如何在Python 3 中使用儲存在字串中的URL 從Web 下載檔案
當嘗試從在Python 3 中的Web伺服器中,傳遞字串作為URL 可能會導致需要位元組輸入的錯誤。本文介紹了幾種規避此問題並成功檢索文件的方法。
使用 urllib.request.urlopen
要取得網頁的內容,請使用 urllib .request.urlopen()。此函數傳回一個回應對象,然後可以將其讀入變數:
<code class="python">import urllib.request url = 'http://example.com/' response = urllib.request.urlopen(url) data = response.read() # a `bytes` object</code>
使用urlib.request.urlretrieve
最直接的下載和下載方法保存檔案是利用urllib.request.urlretrieve 函數:
<code class="python">import urllib.request url = 'http://example.com/file.txt' urllib.request.urlretrieve(url, 'file.txt')</code>
此方法從指定的URL 下載檔案並在本地儲存為'file.txt'。
將urlib.request.urlopen 與Shutil.copyfileobj 結合使用
為了更好地控制下載過程,請使用urllib.request.urlopen() 傳回一個類似文件的對象。然後可以使用shutil.copyfileobj()將該物件複製到真實檔案:
<code class="python">import urllib.request import shutil url = 'http://example.com/file.zip' with urllib.request.urlopen(url) as response, open('file.zip', 'wb') as out_file: shutil.copyfileobj(response, out_file)</code>
將下載儲存為位元組
如果速度是優先考慮的,則下載的資料可以直接儲存到位元組物件中,然後寫入文件,儘管這僅適用於小文件:
<code class="python">import urllib.request url = 'http://example.com/icon.png' with urllib.request.urlopen(url) as response, open('icon.png', 'wb') as out_file: data = response.read() # a `bytes` object out_file.write(data)</code>
處理壓縮檔案
urllib.request.urlopen() 也可以用於處理壓縮文件,前提是伺服器支援隨機存取:
<code class="python">import urllib.request import gzip url = 'http://example.com/archive.gz' with urllib.request.urlopen(url) as response: with gzip.GzipFile(fileobj=response) as uncompressed: file_header = uncompressed.read(64) # a `bytes` object</code>
透過實作其中一種方法,開發人員可以在Python 3 中成功從網路下載文件,即使URL 儲存為字串。
以上是如何從 Python 3 儲存為字串的 URL 下載檔案?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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