http网络协议包

本文详细介绍了网络协议包的诞生背景及其重要性,特别是Http网络协议包在B/S架构下的作用。Http协议包分为请求和响应两部分,请求包包括请求行、请求头、空白行和请求体,而响应包包含状态行、响应头、空白行和响应体。每个部分都有其特定的功能,帮助浏览器和服务器高效地交换信息。

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 Http网络协议包

一.网络协议包的诞生

首先在网络中传递信息都是以【二进制】形式存在的。接收方【浏览器/服务器】(此处不管是前台还是后台)在接收信息后,要做第一件事就是将【二进制数据】进行编译成【文字,图片,视频,命令】
但是传递信息数据量往往比较巨大,导致接收方很难在一组连续二进制得到对应数据

 比如此时前台浏览器发送一个请求: http://192.168.100.2:8080/index.html
这个请求信息实际是以二进制形式发送 的,格式假定为01010101010110101010101101010,但是Http服务器很难从二进制数据得到相关信息,为了更加有效的从二进制数据中获取到信息,此时便诞生了我们的网络协议包。

二.什么是网络协议包?

 .网络协议包是一组有规律的二进制数据,在这组数据中存在着固定的空间,每一个空间专门存放特定信息,这样接收方在接收网络协议包之后,就可以到固定空间得到对应信息,网络协议包的出现极大的降低了接收方对接收二进制数据编译难度。

 网络协议包的内部格式:假定此时从前台发送的请求的二进制形式的格式为0000 0000 0000 0000,那么在网络协议包内部便会将这组二进制数据划分为不同的板块,方便接收方对数据进行解析。如下所示:
          【0000(ip地址)0000(端口号)0000(资源文件名)0000】
                                    这种格式方便接受方从网络协议包中获取想要的资源,数据等,因为每一段二进制数字都存放者特定的信息

三 .常见网络协议

                 1.FTP网络协议包

                  2.Http网络协议包(重要)

四.Http网络协议包

  在基于B/S结构下互联网通信过程中,所有在网络中传递信息都是保存在Http网络协议包

        分类:
              Http请求协议包

              Http响应协议包

五.Http请求协议包与Http响应协议包介绍

 1.Http请求协议包:
在浏览器准备发送请求时,负责创建一个Http请求协议包,浏览器将请求信息以二进制形式保存在Http请求协议包各个空间,由浏览器负责将Http请求协议包推送到指定服务端计算机z

 2.Http响应协议包:
 Http服务器在定位到被访问的资源文件之后,负责创建一个Http响应协议包.Http服务器将定位文件内容或则文件命令以二进制形式写入到Http响应协议包各个空间由Http服务器负责将Http响应协议包推送回发起请求的浏览器上。

六.Http请求协议包内部空间【背】

     1.按照自上而下划分,分为4个空间

     2.空间划分:

                请求行:[
                    url:请求地址(http://192.168.100.2:8080/index.html)
                    method:请求方式(POST/GET)
                 ]

                请求头:[
        
                      请求参数信息【GET】,当前台的请求方法为get的时候,那么此时我们的请求参数信息便会放在请求头中
                 ]

                空白行:[
                        没有任何内容,起到隔离作用
         
                 ]

                 请求体:[
          
                     请求参数信息【POST】当前台的请求方法为post的时候,那么此时我们的请求参数信息便会放在请求体中
                  ]

七.Http响应协议包内部结构【背】

          1.按照自上而下划分,分为4个空间

          2.空间划分:

                 状态行:[
                          Http状态码
             
                      ]

                     响应头:[
                          content-type: 指定浏览器采用对应编译器
                                对响应体二进制数据进行解析
             
                      ]

                     空白行:[
                          没有任何内容,起到隔离作用
             
                      ]
                     响应体:[
                         可能被访问静态资源文件内容
                 可能被访问的静态资源文件命令
                 可能被访问的动态资源文件运行结果
                          *****都是以二进制形式存储***
                      ]

### 使用 Apache Spark 在 Databricks 上进行数据处理与分析 在 Databricks 中使用 Apache Spark 进行数据分析是一种高效的方式,因为该平台提供了强大的分布式计算能力以及易用的界面。以下是关于如何利用 Spark 和 Databricks 完成这一目标的关键点。 #### 数据加载 Databricks 支持多种数据格式的读取操作,包括但不限于 CSV、JSON、Parquet 等。可以借助 PySpark 或 Scala 编写代码来完成这些任务。例如,从 S3 存储桶中读取 Parquet 文件可以通过以下方式实现: ```python df = spark.read.parquet("s3a://bucket-name/path/to/parquet/") ``` 此方法允许用户轻松访问存储在外部分区上的大规模结构化数据集[^1]。 #### 数据转换与清洗 一旦成功导入原始资料之后,则需对其进行必要的预处理工作,比如去除重复项、填补缺失值或者执行其他类型的ETL流程(Extract, Transform, Load)。下面给出了一段简单的Python脚本来演示如何去重并过滤掉某些特定条件下的记录: ```python cleaned_df = df.dropDuplicates().filter(df['column_name'] != 'value_to_exclude') ``` 上述命令会先删除所有完全相同的行然后再排除指定列等于给定字符串的所有条目[^4]。 #### 执行复杂查询 得益于内置SQL引擎的支持,在Databricks Notebook里可以直接运行标准ANSI-SQL语句来进行复杂的业务逻辑运算而无需编写额外繁杂的过程控制代码。只需注册临时视图即可开始查询: ```sql %sql SELECT * FROM cleaned_data WHERE condition_column > threshold_value; ``` 这里展示了怎样切换至SQL模式并通过百分号指令告诉系统接下来的内容应被当作纯文本SQL对待而不是常规编程语法的一部分. #### 构建机器学习模型 除了传统的批处理作业之外,Databricks也无缝衔接了流行的开源库如TensorFlow,Keras等等以便于科研工作者们能够在同一环境中既做特征工程又能训练预测算法。假设我们已经有了准备好的训练样本集合train_set和测试样本test_set,那么就可以调用MLlib里的分类器函数建立随机森林回归模型如下所示: ```python from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(labelCol="indexedLabel", featuresCol="features") model = rf.fit(train_set) predictions = model.transform(test_set) ``` 这段示范说明了创建实例对象后fit()方法用来拟合参数最后transform()则应用于生成最终预报结果向量[^2]. #### 可视化成果分享 当所有的统计指标都已算出完毕之时,往往还需要把它们呈现出来方便决策者理解洞察其中规律趋势变化情况.因此我们可以采用matplotlib seaborn这样的第三方绘图组件绘制图表图形直观表达结论. ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8,6)) sns.barplot(x='category', y='score', data=predictions.toPandas()) plt.show() ``` 值得注意的是这里的toPandas()转化是为了兼容传统pandas dataframe形式从而使得后续渲染更加简便快捷. ---
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