的服务器，而是一个副本
204 No Content 无内容。服务器成功处理，但未返回内容。在未更新网页的情况下，可确保浏览器继续显示当前文档
205 Reset Content 重置内容。服务器处理成功，用户终端（例如：浏览器）应重置文档视图。可通过此返回码清除浏览器的表单域
206 Partial Content 部分内容。服务器成功处理了部分GET请求
300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置，相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择
301 Moved Permanently 永久移动。请求的资源已被永久的移动到新URI，返回信息会包括新的URI，浏览器会自动定向到新URI。今后任何新的请求都应使用新的URI代替
302 Found 临时移动。与301类似。但资源只是临时被移动。客户端应继续使用原有URI
303 See Other 查看其它地址。与301类似。使用GET和POST请求查看
304 Not Modified 未修改。所请求的资源未修改，服务器返回此状态码时，不会返回任何资源。客户端通常会缓存访问过的资源，通过提供一个头信息指出客户端希望只返回在指定日期之后修改的资源
305 Use Proxy 使用代理。所请求的资源必须通过代理访问
306 Unused 已经被废弃的HTTP状态码
307 Temporary Redirect 临时重定向。与302类似。使用GET请求重定向
400 Bad Request 客户端请求的语法错误，服务器无法理解
401 Unauthorized 请求要求用户的身份认证
402 Payment Required 保留，将来使用
403 Forbidden 服务器理解请求客户端的请求，但是拒绝执行此请求
404 Not Found 服务器无法根据客户端的请求找到资源（网页）。通过此代码，网站设计人员可设置"您所请求的资源无法找到"的个性页面
405 Method Not Allowed 客户端请求中的方法被禁止
406 Not Acceptable 服务器无法根据客户端请求的内容特性完成请求
407 Proxy Authentication Required 请求要求代理的身份认证，与401类似，但请求者应当使用代理进行授权
408 Request Time-out 服务器等待客户端发送的请求时间过长，超时
409 Conflict 服务器完成客户端的PUT请求是可能返回此代码，服务器处理请求时发生了冲突
410 Gone 客户端请求的资源已经不存在。410不同于404，如果资源以前有现在被永久删除了可使用410代码，网站设计人员可通过301代码指定资源的新位置
411 Length Required 服务器无法处理客户端发送的不带Content-Length的请求信息
412 Precondition Failed 客户端请求信息的先决条件错误
413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息
414 Request-URI Too Large 请求的URI过长（URI通常为网址），服务器无法处理
415 Unsupported Media Type 服务器无法处理请求附带的媒体格式
416 Requested range not satisfiable 客户端请求的范围无效
417 Expectation Failed 服务器无法满足Expect的请求头信息
500 Internal Server Error 服务器内部错误，无法完成请求
501 Not Implemented 服务器不支持请求的功能，无法完成请求
502 Bad Gateway 充当网关或代理的服务器，从远端服务器接收到了一个无效的请求
503 Service Unavailable 由于超载或系统维护，服务器暂时的无法处理客户端的请求。延时的长度可包含在服务器的Retry-After头信息中
504 Gateway Time-out 充当网关或代理的服务器，未及时从远端服务器获取请求
505 HTTP Version not supported 服务器不支持请求的HTTP协议的版本，无法完成处理
收录于
微信和服务器

当前文章被收录于：

微信和服务器
14 篇文章 0 人学习

微信开放平台和运维之路

订阅专栏 查看详情
标签
#状态码 #服务器 #表单 #移动 #Android
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
Fluent温度超限调试：从能量方程到网格优化的实战指南 本文深入解析Fluent中温度超限问题的诊断与解决方法，从能量方程机制到网格优化策略，提供实战指南。通过分析温度与焓的换算关系，探讨典型场景如能量方程发散、局部网格质量差等，并给出五步调试法及高级命令应用，帮助工程师有效解决温度计算异常问题。 阅读详情

相关推荐

Verilog单周期CPU设计（超详细）

实验 单周期CPU一、设计目的与目标实验内容实验要求二、课程设计器材硬件平台软件平台三、 CPU逻辑设计总体方案指令模块MIPS指令格式指令处理流程数据通路总体结构图设计流程逻辑图四、模块详细设计PCAdd4PCINSTMEMDATAMEMSHIFTER32_L2SHIFTER_COMBINATIONMUX4X32MUX2X5EXT16T32MUX2X32CONUNITREGFILEALUSing...

