HTTP请求方法

本文详细介绍了HTTP协议中各种请求方法的特性和用途,包括GET、HEAD、POST、PUT、DELETE、CONNECT、OPTIONS、TRACE和PATCH。每种方法的请求主体、响应主体、安全性、幂等性、缓存能力和HTML表单支持情况都被清晰地列出。

HTTP 定义了一组请求方法, 以表明要对给定资源执行的操作

GET

GET方法请求一个指定资源的表示形式. 使用GET的请求应该只被用于获取数据.

HEAD

HEAD方法请求一个与GET请求的响应相同的响应,但没有响应体.

请求资源的首部信息, 并且这些首部与 HTTP GET 方法请求时返回的一致. 该请求方法的一个使用场景是在下载一个大文件前先获取其大小再决定是否要下载, 以此可以节约带宽资源.

POST

POST方法用于将实体提交到指定的资源,通常导致状态或服务器上的副作用的更改. 发送数据给服务器. 请求主体的类型由 Content-Type 首部指定.

一个 POST 请求通常是通过 HTML 表单发送, 并返回服务器的修改结果. 在这种情况下, content type 是通过在 <form> 元素中设置正确的 enctype 属性, 或是在 <input> 和 <button> 元素中设置 formenctype 属性来选择的:

  • application/x-www-form-urlencoded: 数据被编码成以 '&' 分隔的键-值对, 同时以 '=' 分隔键和值. 非字母或数字的字符会被 percent-encoding: 这也就是为什么这种类型不支持二进制数据的原因 (应使用 multipart/form-data 代替).
  • multipart/form-data
  • text/plain

PUT

PUT方法用请求有效载荷替换目标资源的所有当前表示。 PUT 方法被用来表示对资源进行整体覆盖,而PATCH是部分修改。

DELETE

DELETE方法删除指定的资源。

CONNECT

CONNECT方法建立一个到由目标资源标识的服务器的隧道。它可以用来创建隧道(tunnel)。

OPTIONS

 用于获取目的资源所支持的通信选项。客户端可以对特定的 URL 使用 OPTIONS 方法,也可以对整站(通过将 URL 设置为“*”)使用该方法。

TRACE

TRACE方法沿着到目标资源的路径执行一个消息环回测试。 实现沿通向目标资源的路径的消息环回(loop-back)测试 ,提供了一种实用的 debug 机制。请求的最终接收者应当原样反射(reflect)它接收到的消息,除了以下字段部分,作为一个Content-Type 为 message/http  的200(OK)响应的消息的主体(body)返回给客户端 。

PATCH

PATCH方法用于对资源应用部分修改。与 POST 方法类似,PATCH  方法是非幂等的,这就意味着连续多个的相同请求会产生不同的效果。

请求方法请求是否有主体成功的响应是否有主体安全幂等可缓存HTML 表单是否支持
GET
HEAD
POST
PUT
DELETE可以有可以有
CONNECT
OPTIONS
TRACE
PATCH

注意: “安全”:说一个HTTP方法是安全的,是说这是个不会修改服务器的数据的方法。所有安全的方法都是幂等的。

PUT 和POST方法的区别是,PUT方法是幂等的:连续调用一次或者多次的效果相同(无副作用)。连续调用同一个POST可能会带来额外的影响,比如多次提交订单。

内容来源于MDN。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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