go-httpclient 项目教程
2024-09-14 17:50:34作者:尤峻淳Whitney
1. 项目目录结构及介绍
go-httpclient/
├── example/
│ └── main.go
├── .travis.yml
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE
├── README.md
├── default_client.go
├── default_client_test.go
├── error.go
├── go.mod
├── httpclient.go
├── httpclient_test.go
└── util.go
目录结构介绍
-
example/: 包含项目的示例代码,通常用于展示如何使用该项目。
- main.go: 示例代码的入口文件,展示了如何使用
go-httpclient进行 HTTP 请求。
- main.go: 示例代码的入口文件,展示了如何使用
-
.travis.yml: Travis CI 的配置文件,用于自动化测试和持续集成。
-
CHANGELOG.md: 记录项目的变更日志,通常包括每个版本的更新内容。
-
LICENSE: 项目的开源许可证文件,通常为 MIT 许可证。
-
README.md: 项目的介绍文档,包含了项目的概述、安装方法、使用示例等。
-
default_client.go: 默认的 HTTP 客户端实现,包含了默认的配置和行为。
-
default_client_test.go: 对
default_client.go的单元测试文件。 -
error.go: 定义了项目中使用的错误类型和错误处理逻辑。
-
go.mod: Go 模块文件,定义了项目的依赖关系。
-
httpclient.go: 核心文件,包含了 HTTP 客户端的主要功能和 API。
-
httpclient_test.go: 对
httpclient.go的单元测试文件。 -
util.go: 包含了一些工具函数和辅助方法,用于支持 HTTP 客户端的实现。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件位于 example/main.go,该文件展示了如何使用 go-httpclient 进行 HTTP 请求。以下是 main.go 的代码示例:
package main
import (
"github.com/ddliu/go-httpclient"
)
func main() {
httpclient.Defaults(httpclient.Map{
httpclient.OPT_USERAGENT: "my awsome httpclient",
"Accept-Language": "en-us",
})
res, err := httpclient.Get("http://google.com/search", map[string]string{
"q": "news",
})
println(res.StatusCode, err)
}
启动文件介绍
- httpclient.Defaults: 设置 HTTP 客户端的默认行为,例如 User-Agent 和 Accept-Language。
- httpclient.Get: 发起一个 GET 请求,并传递查询参数。
- res.StatusCode: 获取 HTTP 响应的状态码。
3. 项目的配置文件介绍
go-httpclient 项目本身没有传统的配置文件,但可以通过代码中的 httpclient.Defaults 方法来设置默认的 HTTP 客户端行为。以下是一个配置示例:
httpclient.Defaults(httpclient.Map{
httpclient.OPT_USERAGENT: "my awsome httpclient",
"Accept-Language": "en-us",
httpclient.OPT_TIMEOUT: 60, // 设置请求超时时间为 60 秒
httpclient.OPT_PROXY: "http://proxy.example.com:8080", // 设置代理服务器
})
配置项介绍
- OPT_USERAGENT: 设置 HTTP 请求的 User-Agent 头。
- Accept-Language: 设置 HTTP 请求的 Accept-Language 头。
- OPT_TIMEOUT: 设置请求的超时时间,单位为秒。
- OPT_PROXY: 设置 HTTP 请求的代理服务器地址。
通过这些配置项,可以灵活地调整 HTTP 客户端的行为,以适应不同的应用场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219