Pycurl은 강력한 Python URL 라이브러리로 C 언어로 작성되었으며 urllib 및 httplib보다 매우 빠릅니다.
오늘은 pycurl의 사용법과 매개변수를 자세히 살펴보겠습니다
일반적인 메소드:
pycurl.Curl() #pycurl 객체를 생성하는 메소드
pycurl.Curl().setopt(pycurl.URL, http://www.pythontab.com) # 접근할 URL을 설정
pycurl.Curl().setopt(pycurl.MAXREDIRS, 5) # 최대 리디렉션 수 설정
pycurl.Curl().setopt(pycurl.CONNECTTIMEOUT, 60)
pycurl.Curl().setopt(pycurl.TIMEOUT, 300) #Connection 시간 초과 설정
pycurl.Curl().setopt(pycurl.USERAGENT, "Mozilla/5.0 (호환; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)") #브라우저 시뮬레이션
pycurl.Curl().perform() # 서버에서 반환된 정보
pycurl.Curl().getinfo(pycurl.HTTP_CODE) # HTTP 상태를 보는 것은 다음의 상태 속성과 유사합니다. urllib
pycurl.NAMELOOKUP_TIME 도메인 이름 확인 시간
pycurl.CONNECT_TIME 원격 서버 연결 시간
pycurl.PRETRANSFER_TIME 연결 후 전송 시작까지의 시간
pycurl .STARTTRANSFER_TIME 처음 수신된 시간 바이트
pycurl.TOTAL_TIME 이전 요청의 총 시간
pycurl.REDIRECT_TIME 리디렉션이 있는 경우 소요 시간
pycurl.EFFECTIVE_URL
pycurl.HTTP_CODE HTTP 응답 코드
pycurl.REDIRECT_COUNT 리디렉션 수
pycurl.SIZE_UPLOAD 업로드된 데이터 크기
pycurl.SIZE_DOWNLOAD 다운로드된 데이터 크기
pycurl.SPEED_UPLOAD 업로드 속도
pycurl.HEADER_SIZE 헤더 크기
pycurl.REQUEST_SIZE 요청 크기
pycurl.CONTENT_LENGTH_DOWNLOAD 다운로드 콘텐츠 길이
pycurl . CONTENT_LENGTH_UPLOAD 업로드 콘텐츠 길이
pycurl.CONTENT_TYPE 콘텐츠 유형
pycurl.RESPONSE_CODE 응답 코드
pycurl.SPEED_DOWNLOAD 다운로드 속도
pycurl.SSL_VERIFYRESULT
pycurl.INFO_FILETIME 파일 시간 정보
pycurl.HTTP_CONNECTCODE HTTP 연결 코드
pycurl.HTTPAUTH_AVAIL
pycurl.PROXYAUTH_AVAIL
pycurl.OS_ERRNO
pycurl.NUM_CONNECTS
pycurl.SSL_ENGINES
pycurl.INFO_COOKIELIST
pycurl.LASTSOCKET
pycurl.FTP_ENTRY_PATH
예:
import StringIO import pycurl c = pycurl.Curl() str = StringIO.StringIO() c.setopt(pycurl.URL, "http://www.pythontab.com") c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, str.write) c.setopt(pycurl.FOLLOWLOCATION, 1) c.perform() print c.getinfo(pycurl.EFFECTIVE_URL)
PHP에 익숙한 친구들이라면 이 컬 라이브러리의 사용법이 PHP의 컬과 매우 유사하다는 것을 발견했을 것입니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.

"for"and "while"loopsare : 1) "에 대한"loopsareIdealforitertatingOverSorkNowniterations, whide2) "weekepindiTeRations.Un

Python에서는 다양한 방법을 통해 목록을 연결하고 중복 요소를 관리 할 수 있습니다. 1) 연산자를 사용하거나 ()을 사용하여 모든 중복 요소를 유지합니다. 2) 세트로 변환 한 다음 모든 중복 요소를 제거하기 위해 목록으로 돌아가지 만 원래 순서는 손실됩니다. 3) 루프 또는 목록 이해를 사용하여 세트를 결합하여 중복 요소를 제거하고 원래 순서를 유지하십시오.


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