pycurl是功能强大的python的url包,是用c语言写的,速度很快,比urllib和httplib都快
调用方法:
import pycurl c = pycurl.Curl() c.setopt(pycurl.URL, 'http://api.minicloud.com.cn/statuses/public_timeline.xml') import StringIO #这个用到里面的write函数 b = StringIO.StringIO() c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, b.write) #把StringIO的写函数注册到pycurl的WRITEFUNCTION中,即pycurl所有获取的内容都写入到StringIO中,如果没有这一句,pycurl就会把所有的内容在默认的输出器中输出 c.perform() print b.getvalue()
这里有一个小例子,用来获取微博上流行的短地址对应的真实地址的
import StringIO import pycurl c = pycurl.Curl() str = StringIO.StringIO() c.setopt(pycurl.URL, "http://t.cn/aKln8T") c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, str.write) c.setopt(pycurl.FOLLOWLOCATION, 1) c.perform() print c.getinfo(pycurl.EFFECTIVE_URL)
可见pycurl是十分强大和简洁的,只是要熟悉它的很多属性,下面来看一些常用的:
pycurl.Curl() #创建一个pycurl对象的方法
pycurl.Curl(pycurl.URL, http://www.google.com.hk) #设置要访问的URL
pycurl.Curl().setopt(pycurl.MAXREDIRS, 5) #设置最大重定向次数
pycurl.Curl().setopt(pycurl.CONNECTTIMEOUT, 60)
pycurl.Curl().setopt(pycurl.TIMEOUT, 300) #连接超时设置
pycurl.Curl().setopt(pycurl.USERAGENT, "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)") #模拟浏览器
pycurl.Curl().perform() #服务器端返回的信息
pycurl.Curl().getinfo(pycurl.HTTP_CODE) #查看HTTP的状态 类似urllib中status属性
pycurl.NAMELOOKUP_TIME 域名解析时间
pycurl.CONNECT_TIME 远程服务器连接时间
pycurl.PRETRANSFER_TIME 连接上后到开始传输时的时间
pycurl.STARTTRANSFER_TIME 接收到第一个字节的时间
pycurl.TOTAL_TIME 上一请求总的时间
pycurl.REDIRECT_TIME 如果存在转向的话,花费的时间
pycurl.EFFECTIVE_URL
pycurl.HTTP_CODE HTTP 响应代码
pycurl.REDIRECT_COUNT 重定向的次数
pycurl.SIZE_UPLOAD 上传的数据大小
pycurl.SIZE_DOWNLOAD 下载的数据大小
pycurl.SPEED_UPLOAD 上传速度
pycurl.HEADER_SIZE 头部大小
pycurl.REQUEST_SIZE 请求大小
pycurl.CONTENT_LENGTH_DOWNLOAD 下载内容长度
pycurl.CONTENT_LENGTH_UPLOAD 上传内容长度
pycurl.CONTENT_TYPE 内容的类型
pycurl.RESPONSE_CODE 响应代码
pycurl.SPEED_DOWNLOAD 下载速度
pycurl.SSL_VERIFYRESULT
pycurl.INFO_FILETIME 文件的时间信息
pycurl.HTTP_CONNECTCODE HTTP 连接代码
pycurl.HTTPAUTH_AVAIL
pycurl.PROXYAUTH_AVAIL
pycurl.OS_ERRNO
pycurl.NUM_CONNECTS
pycurl.SSL_ENGINES
pycurl.INFO_COOKIELIST
pycurl.LASTSOCKET
pycurl.FTP_ENTRY_PATH

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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