Ace Cheney的博客 9万+

HTTP 状态码

HTTP状态码当浏览者访问一个网页时，浏览者的浏览器会向网页所在服务器发出请求。当浏览器接收并显示网页前，此网页所在的服务器会返回一个包含HTTP状态码的信息头（server header）用以响应浏览器的请求。HTTP状态码的英文为HTTP Status Code下面是常见的HTTP状态码：200 - 请求成功301 - 资源（网页等）被永久转移到其它URL404 -

xiaozhupiggg的专栏 1万+

ENVI 5.6 + Sarscape 5.2 保姆级教程：哨兵一号数据处理全流程（含DEM自动下载）

本文提供ENVI 5.6与Sarscape 5.2处理哨兵一号数据的完整实战教程。详细介绍了从数据导入、研究区裁剪、DEM自动下载与集成，到核心的配准、滤波及地理编码全流程，最终生成可用于定量分析的地理编码后向散射系数图。重点演示了DEM数据在SAR处理中的关键作用与自动获取方法，帮助用户快速掌握SAR数据基础处理技能。

coffee的博客 680

HTTP常见状态码（200、201、304、400、404、500）等错误

常见的状态码 200（成功） - 服务器成功返回网页 201 （已创建） - 请求成功并且服务器创建了新的资源。 304 （未修改） - 自从上次请求后，请求的网页未修改过。服务器返回此响应时，不会返回网页内容。 400 （错误请求） - 服务器不理解请求的语法。 404（未找到） - 请求的网页不存在 500 （服务器内部错误） - 服务器遇到错误，无法完成请求。 503 （服务不可用）- 服务器目前无法使用（由于超载或停机维护）。通常，这只是暂时状态。 HTTP状态码100-500详细介绍

Shivy_的博客 5万+

影刀RPA进阶：Excel多条件筛选与数据提取实战

本文详细介绍了如何利用影刀RPA实现Excel多条件筛选与数据提取的自动化。通过拆解文本、数值、日期及颜色筛选等核心指令，并结合实战案例，指导用户构建稳健的销售数据提取机器人，从而高效处理复杂数据报表，提升工作效率。

onion的博客 530

Ubuntu22.04 上ROS1 Noetic的安装与常见问题解决

本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统上安装ROS1 Noetic的两种主要方法：推荐使用社区维护的适配仓库进行便捷安装，并提供了从源码编译的备选方案。文章重点解决了安装后编译ROS包时极易遇到的“shared_mutex”等C++标准库冲突问题，并给出了其他常见错误的排查与解决指南，帮助开发者顺利搭建稳定的ROS开发环境。

weixin_29295541的博客 363

Response 456错误

今天使用某share拉取股票数据时，遇到了Response 456错误。然而在网上查也没有查到，感觉是是较为少见的错误 http response code（HTTP状态码对照表）_t_332741160的专栏-优快云博客 后来发现这个错误和请求的频次有关，在增加了sleep函数后，没有再出现。 所以Response 456可能是服务器对过于频繁请求进行拒绝的一种方式吧。 ...

leokingszx的博客 3694

从原理到实践：MIPI D-PHY v1.2的HS-Deskew功能全解析（附时序图详解）

本文深入解析MIPI D-PHY v1.2的HS-Deskew功能，从技术背景到实现机制，详细介绍了其在2.5Gbps高速传输中的关键作用。通过时序图详解和实测数据，帮助工程师理解并应用这一技术，解决信号完整性问题，提升系统可靠性。

weixin_30300225的博客 307

网络请求返回HTTP状态码（404，400，500）

HTTP状态码（HTTP Status Code） 一些常见的状态码为： 200 - 服务器成功返回网页 404 - 请求的网页不存在 503 - 服务不可用 所有状态解释： 1xx（临时响应） 表示临时响应并需要请求者继续执行操作的状态代码。 代码 说明 100 （继续） 请求者应当继续提出请求。 服务器返回此代码表示已收到请求的第一部分，正在等待其余部分。 1...

weixin_30827565的博客 1137

SAP_MM&FI模块-质保金标准解决方案详解

主要讲述了SAP系统质保金的标准实现方案，包含业务背景、后台配置、前台业务操作记录，以及关键点的AI解释；

风沙的博客 685

128、点云配准与ICP：经典配准算法与深度学习配准

上周调试一台双臂协作机器人，左手持结构光相机扫描桌面上的随机堆叠工件，右手准备执行抓取。问题出在“对齐”这一步——相机扫描得到的点云和CAD模型点云之间差了大约15度的旋转，导致抓取姿态计算出来直接怼到桌面上。我第一反应是“ICP跑一下不就行了”，结果跑了三分钟，误差纹丝不动，甚至越迭代越发散。后来查了日志才发现，初始位姿给得太离谱，ICP直接掉进了局部最优。这个场景太典型了——很多人以为点云配准就是调个ICP库函数，实际工程里坑比想象中多得多。今天这篇笔记，咱们把点云配准这件事从头捋一遍。

sundong_81的博客 42

HTTP状态码401，以及其他常见HTTP状态码

背景 调试小程序打开网盘，报错 这个错误是未经授权 状态码大致含义 1开头 主要是信息提示。 2开头 主要是请求成功。 3开头 主要是重定向。 4开头 主要是请求错误。 5、6开头 主要是服务器错误。 常见的http状态码 1XX系列： 指定客户端应相应的某些动作，代表请求已被接受，需要继续处理。由于 HTTP/...

