curl_cffi项目中URL编码问题的解决方案
2025-06-23 00:34:46作者:昌雅子Ethen
在curl_cffi项目中,开发者可能会遇到一个常见的URL编码问题:当发送包含百分号编码字符的请求时,这些编码字符会被自动解码。本文将详细分析这个问题,并提供解决方案。
问题现象
当使用curl_cffi发送如下请求时:
s.get("https://www.baidu.com/?key=%73",....)
实际发出的URL会变成:
https://www.baidu.com/?key=s
其中%73被自动解码为字母s。这种行为与Python的requests库保持一致,但有时开发者需要保持原始URL的编码形式。
技术背景
URL编码(Percent-encoding)是一种将特殊字符转换为%后跟两位十六进制数的机制。例如,空格编码为%20,字母s编码为%73。这种编码确保URL可以安全传输所有字符。
curl_cffi默认会自动解码这些编码字符,这是为了提供更友好的用户体验,因为大多数情况下开发者希望看到解码后的URL。
解决方案
要禁止curl_cffi自动解码URL编码字符,可以使用quote=False参数:
s.get("https://www.baidu.com/?key=%73", quote=False, ...)
这样设置后,发出的URL将保持原始编码形式,不会将%73解码为s。
与其他库的对比
类似aiohttp库中,可以通过URL对象的encoded=True参数实现相同功能:
session.get(URL("https://www.baidu.com/?key=%73", encoded=True))
而curl_cffi采用了更接近requests库的设计哲学,使用quote参数来控制URL编码行为。
最佳实践建议
- 在大多数常规使用场景下,保持默认行为(自动解码)即可
- 当需要精确控制URL格式或测试编码相关功能时,使用
quote=False - 注意某些特殊字符(如中文)必须进行URL编码才能正确传输
- 在构造复杂URL时,建议先明确编码需求再选择相应参数
理解URL编码机制和库的默认行为差异,可以帮助开发者更有效地使用curl_cffi进行网络请求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
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++
664
319
🎉 (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
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868