


Comparaison des modules de requêtes HTTP en Python : urllib, urllib2, urllib3 et Requests
En Python, il existe plusieurs modules disponibles pour effectuer des requêtes HTTP : urllib, urllib2 , urllib3 et requêtes. Bien qu'ils servent tous à interagir avec les serveurs Web, ils diffèrent par leurs fonctionnalités, leur facilité d'utilisation et leurs performances.
urllib et urllib2
urllib et urllib2 sont les plus anciens modules de requête HTTP de Python. urllib fournit une interface de bas niveau pour créer des requêtes, tandis que urllib2 ajoute la prise en charge de concepts de niveau supérieur tels que les cookies et l'authentification. Cependant, urllib et urllib2 peuvent être difficiles à utiliser en raison de leur syntaxe complexe et du manque d'API conviviales.
urllib3
urllib3 est une bibliothèque de requêtes HTTP plus moderne et plus efficace qui vise à simplifier le développement de clients HTTP. Il fournit une API de niveau supérieur à celle de urllib et urllib2, ce qui facilite l'envoi de requêtes et la gestion des réponses. Urllib3 offre également la prise en charge de fonctionnalités avancées telles que le regroupement de connexions, la gestion des délais d'attente et la décompression automatique.
Requests
Requests est la bibliothèque de requêtes HTTP la plus populaire et la plus recommandée en Python. Il propose une API simple et intuitive, à la fois puissante et conviviale. Les requêtes éliminent la complexité de l'envoi et de la réception de requêtes HTTP, permettant aux développeurs de se concentrer sur leur logique métier plutôt que de gérer les subtilités du protocole HTTP.
Avec son ensemble complet de fonctionnalités, sa facilité d'utilisation et ses excellentes performances , request est devenue la bibliothèque de requêtes HTTP incontournable pour les développeurs Python. Il prend en charge un large éventail de méthodes HTTP, inclut une fonctionnalité de décodage JSON prête à l'emploi et fournit une prise en charge intégrée de nombreuses fonctionnalités utiles telles que la gestion de session, la vérification SSL et l'analyse automatique des en-têtes.
En plus des fonctionnalités mentionnées ci-dessus, les requêtes offrent :
- Prise en charge d'Unicode pour les corps de réponse
- Encodage multipart/form-data support
- Persistance du cookie jar
- Support proxy
Bien que urllib, urllib2 et urllib3 puissent toujours être utilisés pour les requêtes HTTP, les requêtes sont généralement considérées comme l'option préférée en raison à sa convivialité, ses fonctionnalités et ses performances supérieures. Il est bien entretenu et largement adopté par la communauté Python, ce qui en fait un choix fiable et largement pris en charge pour le développement de requêtes HTTP.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.


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