在Linux上有个常用的命令 curl(非常好用),支持curl的就是大名鼎鼎的libcurl库;libcurl是功能强大的,而且是非常高效的函数库。libcurl除了提供本身的C API之外,还有多达40种编程语言的Binding,这里介绍的PycURL就是libcurl的Python binding。
在Python中对网页进行GET/POST等请求,当需要考虑高性能的时候,libcurl是非常不错的选择,一般来说会比liburl、liburl2快不少,可能也会比Requests的效率更高。特别是使用PycURL的多并发请求时,更是效率很高的。个人感觉,其唯一的缺点是,由于是直接调用的是libcurl C库,PycURL的函数接口之类的还和C中的东西很像,可能不是那么的Pythonic,写代码的学习曲线稍微比liburl高一点儿。
还是看个简单的例子吧:
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Created on Dec 15, 2013
@author: Jay
'''
import sys
import pycurl
import time
class Test:
def __init__(self):
self.contents = ''
def body_callback(self, buf):
self.contents = self.contents + buf
sys.stderr.write("Testing %s\n" % pycurl.version)
start_time = time.time()
url = 'http://www.dianping.com/shanghai'
t = Test()
c = pycurl.Curl()
c.setopt(c.URL, url)
c.setopt(c.WRITEFUNCTION, t.body_callback)
c.perform()
end_time = time.time()
duration = end_time - start_time
print c.getinfo(pycurl.HTTP_CODE), c.getinfo(pycurl.EFFECTIVE_URL)
c.close()
print 'pycurl takes %s seconds to get %s ' % (duration, url)
print 'lenth of the content is %d' % len(t.contents)
#print(t.contents)

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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