curl_cffi库在ARM架构macOS上的getinfo方法使用注意事项
curl_cffi是一个Python库,它提供了对libcurl的C Foreign Function Interface(FFI)绑定,允许开发者在Python中使用libcurl的强大功能。然而,在使用过程中,特别是在ARM架构的macOS系统上,开发者可能会遇到一个关于getinfo方法的常见误区。
问题现象
当开发者尝试在请求完成后使用curl.getinfo方法获取请求信息时,可能会遇到如下错误:
TypeError: initializer for ctype 'void *' must be a cdata pointer, not NoneType
这个错误通常发生在类似以下的代码中:
from curl_cffi import CurlInfo, requests
r = requests.get("https://example.com")
r.curl.getinfo(CurlInfo.TOTAL_TIME)
问题原因
这个问题的根本原因在于curl_cffi库的设计机制。在每次请求完成后,底层的curl对象会被重置(reset),这意味着请求完成后curl对象实际上已经不可用了。开发者不能像传统的Python requests库那样,在请求完成后继续使用curl对象来获取各种信息。
解决方案
curl_cffi库提供了专门的机制来获取请求信息。正确的做法是在创建Session时预先指定需要收集的信息,然后通过infos属性来访问这些信息:
from curl_cffi import CurlInfo, requests
s = requests.Session(curl_infos=[CurlInfo.TOTAL_TIME])
r = s.get("https://example.com")
print(r.infos)
这种方式不仅避免了错误,而且更加高效,因为它只收集你真正需要的信息。
最佳实践
-
预先规划信息需求:在创建Session时就明确你需要收集哪些请求信息,这样可以减少不必要的性能开销。
-
理解生命周期:要意识到curl对象在请求完成后会被重置,这是为了资源管理和性能考虑。
-
使用infos属性:这是官方推荐的获取请求信息的方式,比直接操作curl对象更可靠。
-
错误处理:即使使用了正确的方法,也要做好错误处理,因为网络请求本身就存在各种不确定性。
深入理解
curl_cffi的这种设计实际上反映了libcurl本身的工作方式。libcurl是一个高性能的C库,为了最大化性能,它会在请求完成后立即释放相关资源。curl_cffi作为其Python绑定,也遵循了这一设计哲学。
对于从传统Python HTTP客户端(如requests)迁移过来的开发者来说,这种设计可能需要一些适应。但理解这种设计背后的原因有助于编写出更高效、更可靠的网络请求代码。
总结
在ARM架构的macOS系统上使用curl_cffi时,开发者应当注意curl对象的生命周期,避免在请求完成后继续使用它。通过预先指定需要收集的信息并使用Session的infos属性,可以安全高效地获取各种请求指标。这种设计虽然与一些Python HTTP客户端的习惯不同,但它反映了底层libcurl库的高效设计理念。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C084
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00