3. 响应状态码及Response对象的status_code属性

本文介绍了HTTP响应状态码的五种类别,包括临时响应、成功、重定向、请求错误和服务器错误,并列举了一些常见状态码。同时,详细讲解了在Python中如何通过Response对象的status_code属性获取和理解HTTP状态码,强调了200状态码在爬虫中的重要性。

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3. 响应状态码及Response对象的status_code属性

1. 响应状态码

【代码示例】

# 1.导入库
import requests

# 2.定义url
url = 'https://music.163.com/'

# 3.发送请求,并把响应结果赋值给变量r
r = requests.get(url)  

# 4.1 查看返回值
print(r)

# 4.2 查看r的类型
print(type(r))

【终端输出】

<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>

【返回类型】

class[klɑːs]:类。

运行requests.get()函数后返回的结果是一个属于requests.models.Response类的对象。

response[rɪˈspɒns]:响应。

response是响应的意思。

Response对象是指一个包含各种网络请求响应信息的对象。

这里的响应信息主要包含了响应状态码、响应头和响应体等信息。

【返回值】

<Response [200]>

当我们使用浏览器访问网页时,浏览器会向网页所在服务器发出请求。

网页所在的服务器接收到请求后,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(HTTP Status Code)是用以表示网页服务器HTTP响应状态的3位数字代码。

status [ˈsteɪtəs]:状态。

code[kəʊd]:密码。

所有状态码的第一个数字代表了状态码的类型,后面两个数字代表了状态码的状态。

HTTP状态码(HTTP Status Code)在Python中我们称之为响应状态码。

上面的[200]就是响应状态码。

2. 响应状态码共分为5种类型

在这里插入图片描述

2.1 1xx(临时响应)

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。

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。

101 (切换协议) 请求者已要求服务器切换协议,服务器已确认并准备切换。

2.2 2xx (成功)

