aiohttp在Termux中DNS解析问题的分析与解决
问题背景
aiohttp是一个基于asyncio的异步HTTP客户端/服务器框架,在Python生态中被广泛使用。近期有用户反馈,在Termux(Android上的Linux终端模拟器)环境中,使用aiohttp 3.9.5以上版本时出现了网页内容无法显示的问题,而回退到3.9.5版本则能正常工作。
问题现象
具体表现为:当用户通过aiohttp访问B站API进行登录时,虽然登录操作成功完成,但界面无法显示用户数据。通过对比测试发现,aiohttp 3.11.13版本会出现此问题,而3.9.5版本则正常。
问题分析
经过深入调查,发现问题与DNS解析机制有关。在Termux环境下,aiohttp默认使用的异步DNS解析器(基于c-ares库)无法正确工作。以下是关键发现:
-
环境特殊性:Termux作为Android上的Linux环境,其文件系统布局与标准Linux不同。特别是DNS配置文件
resolv.conf位于非标准路径/data/data/com.termux/files/usr/etc/resolv.conf。 -
c-ares库的限制:c-ares库在查找DNS配置时,会检查一组预定义的路径。由于Termux的路径不在其默认搜索范围内,导致无法正确加载DNS配置。
-
回退机制缺失:虽然pycares(Python绑定)能检测到本地DNS服务器(127.0.0.1),但这实际上是一个无效配置,而aiohttp无法识别这种情况来自动回退到备用解析器。
解决方案
针对此问题,目前有以下几种解决方案:
-
不使用aiodns:最简单的解决方法是卸载aiodns模块,这样aiohttp会自动回退到内置的ThreadedResolver。
-
显式指定解析器:在代码中手动配置使用ThreadedResolver:
from aiohttp.resolver import ThreadedResolver resolver = ThreadedResolver() connector = TCPConnector(resolver=resolver) -
符号链接方案:在Termux环境中创建符号链接,将标准路径指向实际的resolv.conf文件位置。
技术启示
这个案例揭示了跨平台开发中常见的问题:
-
环境差异处理:在非标准环境中,库开发者需要考虑更广泛的配置场景。
-
优雅降级:当高级功能不可用时,系统应该能够自动回退到基本功能。
-
配置检测:仅仅检测配置是否存在是不够的,还需要验证配置的有效性。
总结
aiohttp在Termux环境中的DNS解析问题,本质上是由于特殊环境下的路径差异导致的。虽然目前没有完美的自动解决方案,但通过上述方法可以有效地绕过问题。这也提醒我们,在使用非标准环境时,需要特别注意基础服务的配置情况。
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-X1-7BSpark-Prover-X1-7B 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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B 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