以下是一个使用ASIHTTPRequest库来下载腾讯地图上图片的简单示例代码：

首先，确保你已经正确安装了ASIHTTPRequest库。

然后，在你的项目中导入必要的头文件：

#import "ASIHTTPRequest.h"
#import "ASIFormDataRequest.h"

接下来，编写下载图片的方法：

- (IBAction)downloadImage:(NSString *)imageUrl toPath:(NSString *)filePath {
    NSURL *url = [NSURL URLWithString:imageUrl];
    ASIHTTPRequest *request = [ASIHTTPRequest requestWithURL:url];
    
    // 设置下载保存路径
    [request setDownloadDestinationPath:filePath];
    
    // 设置下载进度回调
    [request setDownloadProgressDelegate:self.progressView];
    
    // 开始异步下载
    [request startAsynchronous];
}

在上面的代码中，imageUrl 是你要下载的图片的URL，filePath 是图片下载后保存的本地路径。progressView 是一个进度条，用来显示下载进度。

最后，你需要实现 ASIProgressDelegate 来更新进度条：

#pragma mark - ASIProgressDelegate
 
- (void)setProgress:(float)newProgress {
    // 更新UI进度条
    dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
        [self.progressView setProgress:newProgress];
    });
}

这样，你就可以通过调用 downloadImage:toPath: 方法来下载图片了。记得处理好异常情况和用户权限问题。

requests模块是Python中一个非常强大的模块，用于发送HTTP请求。

1. 发送GET请求

import requests
 
response = requests.get('https://www.google.com/')
print(response.text)

2. 发送POST请求

import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", data=payload)
print(response.text)

3. 添加headers

import requests
 
headers = {'User-Agent': 'my-app/0.0.1'}
response = requests.get('https://www.google.com/', headers=headers)
print(response.text)

4. 添加cookies

import requests
 
cookies = {'cookies': 'value'}
response = requests.get('https://www.google.com/', cookies=cookies)
print(response.text)

5. 使用timeout

import requests
 
response = requests.get('https://www.google.com/', timeout=1)
print(response.text)

6. 使用proxies

import requests
 
proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
response = requests.get('https://www.google.com/', proxies=proxies)
print(response.text)

7. 使用auth

import requests
 
from requests.auth import HTTPBasicAuth
 
response = requests.get('https://www.google.com/', auth=HTTPBasicAuth('user', 'pass'))
print(response.text)

8. 使用files

import requests
 
files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", files=files)
print(response.text)

9. 使用json

import requests
 
json = {'key': 'value'}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", json=json)
print(response.text)

10. 使用session

import requests
 
session = requests.Session()
session.auth = ('user', 'pass')
 
response = session.get('https://www.google.com/')
print(response.text)

11. 使用response

import requests
 
response = requests.get('https://www.google.com/')
 
print(response.status_code)  # 状态码
print(response.headers)      # 头部信息
print(response.cookies)      # cookies
print(response.url)          # URL
print(response.history)      # 历史记录

12. 处理HTTPS证书

import requests
 
response = requests.get('https://www.google.com/', verify=False)
print(response.text)

13. 处理超链接

import requests
 
response = requests.get('https://example.org/my_username/')
print(response.links['next']['url'])

14. 使用hooks

import requests
 
def my

Python Requests 库是一个非常强大的用于发送HTTP请求的Python库。它可以用于爬取网页，获取网络数据等。

在这篇文章中，我们将会介绍如何使用Python Requests库进行网络爬取。

首先，我们需要安装requests库，可以通过pip进行安装：

pip install requests

然后，我们可以使用requests库的get方法来发送HTTP GET请求。例如，我们可以使用以下代码来获取一个网页的内容：

import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)

这个代码会打印出网页的HTML内容。

如果我们想要获取JSON数据，我们可以使用requests的json方法：

import requests
 
response = requests.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()
print(data)

这个代码会打印出从API获取的JSON数据。

我们还可以添加headers，cookies，timeout等参数：

import requests
 
headers = {
    'User-Agent': 'my-app/0.0.1',
    'Accept': 'application/json',
}
 
response = requests.get('https://api.example.com/data', headers=headers)
data = response.json()
print(data)

我们还可以使用session对象来保持会话，例如在登陆后保持用户的登录状态：

import requests
 
session = requests.Session()
session.post('https://api.example.com/login', data={'username': 'abc', 'password': '123'})
 
response = session.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()
print(data)

我们还可以使用proxies参数来设置代理：

import requests
 
proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
 
response = requests.get('https://www.example.com', proxies=proxies)
print(response.text)

最后，我们需要注意的是，在进行网络爬取时，我们应该遵守相关的法律法规，并遵守网站的robots.txt协议，避免对网站的正常运营造成影响。

以上就是使用Python Requests库进行网络爬取的基本方法和示例。

import requests
 
def crawl_web(keyword, max_pages):
    base_url = "https://www.baidu.com/s?wd="
    response = requests.get(base_url + keyword)
    print(f"Status code: {response.status_code}")
 
    if response.status_code == 200:
        print("Successfully connected to the webpage.")
        # 此处省略处理response的代码，因为问题中没有提及具体的处理逻辑
    else:
        print("Failed to connect to the webpage.")
 
keyword = "Python"  # 替换为你想搜索的关键词
max_pages = 10  # 设置你想要获取搜索结果的最大页数
crawl_web(keyword, max_pages)