返回代码 2xx (成功):表示成功处理了请求的状态代码。

200 (成功) 服务器已成功处理了请求。 通常,这表示服务器提供了请求的网页。

201 (已创建) 请求成功并且服务器创建了新的资源。

202 (已接受) 服务器已接受请求,但尚未处理。

203 (非授权信息) 服务器已成功处理了请求,但返回的信息可能来自另一来源。

204 (无内容) 服务器成功处理了请求,但没有返回任何内容。

205 (重置内容) 服务器成功处理了请求,但没有返回任何内容。

206 ÿ

<think>嗯,用户遇到了一个错误:`raise ResponseError(e.response.text, e.response.status_code) from None`,具体是`ollama._types.ResponseError`。我需要先理解这个错误的背景和可能的原因。看起来这个错误是在使用Ollama库时发生的,可能是与API请求的响应相关的问题。 首先,用户之前询问了关于权限错误的解决方法,现在又遇到了另一个错误。可能需要确认这两个问题是否相关,但看起来是不同的。现在需要集中解决ResponseError的问题。 ResponseError通常表示客户端成功发送了请求,但服务器返回了错误的状态码。用户可能在使用Ollama库时向服务器发送了一个请求,但服务器返回了4xx或5xx的状态码。常见的状态码比如400(请求错误)、401(未授权)、404(未找到)、500(服务器内部错误)等。 接下来需要分析可能的原因。比如,请求的API端点是否正确,参数是否有效,认证是否有问题,或者服务器端是否有问题。用户提供的错误信息中提到了`ollama._types.ResponseError`,这说明错误来自于Ollama库的响应处理部分。 可能的解决步骤包括检查网络连接,确认Ollama服务是否正在运行,检查请求的URL和端口是否正确,验证API密钥或认证信息是否正确,查看请求参数是否符合API文档的要求,以及查看服务器日志以获取更多错误详情。 此外,用户可能需要查看Ollama的文档或社区支持,了解是否有已知的问题或配置步骤。如果用户自己搭建了Ollama服务,可能需要检查服务器状态和日志。如果是使用第三方服务,可能需要联系支持团队。 还需要注意错误信息中的具体状态码,比如401可能意味着需要提供有效的API密钥,404可能是路径错误,500可能是服务器内部问题。如果用户能提供具体的状态码,可以更准确地定位问题。 另外,用户可能在代码中处理异常的方式需要改进,比如捕获ResponseError并打印更多详细信息,或者进行重试机制。同时,建议用户检查代码中的请求部分,确保所有参数正确,特别是URL、请求方法、头部和请求体。 总结,解决这个问题需要分步骤排查,从网络、服务器状态、请求参数、认证信息到服务器端日志等多个方面进行检查。---</think> **`ResponseError` 错误表示在使用 `ollama` 库时,向服务端发送的请求收到了错误响应**。这个错误通常伴随 HTTP 状态码(如 404、500 等),具体原因需要根据状态码和错误信息进一步分析。 --- ### **错误原因** 1. **API 请求参数错误** 请求的 URL、参数、请求体(body)不符合服务端要求,例如: - 接口路径拼写错误 - 缺少必填参数(如 `model` 名称) - 参数类型错误(如传递字符串而非数值) 2. **认证失败** 如果服务端需要 API 密钥或 Token,但请求未提供或密钥无效,会返回 `401 Unauthorized` 等错误。 3. **服务端问题** - Ollama 服务未启动或崩溃 - 模型文件不存在或损坏 - 服务端内部错误(如代码异常) 4. **网络问题** - 无法连接到服务端(防火墙、端口未开放) - 请求超时 -- ### **解决方案** #### 1. 检查服务端状态 - **确保 Ollama 服务正在运行** 在终端执行以下命令,确认服务是否启动: ```bash curl http://localhost:11434 # 默认端口为 11434 ``` 如果返回 `Ollama is running`,说明服务正常。 - **查看服务端日志** 启动 Ollama 时添加 `--verbose` 参数,查看详细日志: ```bash ollama serve --verbose ``` #### 2. 检查请求参数 - **确认接口路径和参数** 例如,调用 `generate` 接口时,需确保参数包含有效的 `model` 名称: ```python import ollama response = ollama.generate( model="llama2", # 确保模型已下载(ollama pull llama2) prompt="Hello" ) ``` - **验证模型是否存在** 通过以下命令查看已下载的模型列表: ```bash ollama list ``` 如果模型不存在,需先下载: ```bash ollama pull llama2 # 替换为你的模型名称 ``` #### 3. 处理认证问题 - 如果服务端需要 API 密钥,确保在请求头中正确添加: ```python from ollama import Client client = Client( auth=("api_key", "your_api_key_here") # 替换为实际密钥 ) ``` #### 4. 查看完整的错误信息 - **捕获异常并打印详细信息** 在代码中处理异常,获取 HTTP 状态码和错误内容: ```python try: response = ollama.generate(...) except ollama.ResponseError as e: print(f"Status Code: {e.status_code}") # 输出状态码(如 404) print(f"Error Message: {e.text}") # 输出服务端返回的错误详情 ``` #### 5. 重启服务 - 如果服务端无响应,尝试重启 Ollama: ```bash ollama serve # 或重启服务进程 ``` --- ### **常见状态码对照表** | 状态码 | 含义 | 可能原因 | |--------|---------------------|--------------------------| | 400 | 请求错误 | 参数缺失、格式错误 | | 401 | 未授权 | API 密钥无效或未提供 | | 404 | 接口或模型不存在 | 路径错误、模型未下载 | | 500 | 服务端内部错误 | 代码异常、模型加载失败 | | 503 | 服务不可用 | 服务未启动、资源不足(如内存不足) | --- ### **总结** 1. 根据 `e.status_code` 和 `e.text` 定位具体错误类型。 2. 检查模型是否存在、服务是否运行、参数是否正确。 3. 如果是自定义部署的 Ollama 服务,检查服务端日志和网络配置。 如果问题仍无法解决,可以提供完整的错误日志和代码片段,以便进一步分析。
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