有人知道吗 ? 关于 TIdHTTP的Post响应慢 ,比Get()慢三倍

qq363436899 2014-10-15 04:46:10
使用 TIdHTTP 控件访问一个网页 , 其中 Get() 操作的时间是 230ms ,Post() 却需要1000ms , 使用抓包工具发现Post()操作比 get()操作 多出一个 Connect 的过程 , 这个操作每次都需要640ms , 耗费了很长的时间 。

而使用 浏览器 打开这个网页时 post() 和  Get() 所用的时间都是差不多的,都只有200多ms。

请问大神们这是怎么回事? 如何使post()操作效率高点吗?  
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xjq2003 2014-10-17
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引用 1 楼 kfrght 的回复:
这个我怀疑是缓存的问题。IE浏览器是将信息缓存在系统中的,IE是一个外壳程序,关闭IE这个缓存仍在,你最好的测试方法是清空IE的缓存,断网状态下重启计算机,启动监听,连接网络,用IE访问指定网页,在这个真实的第一次访问的速度你看下是什么效果 对于IdHTTP,其提供的一些参数可以实现先行连接的功能,就是执行一次连接,如果不改变网址的话就不需要第二次连接,之后再POST的话就应该节省一点时间了
同意,学习了
qq363436899 2014-10-17
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PosT 重定向失败后 的手动增加一个 Get操作解决了重定向失败 , 综上 的 修改之后 , Post 的速度还是没有提高, 同之前一样 , 这是什么问题呢?
qq363436899 2014-10-17
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引用 1 楼 kfrght 的回复:
这个我怀疑是缓存的问题。IE浏览器是将信息缓存在系统中的,IE是一个外壳程序,关闭IE这个缓存仍在,你最好的测试方法是清空IE的缓存,断网状态下重启计算机,启动监听,连接网络,用IE访问指定网页,在这个真实的第一次访问的速度你看下是什么效果 对于IdHTTP,其提供的一些参数可以实现先行连接的功能,就是执行一次连接,如果不改变网址的话就不需要第二次连接,之后再POST的话就应该节省一点时间了
大神说的很对 , 按照您说的清空浏览器后连接目标网页 , 抓包中确实发现的一些不一样的 重定向 连接 , 并且还在Cookie中设置了 auth 这个字段 , 可能于这个有很大关系 。 所以我也用了重定向 , 但是 遇到一个问题 , 浏览器 可以将 Post 方法重定向为 Get 方法, 而 TIdHTTP Post 重定向之后还是 Post , 有什么 方法 可以修改TIdHTTP 的重定向的方法吗 ?
qq363436899 2014-10-17
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引用 楼主 qq363436899 的回复:
使用 TIdHTTP 控件访问一个网页 , 其中 Get() 操作的时间是 230ms ,Post() 却需要1000ms , 使用抓包工具发现Post()操作比 get()操作 多出一个 Connect 的过程 , 这个操作每次都需要640ms , 耗费了很长的时间 。 而使用 浏览器 打开这个网页时 post() 和  Get() 所用的时间都是差不多的,都只有200多ms。 请问大神们这是怎么回事? 如何使post()操作效率高点吗?  
大神说的很对 , 按照您说的清空浏览器后连接目标网页 , 抓包中确实发现的一些不一样的 重定向 连接 , 并且还在Cookie中设置了 auth 这个字段 , 可能于这个有很大关系 。 所以我也用了重定向 , 但是 遇到一个问题 , 浏览器 可以将 Post 方法重定向为 Get 方法, 而 TIdHTTP Post 重定向之后还是 Post , 有什么 方法 可以修改TIdHTTP 的重定向的方法吗 ?
宝龙哥 2014-10-15
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这个我怀疑是缓存的问题。IE浏览器是将信息缓存在系统中的,IE是一个外壳程序,关闭IE这个缓存仍在,你最好的测试方法是清空IE的缓存,断网状态下重启计算机,启动监听,连接网络,用IE访问指定网页,在这个真实的第一次访问的速度你看下是什么效果 对于IdHTTP,其提供的一些参数可以实现先行连接的功能,就是执行一次连接,如果不改变网址的话就不需要第二次连接,之后再POST的话就应该节省一点时间了
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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