这段代码使用了requests模块来发送HTTP GET请求到百度搜索引擎，并将搜索关键词和页数作为参数传递。如果请求成功，它会打印出响应的状态码，然后可以进一步处理响应的内容。如果请求失败，它会打印出错误信息。这个简单的例子展示了如何使用Python进行基本的网络爬虫操作。

import requests
 
# 定义一个函数来发送HTTP请求
def send_request(method, url, **kwargs):
    try:
        if method == 'GET':
            response = requests.get(url, **kwargs)
        elif method == 'POST':
            response = requests.post(url, **kwargs)
        elif method == 'PUT':
            response = requests.put(url, **kwargs)
        elif method == 'DELETE':
            response = requests.delete(url, **kwargs)
        elif method == 'PATCH':
            response = requests.patch(url, **kwargs)
        else:
            raise ValueError('Unsupported HTTP method: ' + method)
        
        # 打印请求的URL和响应状态码
        print(f'{method} Request to {url} with status code: {response.status_code}')
        
        # 返回响应对象
        return response
    
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'An error occurred: {e}')
        return None
 
# 使用示例
url = 'https://api.example.com/data'
response = send_request('GET', url)
 
# 打印响应文本
if response is not None:
    print(response.text)

这段代码定义了一个send_request函数，它接受一个HTTP方法和URL，以及任何需要传递给requests库的额外关键字参数。函数会根据传入的HTTP方法发送相应的请求，并打印出请求的URL和响应的状态码。如果请求成功，它还会返回响应对象；如果发生错误，它会捕获异常并返回None。这个简单的函数可以作为编写爬虫或者调用API接口的基础，提高代码的模块化程度和可读性。

import requests
 
# 要上传的文件路径
file_path = '/path/to/your/file.txt'
 
# API的URL
url = 'http://example.com/api/upload'
 
# 使用with打开文件，这样可以确保文件在上传后被正确关闭
with open(file_path, 'rb') as file:
    # 使用requests.post发送文件
    response = requests.post(url, files={'file': file})
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    print('文件上传成功')
else:
    print('文件上传失败')

这段代码演示了如何使用Python的requests库来上传文件。在上传文件时，我们使用了requests提供的files参数，它允许你指定一个字典，字典的key为表单中字段的名称，value为文件对象或者文件的路径。这种方法适用于发送multipart/form-data类型的POST请求。

import subprocess
import json
 
# 执行命令并获取输出
def execute_command(command):
    # 使用subprocess.run来执行命令
    result = subprocess.run(command, capture_output=True, text=True, shell=True)
    
    # 如果命令执行成功
    if result.returncode == 0:
        # 尝试解析JSON输出
        try:
            json_output = json.loads(result.stdout)
            return json_output
        except json.JSONDecodeError:
            # JSON解析失败，返回原始输出
            return result.stdout
    else:
        # 命令执行失败，返回错误信息
        return result.stderr
 
# 示例命令
command = "echo '{\"key\": \"value\"}'"
 
# 执行命令
output = execute_command(command)
 
# 打印结果
print(output)

这段代码使用subprocess.run来执行一个命令，并且尝试将输出解析为JSON。如果解析成功，则返回解析后的JSON对象；如果解析失败，则返回原始输出。错误处理包括当命令执行失败时返回错误信息。

报错信息 "Fatal error in launcher: Unable to create process using" 通常表示 Python 启动器无法创建一个新的进程来运行 Python 程序。这可能是由于多种原因造成的，包括但不限于：

1. 环境变量问题：系统的环境变量配置错误或者不正确，导致无法找到或启动 Python 解释器。
2. Python 安装损坏：Python 安装本身可能已损坏，导致启动器无法正常工作。
3. 权限问题：没有足够的权限来创建新进程，尤其是在需要以管理员身份运行时。
4. 系统资源不足：系统资源有限，如内存不足，导致无法创建新进程。

解决方法：

1. 检查并修复环境变量：确保 PATH 环境变量中包含了 Python 的安装路径。
2. 重新安装 Python：如果 Python 安装已损坏，尝试重新下载并安装最新版本的 Python。
3. 以管理员身份运行：如果是权限问题，尝试以管理员身份运行 Python 或相关程序。
4. 释放系统资源：关闭不必要的程序，释放内存，或者增加系统资源。

在解决问题时，请根据实际情况逐一排查，直至找到并解决根本原因。

# 导入pytest插件allure的装饰器
import allure
import pytest
 
# 定义测试用例，使用@allure.feature标记用例的功能
@allure.feature("功能测试")
class TestExample:
 
    # 定义测试用例，使用@allure.story标记用例的场景
    @allure.story("正常场景")
    def test_normal(self):
        # 使用allure.description添加详细描述
        allure.description("这是一个正常执行的测试用例")
        assert 1 == 1
 
    # 定义测试用例，使用@allure.story标记用例的场景
    @allure.story("异常场景")
    def test_error(self):
        allure.description("这是一个预期抛出错误的测试用例")
        with pytest.raises(ZeroDivisionError):
            1 / 0
 
# 如果这是主程序入口，执行测试用例
if __name__ == '__main__':
    # 使用--alluredir选项指定Allure报告生成的目录
    pytest.main(['-s', '--alluredir=./allure-results'])

在命令行中执行上述代码，会生成Allure报告。执行后的命令如下：

pytest --alluredir=./allure-results

然后使用Allure命令生成报告网页：

allure generate ./allure-results -o ./allure-report --clean

最后，打开生成的报告文件夹 ./allure-report/index.html 查看详细的测试报告。

# 假设慢查询日志文件为 /var/lib/mysql/mysql-slow.log
pt-query-digest /var/lib/mysql/mysql-slow.log --review h=localhost,u=root,p=your_password

这个命令会打开 pt-query-digest 工具，并且分析指定的慢查询日志文件。--review 选项会让 pt-query-digest 以交互模式显示慢查询的摘要，并允许用户对每个慢查询进行标记、分类和提供反馈。在这里，h=localhost,u=root,p=your_password 指定了连接到 MySQL 服务器所需的主机名、用户名和密码。请将 your_password 替换为实际的 MySQL 用户密码。