


So verwenden Sie Anforderungen, um HTTP -Anforderungen in Python zu stellen? Es bietet eine saubere, intuitive API, die einen Großteil der Komplexität, die bei der Behandlung von HTTP -Verbindungen, -Keitern und -antworten zusammenfasst, abtrkt. Um es zu verwenden, müssen Sie es zuerst installieren. Sie können dies mit PIP tun: <code class="bash"> PIP -Installationsanforderungen </code>
Nach der Installation können Sie Anforderungen erstellen. Die häufigste Funktion ist requests.get ()
, das zum Abrufen von Daten aus einer URL verwendet wird. Hier ist ein grundlegendes Beispiel:
<code class="python"> requests response = requests.get (& quot; https: //www.example.com") # Überprüfen Sie den Statuscode Druck (Antwort. Das Objekt <code> Antwort </code> enthält verschiedene Attribute, einschließlich <code> status_code </code> (HTTP -Statuscode wie 200 OK) und <code> text </code> (die Antwortkörper). Weitere nützliche Attribute sind <code> Header </code> (Antwortheader), <code> json () </code> (zum Parsen von JSON -Antworten) und <code> Inhalt </code> (RAW -Antwort -Bytes). Fehlerbehandlung ist entscheidend; Wir werden das in einem späteren Abschnitt behandeln. Für andere HTTP -Methoden (wie Post, Put, Löschen) verwenden Sie entsprechende Funktionen wie <code> requests.post () </code>, <code> requests.put () </code> und <code> Anforderungen. Unterstützt alle gemeinsamen HTTP -Methoden, einschließlich: <ul> <li> <strong> GET: </strong> Ruft Daten aus einer bestimmten Ressource ab. Dies ist die am häufigsten verwendete Methode. Oft verwendet, um neue Ressourcen zu erstellen. Ruft die Header ab, nicht den Körper. </li> <li> <strong> Optionen: </strong> beschreibt die Kommunikationsoptionen für die Zielressource. Die spezifische Verwendung kann je nach Methode und API variieren, mit der Sie interagieren, aber die Grundstruktur bleibt ähnlich. Zum Beispiel erfordert <code> requests.post () </code> muss die Daten angeben, die in der Anforderungsstelle gesendet werden sollen. In der <code> -Anforschungen </code> Bibliothek können diese Codes einfach überprüfen und verarbeitet. Das Attribut <code> Antwort. Sie sollten immer den Statuscode überprüfen, um sicherzustellen, dass die Anfrage erfolgreich war. Hier ist ein Beispiel: <pre class="brush:php;toolbar:false"> <code class="python"> Anforderungen importieren Versuche: response = requests.get ("https: //www.example.com") reaktion.raise_for_status () # Erhöht eine Ausnahme für schlechte Statuscodes (4xx oder 5xx) Print (& quot; & quatchn!". requests.exceptions.requestException als e: print (f & quot; Es ist ein Fehler aufgetreten: {e} & quot;) </code>
Antwort Dies vereinfacht die Fehlerbehandlung. Sie können den Statuscode auch manuell überprüfen und verschiedene Fälle mit <code> if
Anweisungen:
<code class="python"> if antwort.status_code == 200: druck (& quot; Erfolg! & Quot;) elif response Fehler & quot;) else: print (f & quot; unbekannter Statuscode: {response.status_code} & quot;) </code>
Wie sende ich Postanforderungen mit Daten mit der Anforderung der Anforderungsbibliothek in Python? Die Daten können in verschiedenen Formaten wie Wörterbüchern, Listen oder Dateien enthalten sein. requests.post (& quot; https: //httpbin.org/post", data = data) # httpbin.org ist ein nützlicher Test -Site Print (Antwort httpbin.org/post
mit dem bereitgestellten Wörterbuch als Anforderungsbehörde. httpbin.org
ist ein nützlicher Dienst zum Testen von HTTP -Anforderungen. Verwenden Sie zum Senden von JSON -Daten den Parameter JSON
: <code class="python"> Importieren von JSON -Daten = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} response = requests.post (& quot; https: //httpbbin.org/post" print (response.status_code) print (response.json ()) </code>
Denken Sie daran, potenzielle Fehler mit zu verarbeiten, mit Ausnahme von
Blöcken und reaktion.raise_for_status ()
wie im vorherigen Abschnitt gezeigt. Verwenden Sie zum Senden von Dateien den Parameter Dateien
mit einem Dictionary -Mapping -Dateinamen, um Objekte zu Dateien. Die -Anforschungen
Bibliothek bietet eine große Flexibilität bei der Behandlung verschiedener Datentypen für Postanforderungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich Anfragen, um HTTP -Anfragen in Python zu stellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.