使用 Python 中的 Requests 模块下载图像
为了使用 requests 模块从网络下载并保存图像,开发人员遇到困难。提供的代码最初可以工作,但是使用 requests 修改后的代码会导致错误。
该错误是由于使用了请求响应中的不正确属性而导致的。要使用请求成功检索图像,有两种选择:
使用response.raw文件对象
利用response.raw属性返回原始数据回复。解码压缩响应(例如,使用 GZIP 或 deflate)不会自动处理。要强制解压,请将decode_content 属性设置为True。随后,使用 Shutil.copyfileobj() 将数据流式传输到文件对象。
import requests import shutil r = requests.get(settings.STATICMAP_URL.format(**data), stream=True) if r.status_code == 200: with open(path, 'wb') as f: r.raw.decode_content = True shutil.copyfileobj(r.raw, f)
迭代响应
另一种方法涉及迭代响应,确保数据解压缩。
r = requests.get(settings.STATICMAP_URL.format(**data), stream=True) if r.status_code == 200: with open(path, 'wb') as f: for chunk in r: f.write(chunk)
可以使用以下命令自定义块大小Response.iter_content() 方法。
r = requests.get(settings.STATICMAP_URL.format(**data), stream=True) if r.status_code == 200: with open(path, 'wb') as f: for chunk in r.iter_content(1024): f.write(chunk)
请记住以二进制模式打开目标文件以防止换行符转换并设置stream=True 以避免占用内存的完整下载。
以上是如何利用Python的Requests模块高效下载图片?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python不是严格的逐行执行,而是基于解释器的机制进行优化和条件执行。解释器将代码转换为字节码,由PVM执行,可能会预编译常量表达式或优化循环。理解这些机制有助于优化代码和提高效率。

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循环用于遍历可迭代对象,while循环用于条件满足时重复执行操作。1)for循环示例:遍历列表并打印元素。2)while循环示例:猜数字游戏,直到猜对为止。掌握循环原理和优化技巧可提高代码效率和可靠性。

要将列表连接成字符串,Python中使用join()方法是最佳选择。1)使用join()方法将列表元素连接成字符串,如''.join(my_list)。2)对于包含数字的列表,先用map(str,numbers)转换为字符串再连接。3)可以使用生成器表达式进行复杂格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。4)处理混合数据类型时,使用map(str,mixed_list)确保所有元素可转换为字符串。5)对于大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增强效率和通用性。


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