


Ich habe Python kürzlich für Schnittstellentests verwendet und festgestellt, dass es in Python viele HTTP-Anforderungsmethoden gibt. Heute werde ich mir die Zeit nehmen, den relevanten Inhalt zu sortieren und ihn mit Ihnen zu teilen. Der spezifische Inhalt ist wie folgt:
1. Pythons eigene Bibliothek – ---urllib2
Pythons integrierte Bibliothek urllib2 wird häufig wie folgt verwendet:
import urllib2
response = urllib2.urlopen('http://localhost :8080/jenkins/api/json?pretty=true')
print Response.read()
Einfache Get-Anfrage
import urllib2
import urllib
post_data = urllib.urlencode({})
response = urllib2.urlopen('http://localhost:8080/, post_data )
Antwort drucken. read()
Antwort drucken.getheaders()
Dies ist das einfachste Beispiel für das Senden eines Beitrags durch urllib2. Es gibt viele Codes
2. Pythons eigene Bibliothek - httplib
httplib ist ein http-Anforderungsmodul auf relativ niedriger Ebene, und urlib ist basierend auf httplib gekapselt. Die einfache Verwendung ist wie folgt:
import httplib
conn = httplib.HTTPConnection("www.python.org")
conn.request("GET", "/index.html")
r1 = conn .getresponse()
print r1.status, r1.reason
data1 = r1.read()
conn.request("GET", "/parrot.spam")
r2 = conn. getresponse()
data2 = r2.read()
conn.close()
Einfache Get-Anfrage
Sehen wir uns die Post-Anfrage an
import httplib, urllib
params = urllib.urlencode({'@number': 12524, '@type': 'issue', '@action': 'show'})
headers = {"Content-type": "application / x-www-form-urlencoded", "Accept": "text/plain"}
conn = httplib.HTTPConnection("bugs.python.org")
conn.request("POST", "" , Parameter, Header)
response = conn.getresponse()
data = Response.read()
Druckdaten
conn.close()
Denken Sie? es ist zu viel? Es ist kompliziert. Sie müssen das Dokument jedes Mal lesen, wenn Sie schreiben. Schauen wir uns das dritte Dokument an .get('http://localhost:8080).text
Nur ein Satz, schauen wir uns die Post-Anfrage an
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = request.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
print r.text
ist ebenfalls sehr einfach.
Schauen Sie noch einmal nach, wenn Sie sich authentifizieren möchten:
url = 'http://localhost:8080'
r = request.post(url, data={}, auth=HTTPBasicAuth('admin ' , 'admin'))
print r.status_code
print r.headers
print r.reason
Ist es nicht viel einfacher als urllib2, und Anfragen kommen mit JSON-Parsing. Das ist großartig
http-Anfrage in Python
import urllib
params = urllib.urlencode({key:value,key:value})
resultHtml = urllib.urlopen('[ API or URL]',params)
result = resultHtml.read()
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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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