先来说一说HTTP的异常处理问题。
当urlopen不能够处理一个response时,产生urlError。
不过通常的Python APIs异常如ValueError,TypeError等也会同时产生。
HTTPError是urlError的子类,通常在特定HTTP URLs中产生。
1.URLError
通常,URLError在没有网络连接(没有路由到特定服务器),或者服务器不存在的情况下产生。
这种情况下,异常同样会带有"reason"属性,它是一个tuple(可以理解为不可变的数组),
包含了一个错误号和一个错误信息。
我们建一个urllib2_test06.py来感受一下异常的处理:
代码如下:
import urllib2
req = urllib2.Request('http://www.baibai.com')
try: urllib2.urlopen(req)
except urllib2.URLError, e:
print e.reason
按下F5,可以看到打印出来的内容是:
[Errno 11001] getaddrinfo failed
也就是说,错误号是11001,内容是getaddrinfo failed
2.HTTPError
服务器上每一个HTTP 应答对象response包含一个数字"状态码"。
有时状态码指出服务器无法完成请求。默认的处理器会为你处理一部分这种应答。
例如:假如response是一个"重定向",需要客户端从别的地址获取文档,urllib2将为你处理。
其他不能处理的,urlopen会产生一个HTTPError。
典型的错误包含"404"(页面无法找到),"403"(请求禁止),和"401"(带验证请求)。
HTTP状态码表示HTTP协议所返回的响应的状态。
比如客户端向服务器发送请求,如果成功地获得请求的资源,则返回的状态码为200,表示响应成功。
如果请求的资源不存在, 则通常返回404错误。
HTTP状态码通常分为5种类型,分别以1~5五个数字开头,由3位整数组成:
------------------------------------------------------------------------------------------------
200:请求成功 处理方式:获得响应的内容,进行处理
201:请求完成,结果是创建了新资源。新创建资源的URI可在响应的实体中得到 处理方式:爬虫中不会遇到
202:请求被接受,但处理尚未完成 处理方式:阻塞等待
204:服务器端已经实现了请求,但是没有返回新的信 息。如果客户是用户代理,则无须为此更新自身的文档视图。 处理方式:丢弃
300:该状态码不被HTTP/1.0的应用程序直接使用, 只是作为3XX类型回应的默认解释。存在多个可用的被请求资源。 处理方式:若程序中能够处理,则进行进一步处理,如果程序中不能处理,则丢弃
301:请求到的资源都会分配一个永久的URL,这样就可以在将来通过该URL来访问此资源 处理方式:重定向到分配的URL
302:请求到的资源在一个不同的URL处临时保存 处理方式:重定向到临时的URL
304 请求的资源未更新 处理方式:丢弃
400 非法请求 处理方式:丢弃
401 未授权 处理方式:丢弃
403 禁止 处理方式:丢弃
404 没有找到 处理方式:丢弃
5XX 回应代码以“5”开头的状态码表示服务器端发现自己出现错误,不能继续执行请求 处理方式:丢弃
------------------------------------------------------------------------------------------------
HTTPError实例产生后会有一个整型'code'属性,是服务器发送的相关错误号。
Error Codes错误码
因为默认的处理器处理了重定向(300以外号码),并且100-299范围的号码指示成功,所以你只能看到400-599的错误号码。
BaseHTTPServer.BaseHTTPRequestHandler.response是一个很有用的应答号码字典,显示了HTTP协议使用的所有的应答号。
当一个错误号产生后,服务器返回一个HTTP错误号,和一个错误页面。
你可以使用HTTPError实例作为页面返回的应答对象response。
这表示和错误属性一样,它同样包含了read,geturl,和info方法。
我们建一个urllib2_test07.py来感受一下:
代码如下:
import urllib2
req = urllib2.Request('http://www.bitsCN.com/callmewhy')
try:
urllib2.urlopen(req)
except urllib2.URLError, e:
print e.code
#print e.read()
按下F5可以看见输出了404的错误码,也就说没有找到这个页面。
3.Wrapping
所以如果你想为HTTPError或URLError做准备,将有两个基本的办法。推荐使用第二种。
我们建一个urllib2_test08.py来示范一下第一种异常处理的方案:
代码如下:
from urllib2 import Request, urlopen, URLError, HTTPError
req = Request('http://www.bitsCN.com/callmewhy')
try:
response = urlopen(req)
except HTTPError, e:
print 'The server couldn\'t fulfill the request.'
print 'Error code: ', e.code
except URLError, e:
print 'We failed to reach a server.'
print 'Reason: ', e.reason
else:
print 'No exception was raised.'
# everything is fine
和其他语言相似,try之后捕获异常并且将其内容打印出来。
这里要注意的一点,except HTTPError 必须在第一个,否则except URLError将同样接受到HTTPError 。
因为HTTPError是URLError的子类,如果URLError在前面它会捕捉到所有的URLError(包括HTTPError )。
我们建一个urllib2_test09.py来示范一下第二种异常处理的方案:
代码如下:
from urllib2 import Request, urlopen, URLError, HTTPError
req = Request('http://www.bitsCN.com/callmewhy')
try:
response = urlopen(req)
except URLError, e:
if hasattr(e, 'code'):
print 'The server couldn\'t fulfill the request.'
print 'Error code: ', e.code
elif hasattr(e, 'reason'):
print 'We failed to reach a server.'
print 'Reason: ', e.reason
else:
print 'No exception was raised.'
# everything is fine

