在 Go 中下载公共 Google Drive 文件的问题
在本文中,我们旨在解决下载公开共享的 zip 文件时遇到的问题使用 Go 从 Google Drive 获取。下面提供的初始代码片段创建一个名为“file.zip”的空白文件:
<code class="go">package main import ( "fmt" "io" "net/http" "os" ) func main() { url := "https://docs.google.com/uc?export=download&id=0B2Q7X-dUtUBebElySVh1ZS1iaTQ" fileName := "file.zip" fmt.Println("Downloading file...") output, err := os.Create(fileName) defer output.Close() response, err := http.Get(url) if err != nil { fmt.Println("Error while downloading", url, "-", eerrror) return } defer response.Body.Close() n, err := io.Copy(output, response.Body) fmt.Println(n, "bytes downloaded") }</code>
调查
经调查,发现该问题关键在于 Go 如何获取 URL。当直接在浏览器中访问时,提供的原始 URL 会重定向到包含星号 (*) 的第二个 URL。但是,Go 将星号编码为 *,Google 的系统无法将其识别为有效的分隔符。
错误识别
看来 Go 的 URL 处理导致了该问题。根据 URI 方案规范,星号 (*) 等保留字符必须进行百分比编码以用于其他目的。虽然 Google Drive 正确生成了重定向 URL,但 Go 的实现可能无法按预期处理编码的保留字符。
结论
该问题的出现是由于以下任一方面的潜在错误造成的: Google Drive 的重定向逻辑或 Go 的 URL 处理。需要进一步调查以确定具体原因并查明责任方。但是,所提供的解决方案中提供的解决方法允许从 Google 云端硬盘成功下载文件。
以上是为什么在 Go 中下载公共 Google Drive 文件会导致文件为空?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitsefficiencyandconcurrency,whilePythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.Golang'sdesignencouragesclean,readablecodeanditsgoroutinesenableefficientconcurrentoperations,t

Golang在并发性上优于C ,而C 在原始速度上优于Golang。1)Golang通过goroutine和channel实现高效并发,适合处理大量并发任务。2)C 通过编译器优化和标准库,提供接近硬件的高性能,适合需要极致优化的应用。

选择Golang的原因包括:1)高并发性能,2)静态类型系统,3)垃圾回收机制,4)丰富的标准库和生态系统,这些特性使其成为开发高效、可靠软件的理想选择。

Golang适合快速开发和并发场景,C 适用于需要极致性能和低级控制的场景。1)Golang通过垃圾回收和并发机制提升性能,适合高并发Web服务开发。2)C 通过手动内存管理和编译器优化达到极致性能,适用于嵌入式系统开发。

Golang在编译时间和并发处理上表现更好,而C 在运行速度和内存管理上更具优势。1.Golang编译速度快,适合快速开发。2.C 运行速度快,适合性能关键应用。3.Golang并发处理简单高效,适用于并发编程。4.C 手动内存管理提供更高性能,但增加开发复杂度。

Golang在Web服务和系统编程中的应用主要体现在其简洁、高效和并发性上。1)在Web服务中,Golang通过强大的HTTP库和并发处理能力,支持创建高性能的Web应用和API。2)在系统编程中,Golang利用接近硬件的特性和对C语言的兼容性,适用于操作系统开发和嵌入式系统。

Golang和C 在性能对比中各有优劣:1.Golang适合高并发和快速开发,但垃圾回收可能影响性能;2.C 提供更高性能和硬件控制,但开发复杂度高。选择时需综合考虑项目需求和团队技能。

Golang适合高性能和并发编程场景,Python适合快速开发和数据处理。 1.Golang强调简洁和高效,适用于后端服务和微服务。 2.Python以简洁语法和丰富库着称,适用于数据科学和机器学习。


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