1.urlopen()方法
urllib.urlopen(url[, data[, proxies]]) :创建一个表示远程url的类文件对象,然后像本地文件一样操作这个类文件对象来获取远程数据。
参数url表示远程数据的路径,一般是网址;
参数data表示以post方式提交到url的数据(玩过web的人应该知道提交数据的两种方式:post与get。如果你不清楚,也不必太在意,一般情况下很少用到这个参数);
参数proxies用于设置代理。
urlopen返回 一个类文件对象,它提供了如下方法:
read() , readline() , readlines() , fileno() , close() :这些方法的使用方式与文件对象完全一样;
info():返回一个httplib.HTTPMessage 对象,表示远程服务器返回的头信息
getcode():返回Http状态码。如果是http请求,200表示请求成功完成;404表示网址未找到;
geturl():返回请求的url;
代码示例:
import urllib
url = "http://www.baidu.com/"
#urlopen()
sock = urllib.urlopen(url)
htmlCode = sock.read()
sock.close
fp = open("e:/1.html","wb")
fp.write(htmlCode)
fp.close
#urlretrieve()
urllib.urlretrieve(url, 'e:/2.html')
2.urlretrieve方法
直接将远程数据下载到本地。
urllib.urlretrieve(url[, filename[, reporthook[, data]]])
参数说明:
url:外部或者本地url
filename:指定了保存到本地的路径(如果未指定该参数,urllib会生成一个临时文件来保存数据);
reporthook:是一个回调函数,当连接上服务器、以及相应的数据块传输完毕的时候会触发该回调。我们可以利用这个回调函数来显示当前的下载进度。
data:指post到服务器的数据。该方法返回一个包含两个元素的元组(filename, headers),filename表示保存到本地的路径,header表示服务器的响应头。
下面通过例子来演示一下这个方法的使用,这个例子将新浪首页的html抓取到本地,保存在D:/sina.html文件中,同时显示下载的进度。
import urllib
def callbackfunc(blocknum, blocksize, totalsize):
'''回调函数
@blocknum: 已经下载的数据块
@blocksize: 数据块的大小
@totalsize: 远程文件的大小
'''
percent = 100.0 * blocknum * blocksize / totalsize
if percent > 100:
percent = 100
print "%.2f%%"% percent
url = 'http://www.sina.com.cn'
local = 'd:\\sina.html'
urllib.urlretrieve(url, local, callbackfunc)

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular