Python のリクエスト モジュールを使用した画像のダウンロード
リクエスト モジュールを使用して Web から画像をダウンロードして保存しようとすると、開発者は困難に遭遇する。提供されたコードは最初は機能しますが、リクエストを使用してコードを変更するとエラーが発生します。
このエラーは、リクエストの応答からの不正な属性の使用が原因で発生します。リクエストを使用して画像を正常に取得するには、次の 2 つのオプションがあります。
response.raw ファイル オブジェクトを使用する
response.raw 属性を使用すると、画像の生データが返されます。応答。圧縮された応答のデコード (GZIP や deflate の使用など) は自動的には処理されません。強制的に解凍するには、decode_content 属性を True に設定します。次に、shutil.copyfileobj() を使用して、データをファイル オブジェクトにストリーミングします。
import requests import shutil r = requests.get(settings.STATICMAP_URL.format(**data), stream=True) if r.status_code == 200: with open(path, 'wb') as f: r.raw.decode_content = True shutil.copyfileobj(r.raw, f)
応答の反復
別のアプローチには、応答の反復が含まれます。これにより、データが確実に解凍されます。
r = requests.get(settings.STATICMAP_URL.format(**data), stream=True) if r.status_code == 200: with open(path, 'wb') as f: for chunk in r: f.write(chunk)
チャンクのカスタマイズサイズは、Response.iter_content() メソッドを使用して確認できます。
r = requests.get(settings.STATICMAP_URL.format(**data), stream=True) if r.status_code == 200: with open(path, 'wb') as f: for chunk in r.iter_content(1024): f.write(chunk)
改行変換を防ぐために宛先ファイルをバイナリ モードで開き、メモリを大量に消費する完全ダウンロードを避けるために stream=True を設定することを忘れないでください。
以上がPython のリクエスト モジュールを使用して画像を効率的にダウンロードするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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