A_Captain 9476

SAP-ABAP：新手入门篇——从0到1写出你的第一个ABAP Hello World程序并完成调试运行

本文是ABAP开发入门指南，详细介绍如何创建并运行第一个"Hello World"程序。主要内容包括：通过SE38事务码进入ABAP编辑器；创建以Z/Y开头的程序并保存为本地对象；编写简单的WRITE输出语句；完成语法检查、激活和执行流程；以及初步体验调试功能。文章特别强调ABAP开发的规范要求，如程序命名规则、激活与保存的区别等，并提供了详细的步骤说明和常见问题提示，帮助零基础开发者快速上手ABAP编程。

baidu_35680696的博客 479

405状态码_HTTP状态码

状态码状态码是来告诉客户端，发生了什么事情。状态码为客户端提供了一种理解事务处理结果的便捷方式。状态码位于响应的起始行中 比如，在行 HTTP/1.0 200 OK 中，状态码就是200客户端向一个 HTTP 服务器发送请求报文时，会遇到很多意想不到的情况，请求不一定能够成功完成。服务器可能会告诉你无法找到所请求的资源，你没有访问资源的权限，或者资源被移到了其他地方状态码是在每条响应报文的起始行中...

weixin_39989222的博客 4425

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

HTTP状态码是什么 HTTP状态码有什么用

302（临时移动）服务器目前正从不同位置的网页响应请求，但请求者应继续使用原有位置来进行以后的请求。如果在 Googlebot 尝试抓取您网站上的有效网页时显示此状态代码（您可在 Google 网站管理员工具中诊断下的网络抓取页面上看到此状态代码），那么，这可能是您的服务器或主机拒绝 Googlebot 对其进行访问。如果向您的服务器发出了某项请求要求显示您网站上的某个网页（例如，当用户通过浏览器访问您的网页或在 Googlebot 抓取该网页时），那么，您的服务器会返回 HTTP 状态代码以响应该请求。

xinyuerr的博客 902

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值

HTTP状态码分类（常用HTTP状态码和HTTP状态码大全）

http状态码有什么用？http状态码的核心作用是Web Server服务器用来告诉客户端，当前的网页请求发生了什么事，或者说当前Web服务器的响应状态。所以HTTP状态码常用来判断和分析当前Web服务器的运行状况。作为一个互联网开发人员对于一些服务器返回的HTTP状态的意思都必须是了如指掌的，只有将这些状态码一一弄清楚，工作中遇到的各种问题才能够处理的得心应手。好了，下面就让我们来了解一下比较常...

冰雪为融的博客 7045

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

HTTP 状态码大全

当浏览器接收并显示网页前，此网页所在的服务器会返回一个包含HTTP状态码的信息头（server header）用以响应浏览器的请求。HTTP状态码由三个十进制数字组成，第一个十进制数字定义了状态码的类型，后两个数字没有分类的作用。Server Unavailable # 服务器当前不能处理客户端的请求，一段时间后可能恢复正常。404 - 请求的资源（网页等）不存在 4xx 客户端状态 404 url 这个资源不存在。Not Found # 请求资源不存在 ·eg：输入了错误的URL。

o1234567ii的博客 1532

http状态码

HTTP请求与HTTP响应的格式相近，都有着如下结构： 以状态行+CRLF（回车换行）开始 零行或多行头模块+CRLF 一个空行，比如CRLF 可选的消息体比如文件，查询数据，查询输出 举例来说，一个服务器响应头看起来就像下面这样： HTTP/1.1 200 OK Content-Type: text/html Header2: ... ... HeaderN: ... (Blan...

jie1521836的博客 2618

什么是HTTP状态码？HTTP状态码有什么用？

转自：微点阅读https://www.weidianyuedu.com Http状态码是什么？ 什么是HTTP状态码？ HTTP状态码：这是服务器和客户端之间交流信息的语言。 比如： 当客户端向服务器请求一个死链接时，服务器会返回“404”的信息。 “404”就是一个HTTP状态码，这个代码告诉客户端：“你请求的链接，我这边没有”。 再举个例子，“200”这个HTTP状态码代表的是，“你的请求，已经成功发送”。 如果客户端向服务器发送一个链接，服务器返回“200”。那么就说明，服务器..

ysds20211402的博客 466

http 状态码

http 状态码合集

qq_57093716的博客 1351
上一篇： 常用的正则表达式规则和基本规范
下一篇： Android 的volley请求
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
王晓恩
王晓恩
博客等级 码龄11年 28粉丝 86原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值