


Comment utiliser le module urllib2 pour envoyer des requêtes HTTP en Python 2.x
Comment utiliser le module urllib2 pour envoyer des requêtes HTTP en Python 2.x
Introduction :
En Python, nous pouvons utiliser le module urllib2 pour envoyer des requêtes HTTP. Il s'agit d'un module de la bibliothèque standard Python qui peut être utilisé pour créer des objets de requête, ajouter des informations d'en-tête, envoyer des requêtes et traiter les résultats des réponses. Dans cet article, nous présenterons en détail comment utiliser le module urllib2 pour envoyer des requêtes HTTP et donnerons des exemples de code correspondants.
- Installez le module urllib2
Le module urllib2 faisant partie de la bibliothèque standard Python, il n'est pas nécessaire de l'installer séparément. Il vous suffit de vous assurer que l'environnement Python est normal pour utiliser le module urllib2. - Envoyer une requête GET
L'envoi d'une requête GET est l'une des méthodes de requête HTTP les plus courantes. Nous pouvons utiliser la fonction urllib2.urlopen() pour envoyer une requête GET et obtenir le résultat de la réponse.
Exemple de code :
import urllib2 # 发送GET请求 url = 'http://www.example.com' response = urllib2.urlopen(url) # 获取响应结果 result = response.read() # 输出响应结果 print(result)
Dans le code ci-dessus, nous avons d'abord envoyé une requête GET à l'aide de la fonction urllib2.urlopen() et enregistré le résultat de la réponse dans la variable de réponse. Ensuite, nous utilisons la méthode Response.read() pour obtenir le résultat de la réponse et enregistrons le résultat dans la variable de résultat. Enfin, nous utilisons la fonction print() pour afficher les résultats de la réponse.
- Envoi d'une requête POST
Par rapport à l'envoi d'une requête GET, l'envoi d'une requête POST nécessite l'ajout d'informations supplémentaires dans l'en-tête de la requête, telles que Content-Type et Content-Length. Nous pouvons utiliser la fonction urllib2.Request() pour créer un objet de requête et transmettre les données de la requête POST en spécifiant le paramètre data.
Exemple de code :
import urllib2 import urllib # 发送POST请求 url = 'http://www.example.com' data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} data = urllib.urlencode(data) request = urllib2.Request(url, data=data) response = urllib2.urlopen(request) # 获取响应结果 result = response.read() # 输出响应结果 print(result)
Dans le code ci-dessus, nous définissons d'abord un dictionnaire de données, qui contient les données POST à transmettre. Nous utilisons ensuite la fonction urllib.urlencode() pour encoder les données au format URL. Ensuite, nous utilisons la fonction urllib2.Request() pour créer un objet de requête et transmettre les données de la requête POST en spécifiant le paramètre data. Enfin, nous passons l'objet de requête dans la fonction urllib2.urlopen() pour envoyer la requête et obtenons le résultat de la réponse via la méthode Response.read().
- Informations d'en-tête de demande personnalisée
Parfois, nous devons ajouter des informations d'en-tête de demande personnalisées lors de l'envoi de requêtes HTTP. Nous pouvons utiliser le paramètre headers de la fonction urllib2.Request() pour ajouter des informations d'en-tête de requête personnalisées.
Exemple de code :
import urllib2 # 发送带有自定义请求头的GET请求 url = 'http://www.example.com' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3 6'} request = urllib2.Request(url, headers=headers) response = urllib2.urlopen(request) # 获取响应结果 result = response.read() # 输出响应结果 print(result)
Dans le code ci-dessus, nous définissons un dictionnaire d'en-têtes, qui contient des informations d'en-tête de demande personnalisées. Ensuite, nous ajoutons des informations d'en-tête de requête personnalisées à la requête via le paramètre headers de la fonction urllib2.Request().
Conclusion :
En utilisant le module urllib2, nous pouvons facilement envoyer des requêtes HTTP et obtenir les résultats de la réponse. Dans cet article, nous utilisons un exemple de code pour présenter en détail comment envoyer des requêtes GET et POST, et comment ajouter des informations d'en-tête de requête personnalisées. J'espère que ce contenu pourra vous aider à envoyer des requêtes HTTP en Python.
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!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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