1.urlopen()方法
urllib.urlopen(url[, data[, proxies]]) :创建一个表示远程url的类文件对象,然后像本地文件一样操作这个类文件对象来获取远程数据。
参数url表示远程数据的路径,一般是网址;
参数data表示以post方式提交到url的数据(玩过web的人应该知道提交数据的两种方式:post与get。如果你不清楚,也不必太在意,一般情况下很少用到这个参数);
参数proxies用于设置代理。
urlopen返回 一个类文件对象,它提供了如下方法:
read() , readline() , readlines() , fileno() , close() :这些方法的使用方式与文件对象完全一样;
info():返回一个httplib.HTTPMessage 对象,表示远程服务器返回的头信息
getcode():返回Http状态码。如果是http请求,200表示请求成功完成;404表示网址未找到;
geturl():返回请求的url;
代码示例:
import urllib
url = "http://www.baidu.com/"
#urlopen()
sock = urllib.urlopen(url)
htmlCode = sock.read()
sock.close
fp = open("e:/1.html","wb")
fp.write(htmlCode)
fp.close
#urlretrieve()
urllib.urlretrieve(url, 'e:/2.html')
2.urlretrieve方法
直接将远程数据下载到本地。
urllib.urlretrieve(url[, filename[, reporthook[, data]]])
参数说明:
url:外部或者本地url
filename:指定了保存到本地的路径(如果未指定该参数,urllib会生成一个临时文件来保存数据);
reporthook:是一个回调函数,当连接上服务器、以及相应的数据块传输完毕的时候会触发该回调。我们可以利用这个回调函数来显示当前的下载进度。
data:指post到服务器的数据。该方法返回一个包含两个元素的元组(filename, headers),filename表示保存到本地的路径,header表示服务器的响应头。
下面通过例子来演示一下这个方法的使用,这个例子将新浪首页的html抓取到本地,保存在D:/sina.html文件中,同时显示下载的进度。
import urllib
def callbackfunc(blocknum, blocksize, totalsize):
'''回调函数
@blocknum: 已经下载的数据块
@blocksize: 数据块的大小
@totalsize: 远程文件的大小
'''
percent = 100.0 * blocknum * blocksize / totalsize
if percent > 100:
percent = 100
print "%.2f%%"% percent
url = 'http://www.sina.com.cn'
local = 'd:\\sina.html'
urllib.urlretrieve(url, local, callbackfunc)

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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