.NET 高性能 HTTP 客户端库 Oryx 的最佳实践
1. 项目介绍
Oryx 是一个高性能的 .NET 跨平台功能 HTTP 请求处理器库,使用 F# 语言编写。它旨在用于创建 HTTP 客户端以及编排 Web 请求。Oryx currently 被用于 .NET SDK 中,以便与 Cognite Data Fusion (CDF) 进行交互。它借鉴了 AsyncRx 和 Giraffe 框架的设计理念,将这些理念应用于客户端发起的 Web 请求处理。
2. 项目快速启动
在您的项目中使用 Oryx 非常简单。首先,您需要通过 NuGet 包管理器安装 Oryx 包。
使用 NuGet 包管理器控制台执行以下命令:
Install-Package Oryx
或者,如果您使用 .NET CLI,可以执行:
dotnet add package Oryx
接下来,您可以使用以下示例代码快速启动一个 HTTP 请求:
open System.Net.Http
open System.Text.Json
open FSharp.Control.Tasks.V2
open Oryx
open Oryx.SystemTextJson.ResponseReader
[<Literal>]
let Url = "https://en.wikipedia.org/w/api.php"
let options = JsonSerializerOptions()
let query term = [
struct ("action", "opensearch")
struct ("search", term)
]
let asyncMain argv = task {
use client = new HttpClient()
let request term =
httpRequest
|> GET
|> withHttpClient client
|> withUrl Url
|> withQuery (query term)
|> fetch
|> json options
let! result = request "F#"
printfn "Result: %A" result
}
[<EntryPoint>]
let main argv =
asyncMain argv
|> Async.AwaitTask
|> ignore
0 // 返回一个整数退出码
确保您已经正确处理了异步操作,并在适当的地方使用 await
。
3. 应用案例和最佳实践
编写 HTTP 请求处理器
Oryx 的核心是 HttpContext
和 HttpHandler
。HttpContext
包含了发起请求所需的所有状态,以及从远程服务器接收的任何响应元数据,如头部信息、响应代码等。
type Context = {
Request: HttpRequest
Response: HttpResponse
}
type IHttpNext<'TSource> = abstract member OnSuccessAsync: ctx: HttpContext * content: 'TSource -> Task<unit>
abstract member OnErrorAsync: ctx: HttpContext * error: exn -> Task<unit>
abstract member OnCancelAsync: ctx: HttpContext -> Task<unit>
type HttpHandler<'TSource> = IHttpNext<'TSource> -> Task<unit>
您可以组合不同的 HTTP 处理器来创建复杂的请求流程。例如,使用 withBearerToken
添加认证信息,或者使用 cache
来缓存请求结果。
处理 HTTP 响应
处理响应时,您可以使用如 parseAsync
方法将响应流异步解析为指定的类型:
let! result = request
|> parseAsync<MyResponseType> // 解析为自定义类型
确保您已经定义了相应的数据类型来匹配 JSON 响应的结构。
4. 典型生态项目
在 Oryx 生态中,您可以找到一些常用的 HTTP 处理器,如缓存、错误处理、并发请求等。这些处理器可以作为构建复杂 HTTP 客户端的基础模块。
例如,使用 concurrent
处理器可以并发运行多个 HTTP 请求:
let concurrentRequest =
httpRequest
|> concurrent [requestA; requestB; requestC]
|> withHttpClient client
在这里,requestA
、requestB
和 requestC
是之前定义的 HTTP 请求处理器。
以上是使用 Oryx 的基础介绍和最佳实践。在实际项目中,您可以根据具体需求调整和组合不同的处理器,以实现高效的 HTTP 请求管理。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~090CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0382- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









