아래 편집기는 Python(urlparse) 템플릿 사용 방법에 대한 요약을 제공합니다. 편집자님이 꽤 좋다고 생각하셔서 지금 공유하고 모두에게 참고용으로 드리도록 하겠습니다. 에디터를 따라가며 함께 살펴볼까요
1. 소개
urlparse 모듈 사용자는 url을 6개의 구성 요소로 구문 분석하고 이를 튜플 형식으로 반환합니다. 반환되는 6개 부분은 다음과 같습니다(scheme(프로토콜)). , netloc(네트워크 위치), path(경로), params(경로 세그먼트 매개변수), query(쿼리), 조각(조각).
2. 함수 목록
1.urlparse.urlparse() (url을 구성 요소로 구문 분석, URL은 http://로 시작해야 함)
>>> urlparse.urlparse("https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1") ParseResult(scheme='https', netloc='i.cnblogs.com', path='/EditPosts.aspx', params='', query='opt=1', fragment='')
반환된 요소도 포함됩니다. (사용자 이름, 비밀번호, 호스트 이름, 포트)와 같은 속성:
>>> urlparse.urlparse("https://i.cnblogs.com:80/EditPosts.aspx?opt=1").port 80
>>> urlparse.urlparse("https://i.cnblogs.com:80/EditPosts.aspx?opt=1").hostname 'i.cnblogs.com'
2, urlparse.urljoin() (상대 주소를 URL로 결합, 입력에는 제한이 없습니다. 시작 부분) 필수는 http://입니다. 그렇지 않으면 앞부분이 결합되지 않습니다.)
>>> urlparse.urljoin("https://i.cnblogs.com","EditPosts.aspx") 'https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx'
3. urlparse.urlsplit():
RFC2396
>>> urlparse.urlsplit("https://i.cnblogs.com:80/EditPosts.aspx?opt=1") SplitResult(scheme='https', netloc='i.cnblogs.com:80', path='/EditPosts.aspx', query='opt=1', fragment='')
을 따르는 URL에 적합한 5요소 튜플을 반환합니다. 4. urlparse.urlunsplit():
urlsplit 형식을 사용하여 URL로 결합합니다. 전달된 요소는 5개이거나 분해된 튜플을 직접 재결합해야 합니다.
>>> urlparse.urlunsplit(("https","i.cnblogs.com","EditPosts.aspx","a=a","b=b")) 'https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?a=a#b=b'
>>> parse = urlparse.urlsplit("https://i.cnblogs.com:80/EditPosts.aspx?opt=1") >>> urlparse.urlunsplit(parse) 'https://i.cnblogs.com:80/EditPosts.aspx?opt=1'
5, urlunparse( ):
urlparse 형식을 사용하여 URL로 결합하면 urlparse
>>> parse = urlparse.urlparse("https://i.cnblogs.com:80/EditPosts.aspx?opt=1") >>> urlparse.urlunparse(parse) 'https://i.cnblogs.com:80/EditPosts.aspx?opt=1'
>>> urlparse.urlunparse(("https","i.cnblogs.com","/EditPosts.aspx","","opt=1","")) 'https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1'의 반환값을 직접 결합할 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 (urlparse) 템플릿 사용에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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