thedifferencebet weenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusured wherleationsisknortiStiskNowninAdvance, whileLeOpisUssed whileLoopisUssedStoBeCheckedThoBeCheckedTherfeTefeateThinumberofiTeRations.1) forloopsareIdealFerenceCecenceS

Python에서는 반복의 수가 알려진 경우에 루프가 적합한 반면, 반복 횟수가 알려지지 않고 더 많은 제어가 필요한 경우 루프는 적합합니다. 1) 루프의 경우 간결하고 피해자 코드가있는 목록, 문자열 등과 같은 시퀀스에 적합합니다. 2) 조건에 따라 루프를 제어하거나 사용자 입력을 기다릴 때 루프가 더 적절하지만 무한 루프를 피하기 위해주의를 기울여야합니다. 3) 성능 측면에서 For 루프는 약간 빠르지 만 차이는 일반적으로 크지 않습니다. 올바른 루프 유형을 선택하면 코드의 효율성과 가독성이 향상 될 수 있습니다.

파이썬에서 목록은 5 가지 방법을 통해 병합 될 수 있습니다. 1) 단순하고 직관적 인 연산자를 사용하여 작은 목록에 적합합니다. 2) Extend () 메소드를 사용하여 자주 업데이트 해야하는 목록에 적합한 원본 목록을 직접 수정하십시오. 3) 목록 분석 공식, 요소에 대한 간결하고 운영; 4) 효율적인 메모리에 IterTools.chain () 함수를 사용하여 대형 데이터 세트에 적합합니다. 5) * 연산자 및 Zip () 함수를 사용하여 요소를 짝을 이루어야하는 장면에 적합합니다. 각 방법에는 특정 용도 및 장점 및 단점이 있으며 선택할 때 프로젝트 요구 사항 및 성능을 고려해야합니다.

Forloopsareusedwhendumberofiterationsisknown, whileloopsareusediltilaconditionismet.1) forloopsareIdealfecquenceslikelists, idingsyntax likes'forfruitinfruits : print (fruit) '

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listcomprehensions, itertools.chain, orrecursiveFunctions.1) extendMethodistRaightForwardButverbose.2) ListComprehensionsArecisancisancisancisancisanceciancectionforlargerdatasets.3) itertools.chainismory-lefforforlargedas

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.


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