AF封装带缓存的网络请求

网络请求缓存封装
本文介绍了一种网络请求缓存的封装方法,支持GET和POST请求,并可自定义缓存时间及加载提示。通过简单的API调用即可实现带有缓存功能的网络请求。

最近项目中需要缓存网络请求,写完之后闲来无事封装了一下。

 

可以自定义缓存时间,是否加载风火轮(用的MBProgressHUD),简单点 直接上代码

 

 

/*

 url : 请求的url

 cacheTime :缓存时间,以秒为单位 -1 为永久缓存  0 为不缓存

 loadString : @""代表只加载风火轮  nil或者null 代表不加载 @“字符串” 代表显示风火轮和下面的文字

 success:成功的回掉

 failure:失败的回掉

 */

+(void)GET:(NSString *)url CacheTime:(NSInteger)CacheTime isLoadingView:(NSString *)loadString success:(SuccessCallBack)success failure:(FailureCallBack)failure;

 

+ (void)POST:(NSString *)url withParameters:(NSDictionary *)parmas CacheTime:(NSInteger )CacheTime isLoadingView:(NSString *)loadString success:(SuccessCallBack)success failure:(FailureCallBack)failure;

 

源码

http://code4app.com/thread-11501-1-1.html

转载于:https://www.cnblogs.com/jasonTc/p/6054573.html

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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