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JAVA-HttpClient工具类的高效池化

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简介：
简介：本文介绍了一种高效的HTTP客户端工具类——Java HttpClient，重点讲解了其池化技术在提高请求响应速度和资源利用效率方面的应用。 1. 提供了一个高效简单的池化HttpClient工具类，并附带了单元测试用例。 2. 该工具类支持基于SpringBoot 2.1.x的自动装载模块，引用依赖后即可使用。 3. 公司几十个项目都在使用这个工具类来访问第三方的HttpHttps+json协议接口。 4. 经过多家上市公司的多个项目考验，证明此工具简单实用且可靠。

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  • JAVA-HttpClient工具类的高效池化
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    简介：本文介绍了一种高效的HTTP客户端工具类——Java HttpClient，重点讲解了其池化技术在提高请求响应速度和资源利用效率方面的应用。 1. 提供了一个高效简单的池化HttpClient工具类，并附带了单元测试用例。 2. 该工具类支持基于SpringBoot 2.1.x的自动装载模块，引用依赖后即可使用。 3. 公司几十个项目都在使用这个工具类来访问第三方的HttpHttps+json协议接口。 4. 经过多家上市公司的多个项目考验，证明此工具简单实用且可靠。
     
  • HttpClient工具类详解
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    简介：本文详细介绍了一个高效的HTTP客户端请求处理工具类，包括其核心功能、使用方法及应用场景，帮助开发者轻松实现网络数据交互。 可以发送GET、POST、PUT、PATCH、DELETE请求以及JSON格式的请求。
     
  • HttpClient工具类的封装.docx
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    简介：本文档详细介绍了如何对Java中的HttpClient进行封装以创建一个易于使用的工具类。该文档包含多个实用示例和最佳实践，旨在帮助开发者简化网络请求操作并提高代码可维护性。 HttpClient工具类封装基于httpclient4.5.12版本，提供了get、post、put、delete等多种方法，并支持设置连接超时时间、请求超时时间和socket读写超时时间等功能。此外，还可以设定是否允许重定向以及字符集的配置选项。
     
  • HttpAsyncClient异步与同步HttpClient连接池工具类（含Jar包）
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    本工具类为开发者提供了一个高效的Http请求处理方案，结合了异步和同步两种模式，并包含必要的Jar包支持，方便用户轻松管理HTTP连接。 在项目中频繁发送HTTP请求的情况下，同步的HTTP客户端会阻塞主线程影响性能。使用HttpAsyncClient可以提高性能，并且配合连接池一起使用效果更佳。这里还附带了如何配置同步HttpClient的连接池的方法。
     
  • 高效的CPU优化工具
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    这是一款专为提升计算机性能设计的高效CPU优化工具。它能够智能分析并调整系统设置，确保您的电脑在各种应用场景下都能保持最佳运行状态。 ProcessLasso v5.1.0.48 简体中文版是一款能够优化CPU性能的工具，支持从单核到双核再到四核的超强CPU优化功能。
     
  • Java HttpClient HTTPS或HTTP及文件中转上传工具类
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    这是一个用于处理Java中的HTTPS和HTTP请求以及文件上传功能的工具类库，适用于需要进行网络数据交换的应用程序。 该工具类使用httpclient进行HTTP或HTTPS请求，支持RequestBody格式和Form表单格式，并包含文件服务器中转上传方法，几乎可以用于所有常用接口调用。内含详细注释和说明文档，提供jar包以及Maven方式引用，可以直接拿来即用。
     
  • 高效的C++代码格式化工具
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    这是一个能够高效处理C++代码格式化的工具，它能自动调整代码风格，提高编码效率和代码可读性，适合所有希望快速美化其C++项目的开发者使用。 这里介绍了一些强大的代码格式化工具的集合，其中最常用的是greatcode，可以方便地配置在VC菜单中使用，非常实用。
     
  • HTTPClient GET/POST 请求工具类（Map 参数封装）
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    本工具类提供便捷的HTTP GET和POST请求功能，支持使用Map封装参数，简化网络编程中的数据传输与处理。 Httpclient GET/POST请求工具类（使用Map参数封装），方便调用。
     
  • Python-NeuralClassifier：一个高效的层次化多标签文本分类工具包
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    Python-NeuralClassifier是一款高效、灵活的层次化多标签文本分类工具包，专为处理大规模复杂数据集设计，适用于各类自然语言处理任务。 NeuralClassifier旨在快速实现分层多标签分类任务的神经模型，在现实场景中更具挑战性和普遍性。一个显著特点是它目前提供了多种文本编码器选项，包括FastText、TextCNN、TextRNN、RCNN、VDCNN、DPCNN、DRNN、AttentiveConvNet和Transformer编码器等。此外，NeuralClassifier还支持二分类及多级分类等多种文本分类场景，并且建立在PyTorch平台上。
     
  • ESConnectionPoolUtility.java（ES连接池工具类）
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    简介：ESConnectionPoolUtility.java 是一个用于管理 Elasticsearch 连接的工具类，提供连接池的初始化、获取和释放等功能，确保高效安全地访问 ES。 使用Elasticsearch RestFul API的人都知道，在Java端使用ES服务需要创建Java Client。然而，每次连接都实例化一个client会消耗大量系统资源，并且它的连接速度非常慢。为了解决这些问题并提高client的利用率，可以采用池化技术来复用client：首次使用时创建client，后续请求则直接从池子中获取即可。