http报文

转载自:https://www.cnblogs.com/klguang/p/4618526.html

报文流

  • HTTP 报文是在HTTP 应用程序之间发送的数据块。这些数据块以一些文本形式的元信息(meta-information)开头,这些信息描述了报文的内容及含义,后面跟着可选的数据部分。这些报文在客户端、服务器和代理之间流动。
  • HTTP 使用术语流入(inbound)和流出(outbound)来描述事务处理(transaction)的方向
  • 不管是请求报文还是响应报文,所有报文都会向下游(downstream)流动

报文组成

  • 起始行

报文的第一行就是起始行,在请求报文中用来说明要做些什么,在响应报文中说明出现了什么情况。

  • 首部字段

起始行后面有零个或多个首部字段。每个首部字段都包含一个名字和一个值,为了便于解析,两者之间用冒号(:)来分隔。首部以一个空行结束。添加一个首部字段和添加新行一样简单。

  • 主体

空行之后就是可选的报文主体了,其中包含了所有类型的数据。请求主体中包括了要发送给Web 服务器的数据;响应主体中装载了要返回给客户端的数据。起始行和首部都是文本形式且都是结构化的,而主体则不同,主体中可以包含任意的二进制数据(比如图片、视频、音轨、软件程序)。当然,主体中也可以包含文本。

 

MIME 类型是一种文本标记,表示一种主要的对象类型和一个特定的子类型,中间由一条斜杠来分隔。

• HTML 格式的文本文档由 text/html 类型来标记。

•普通的 ASCII 文本文档由 text/plain 类型来标记。

• JPEG 格式的图片为 image/jpeg 类型。

• GIF 格式的图片为 image/gif 类型。

• Apple 的 QuickTime 电影为 video/quicktime 类型。

•微软的 PowerPoint 演示文件为 application/vnd.ms-powerpoint 类型。

起始行

a.请求行

请求报文请求服务器对资源进行一些操作。请求报文的起始行,或称为请求行,包含了一个方法和一个请求URL,这个方法描述了服务器应该执行的操作,请求URL描述了要对哪个资源执行这个方法。请求行中还包含HTTP 的版本,用来告知服务器,客户端使用的是哪种HTTP。所有这些字段都由空格符分隔。

例如:POST /infoNewsAction_uploadxheditorfile.action?immediate=1 HTTP/1.1

b.响应行

响应报文承载了状态信息和操作产生的所有结果数据,将其返回给客户端。响应报文的起始行,或称为响应行,包含了响应报文使用的HTTP 版本数字状态码,以及描述操作状态的文本形式的原因短语。 所有这些字段都由空格符进行分隔。

例如:HTTP/1.1 200 OK

首部

 

1.每个HTTP 首部都有一种简单的语法:名字后面跟着冒号(:),然后跟上可选的空格,再跟上字段值,最后是一个CRLF。(或者换行符)

 

 

 

常见的首部实例

 

首部实例

描述

Date:Tue,3Oct 1997 02:16:03 GMT

服务器产生响应的日期

Content-length:15040

实体的主体部分包含了15 040 字节的数据

Content-type:image/gif

实体的主体部分是一个GIF 图片

Accept: image/gif, image/jpeg, text/html

客户端可以接收GIF 图片和JPEG 图片以及HTML

 

 

 

2. 首部延续行

 

将长的首部行分为多行可以提高可读性,多出来的每行前面至少要有一个空格或制表符(tab)。

 

 

 

HTTP/1.0 200 OK

 

Content-Type: image/gif

 

Content-Length: 8572

 

Server: Test Server

 

Version 1.0

 

 

 

 

 

• 通用首部

 

这些是客户端和服务器都可以使用的通用首部。可以在客户端、服务器和其他应

 

用程序之间提供一些非常有用的通用功能。比如,Date 首部就是一个通用首部,

 

每一端都可以用它来说明构建报文的时间和日期:

 

Date: Tue, 3 Oct 1974 02:16:00 GMT

 

• 请求首部

 

从名字中就可以看出,请求首部是请求报文特有的。它们为服务器提供了一些额

 

外信息,比如客户端希望接收什么类型的数据。例如,下面的Accept 首部就用

 

来告知服务器客户端会接受与其请求相符的任意媒体类型:

 

Accept首部

 

首  部

描  述

Accept

 告诉服务器能够发送哪些媒体类型

Accept-Charset

 告诉服务器能够发送哪些字符集

Accept-Encoding

告诉服务器能够发送哪些编码方式

Accept-Language

告诉服务器能够发送哪些语言

TE11

告诉服务器可以使用哪些扩展传输编码

 

 

 

安全请求首部

 

首  部

描  述

Authorization

包含了客户端提供给服务器,以便对其自身进行认证的数据

Cookie

客户端用它向服务器传送一个令牌——它并不是真正的安全首部,但确实隐含了安全功能14

Cookie2

用来说明请求端支持的cookie 版本,参见11.6.7 节

 

 

 

• 响应首部

 

响应报文有自己的首部集,以便为客户端提供信息(比如,客户端在与哪种类型

 

的服务器进行交互)。例如,下列Server 首部就用来告知客户端它在与一个版

 

本1.0 的Tiki-Hut 服务器进行交互:

 

Server: Tiki-Hut/1.0

 

• 实体首部

 

实体首部指的是用于应对实体主体部分的首部。比如,可以用实体首部来说明实

 

体主体部分的数据类型。例如,可以通过下列Content-Type 首部告知应用程

 

序,数据是以iso-latin-1 字符集表示的HTML 文档:

 

Content-Type: text/html; charset=iso-latin-1

 

• 内容首部

 

首  部

描  述

Content-Encoding

 对主体执行的任意编码方式

Content-Length

主体的长度或尺寸

Content-Type

 这个主体的对象类型

 

• 扩展首部

 

扩展首部是非标准的首部,由应用程序开发者创建,但还未添加到已批准的

 

HTTP 规范中去。即使不知道这些扩展首部的含义,HTTP 程序也要接受它们并对其进行转发。

方法

常见的http方法

 

1.GET

通常用于请求服务器发送某个资源。

 

 

2.HEAD 

HEAD 方法与GET 方法的行为很类似,但服务器在响应中只返回首部。不会返回实体的主体部分。这就允许客户端在未获取实际资源的情况下,对资源的首部进行检查。

使用HEAD,可以:在不获取资源的情况下

  • 了解资源的情况(比如,判断其类型);
  • 通过查看响应中的状态码,看看某个对象是否存在;
  • 通过查看首部,测试资源是否被修改了。

 

 

3.post

通常用于向服务器提交数据。表单提交常常用到post。

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ceceliahappycoding/p/10538211.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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