httr 的项目扩展与二次开发
2025-05-22 11:58:13作者:田桥桑Industrious
项目的基础介绍
httr 是一个为 R 语言设计的友好 HTTP 客户端库。它提供了一个简单的接口,用于发送 HTTP 请求并处理响应。httr 旨在为现代 Web API 提供支持,使得 R 语言用户可以更加方便地与网络服务进行交互。
项目的核心功能
httr 的核心功能包括:
- 支持 HTTP 方法:GET、HEAD、PATCH、PUT、DELETE 和 POST。
- 自动管理连接和 cookies,提供一致的会话体验。
- 返回标准化的响应对象,包含 HTTP 状态行、头部和主体内容。
- 支持内容类型解析,如 HTML、XML、JSON、PNG 和 JPEG。
- 提供了错误处理机制,可以将 HTTP 错误转换为 R 语言错误。
- 提供了配置函数,如设置 cookies、添加头部、认证、使用代理、设置超时等。
项目使用了哪些框架或库?
httr 主要是基于 R 语言和 curl 包构建的。它利用了 curl 的强大功能,通过封装和简化 curl 的接口,使得 HTTP 请求的发送和响应的处理更加直观和易于使用。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
DESCRIPTION:项目描述文件,包含项目的元数据和依赖。NAMESPACE:R 名称空间管理文件,定义了项目中的函数和对象。README.md:项目说明文件,介绍了项目的用途和安装方法。LICENSE或LICENSE.md:项目许可证文件,定义了项目的使用和分发条款。R:包含项目 R 代码的目录。man:帮助文档的源文件目录。tests:单元测试代码目录。demo:示例代码和演示脚本目录。vignettes:项目扩展文档和教程目录。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的 HTTP 方法支持:根据需要添加其他 HTTP 方法,如 OPTIONS 或 CONNECT。
- 扩展内容类型解析:为更多类型的数据格式提供解析功能,如 CSV、JSON5 等。
- 增强安全性:增加对 HTTPS 请求的支持,增强 SSL/TLS 证书验证。
- 异步请求处理:添加对异步 HTTP 请求的支持,提高应用程序的性能。
- 改进错误处理:提供更详细的错误信息,增加错误日志记录功能。
- 增加身份验证方法:支持更多的身份验证方法,如 JWT、Basic Auth 等。
- 优化内部缓存机制:改进内部缓存机制,提高响应速度和效率。
- 提供更丰富的文档和示例:编写更多高质量的文档和示例代码,帮助新用户上手。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
598
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
230
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
671
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
615
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
196
72
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
672