PycURl은 C 언어로 작성된 libcurl용 Python 바인딩 라이브러리입니다. libcurl은 클라이언트측 애플리케이션을 위한 사용하기 쉬운 무료 URL 전송 라이브러리입니다. 그 기능은 매우 강력합니다. PycURL은 매우 빠르고(다중 동시 작업 참조) 기능이 풍부하지만 다소 복잡한 인터페이스입니다.
pycurl은 C 언어로 작성된 libcurl의 Python 구현입니다. 이는 매우 강력하며 FTP, HTTP, HTTPS, TELNET 등과 같은 운영 프로토콜을 지원합니다.
모듈의 일반적인 메소드 설명:
close() 메소드, libcurl 패키지의 cur_easy_cleanup 메소드에 해당하며 매개변수 없음, Curl 객체를 닫고 재활용합니다.
·Perform() 메소드는 libcurl 패키지의 cur_easy_perform 메소드에 해당하며 매개변수가 없으며 Curl 객체 요청 제출을 구현합니다.
·setopt(option,value) 메소드는 libcurl 패키지의 cur_easy_setopt 메소드에 해당합니다. 매개변수 옵션은 libcurl의 상수를 통해 지정됩니다. 매개변수 값의 값은 문자열, 정수, 긴 정수, 파일 객체, 목록 또는 함수 등
pycurl.Curl() # 컬 객체 생성
c.setopt(pycurl.CONNECTTIMEOUT,5) # 연결 대기 시간, 기다리지 않으려면 0으로 설정
c.setopt(pycurl.TIMEOUT ,5) # 시간 초과 요청
c.setopt(pycurl.NOPROGRESS,0) # 다운로드 진행률 표시줄을 차단할지 여부, 0이 아니면 차단
c.setopt(pycurl.MAXREDIRS,5 ) # HTTP 리디렉션의 최대 수를 지정합니다
c .setopt(pycurl.FORBID_REUSE,1) # 상호 작용을 완료한 후 강제로 연결을 끊고 재사용하지 않습니다.
c.setopt(pycurl.FRESH_CONNECT,1) # 강제로 새 연결을 얻습니다. 즉, 캐시에서 연결을 교체합니다.
c.setopt(pycurl .DNS_CACHE_TIMEOUT,60) #DNS 정보를 저장할 시간을 설정합니다. 기본값은 120초입니다.
c.setopt(pycurl.URL,"http://www. baidu.com") # 요청된 URL을 지정합니다
c.setopt(pycurl.USERAGENT,"Mozilla/5.2(호환;MSIE6.0;WindowsNT5.1;SV1;.NETCLR1.1.4322;.NETCLR2.0.50324)")#구성 HTTP 헤더를 요청하는 사용자 에이전트
c.setopt(pycurl.HEADERFUNCTION,getheader ) # 반환된 HTTPHEADER를 콜백 함수로 전달 getheader
c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION,getbody) # 반환된 콘텐츠를 콜백 함수로 전달 getbody
c.setopt(pycurl.WRITEHEADER,fileobj) #반환된 HTTPHEADER를 fileobj 파일 객체로 전달
c.setopt(pycurl.WRITEDATA,fileobj) #반환된 HTML 콘텐츠를 fileobj 파일 객체로 전달
·getinfo(option) 메소드 , libcurl 패키지의 컬_easy_getinfo 메소드에 해당합니다. 매개변수 옵션은 지정된 libcurl의 상수를 통해 전달됩니다.
c=pycurl.Curl() # 컬 객체 생성
c.getinfo(pycurl.HTTP_CODE) # 반환된 HTTP 상태 코드
c.getinfo(pycurl.TOTAL_TIME) # 전송 종료 시 소요된 총 시간
c .getinfo(pycurl.NAMELOOKUP_TIME) # DNS 확인에 소요된 시간
c.getinfo(pycurl.CONNECT_TIME) # 전송 완료에 소요된 시간 Connection
c.getinfo(pycurl.PRETRANSFER_TIME) # 연결이 이루어진 후 전송 준비까지 걸린 시간
c.getinfo(pycurl.STARTTRANSFER_TIME) # 연결이 이루어진 후 전송 시작까지 걸린 시간
c.getinfo(pycurl .REDIRECT_TIME) #리디렉션에 소요되는 시간
c.getinfo(pycurl.SIZE_UPLOAD) #업로드 패킷 크기
c.getinfo(pycurl.SIZE_DOWNLOAD) #다운로드 패킷 크기
c.getinfo(pycurl.SPEED_DOWNLOAD) #평균 다운로드 속도
c .getinfo(pycurl.SPEED_UPLOAD) #평균 업로드 속도
c.getinfo(pycurl.HEADER_SIZE) #HTTP 헤드 크기
관련 권장 사항:
위 내용은 Python의 pycurl module_python에 대해 간략하게 설명합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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