requests-cache

        Requests-Cache模块是requests模块的一个扩展功能，用于为requests模块提供持久化缓存支持。如果requests模块向一个URL发送重复请求时，Requests-Cache模块将会自动判断当前的网络请求时否产生了缓存。如果已经产生了缓存，就会从缓存中读取数据作为响应内容。如果没有缓存就会向服务器发送网络请求，获取服务器所返回的响应内容。使用Requests-

高级用法 本篇文档涵盖了 Requests 的一些高级特性。 会话对象 会话对象让你能够跨请求保持某些参数。它也会在同一个 Session 实例发出的所有请求之间保持 cookie， 期间使用 urllib3 的 connection pooling 功能。所以如果你向同一主机发送多个请求，底层的 TCP 连接将会被重用，从而带来显著的性能提升。 (参见 HTTP persistent conne

本文GoFace给大家讲解下在Ubuntu及相同包管理的linux系统下如何查找可用软件包。在Ubuntu上大家一般使用apt-get安装软件，如果想查找某一包软件仓库中是否有，并不是使用apt-get search或apt-get –list，而使用apt-cache命令。 apt-cache search string  //在源软件列表中查找相应的软件包 下面我以fping这个软件包为例，f

准备 python IDLE robots的使用：域名后追加robots.txt可查看 安装requests库：管理员启动cmd命令pip install requests 安装beautifulsoup4库：管理员启动cmd命令pip install beautifulsoup4 实例 爬取单张图片 import requests import os url = "https://i0.hip

本文GoFace给大家讲解下在Ubuntu及相同包管理的linux系统下如何查找可用软件包。在Ubuntu上大家一般使用apt-get安装软件，如果想查找某一包软件仓库中是否有，并不是使用apt-get search或apt-get –list，而使用apt-cache命令。 apt-cache search string  //在源软件列表中查找相应的软件包 下面我以fping这个软件包为例，f

此问题我是在用esgf-pyclient 这个包是遇到的。 官方给的答案是 包不匹配，给的解决方式是： pip install requests_cache==0.5 原答案链接：Dependency problem (version mismatch between pyesgf and requests library) leading to AttributeError: module

HTTP/HTTPS Header Attribute Connection http/https header头部参数Connection分为短连接和长连接，对应属性为：close和keep-alive。http/https短连接是一次性读写完成后断开的连接，长连接则是在连接保持范围内可分多次传输数据。不管是长连接还是短连接都是包含读写时间限制的。http/https协议头部header的Con

这篇文章是伟兄给我的稿子，总结实用、到位。另外，欢迎访问并关注他的博客： https://jl-zhenlaixiaowei.blog.csdn.net/ Requests-Cache的安装与测试 Requests-Cache模块是requests模块的一个扩展功能，用于为requests模块提供持久化缓存支持。如果requests模块向一个URL发送重复请求时，Requests-Cache模块将

错误与异常 遇到网络问题（如：DNS 查询失败、拒绝连接等）时，Requests 会抛出一个 ConnectionError 异常。 如果 HTTP 请求返回了不成功的状态码， Response.raise_for_status() 会抛出一个 HTTPError 异常。 若请求超时，则抛出一个 Timeout 异常。 若请求超过了设定的最大重定向次数，则会抛出一个 TooManyRedirect

1、运行Python报错 运行Python脚本报错：import requests  ModuleNotFoundError: No module named ‘requests’ 原因：没有导入requests库   2、解决办法1 开始菜单选择运行，输入cmd运行，然后cd命令进入到python安装目录下的Scripts文件中 然后输入pip install requests，就好了。 D:\

前两篇我们讲了Guava和JetCache，他们都是缓存的具体实现，今天给大家分析一下Spring框架本身对这些缓存具体实现的支持和融合，使用Spring Cache将大大的减少我们的Spring项目中缓存使用的复杂度，提高代码可读性。本文将从以下几个方面来认识Spring Cache框架 背景 SpringCache产生的背景其实与Spring产生的背景有点类似。由于Java EE 系统框架臃肿

当你使用本地（在内存中）缓存时，服务器可以缓存一些信息并快速地检索它，但是其他服务器不能访问这个缓存数据，他们需要到数据库中查询同样的信息。 如果你喜欢使用分布式缓存让其他服务器访问缓存的数据，由于它有一些序列化/反序列化和网络延迟开销，则需要注意：在某些情况下，它可能会降低性能。 缓存需要处理的另一个问题：缓存失效。 There are only two hard things in Compu

Serenity 提供一些缓存抽象和实用功能让你更容易地使用本地缓存。 术语 本地（local） 的意思是指在本地内存中缓存项目（因此没有涉及到序列化）。 当你的应用程序在网站群(web farm) 中部署时，本地缓存可能还不够或者有时合适。我们将在 分布式缓存 章节中讨论该场景。

Web 应用程序可能需要为成百上千甚至更多的用户同时提供服务。如果你没有采取必要的措施，在这种负载下，你的网站可能会崩溃或变得没有响应。 假设在主页显示最后 10 条新闻，并且平均每分钟有上千名用户访问此页面。你可能为每个用户通过查询数据库来显示页面视图信息： SELECT TOP 10 Title, NewsDate, Subject, Body FROM News ORDER BY NewsD

作者：1world0x00（说明：在入选本教程的时候，我进行了适当从新编辑） requests是一个用于在程序中进行http协议下的get和post请求的库。 安装 easy_install requests 或者用 pip install requests 安装好之后，在交互模式下运行： >>> import requests >>> dir(requests) ['ConnectionEr

一个动态网站的基本权衡点就是，它是动态的。 每次用户请求一个页面，Web服务器将进行所有涵盖数据库查询到模版渲染到业务逻辑的请求，用来创建浏览者需要的页面。从开销处理的角度来看，这比你读取一个现成的标准文件的代价要昂贵的多。 对于大多数网络应用程序，这个开销不是很大的问题。我们的应用不是washingtonpost.com or slashdot.org; 他们只是中小型网站，而且只有那么些流量而

缓存的原则 缓存是一个大型系统中非常重要的一个组成部分。在硬件层面，大部分的计算机硬件都会用缓存来提高速度，比如 CPU 会有多级缓存、RAID 卡也有读写缓存。在软件层面，我们用的数据库就是一个缓存设计非常好的例子，在 SQL 语句的优化、索引设计、磁盘读写的各个地方，都有缓存，建议大家在设计自己的缓存之前，先去了解下 MySQL 里面的各种缓存机制，感兴趣的可以去看下High Performa

缓存是现代高并发应用程序的重要组成部分。即使你的 web 应用程序目前还没有那么高的并发量，但在之后的发展中极有可能会遇到高并发的应用场景，因此从一开始就使用缓存设计程序是一个好主意。 本地缓存 分布式缓存 二级缓存

一、缓存特征 二、缓存位置 三、CDN 四、缓存问题 五、数据分布 六、一致性哈希 七、LRU 参考资料 一、缓存特征 命中率 当某个请求能够通过访问缓存而得到响应时，称为缓存命中。 缓存命中率越高，缓存的利用率也就越高。 最大空间 缓存通常位于内存中，内存的空间通常比磁盘空间小的多，因此缓存的最大空间不可能非常大。 当缓存存放的数据量超过最大空间时，就需要淘汰部分数据来存放新到达的数据。 淘汰策