urllib模块提供的上层接口,使我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。每当使用这个模块的时候,老是会想起公司产品的客户端,同事用C++下载Web上的图片,那种“痛苦”的表情。我以前翻译过libcurl教程,这是在C/C++环境下比较方便实用的网络操作库,相比起libcurl,Python的urllib模块的使用门槛则低多了。可能有些人又会用效率来批评Python,其实在操作网络,或者在集群交互的时候, 语言的执行效率绝不是瓶颈。这种情况下,一个比较好的方法是,将python嵌入到C/C++中,让Python来完成一些不是核心的逻辑处理。又扯远了,废话少说,开始urllib之旅吧~~ (前几天我用这个模块写了个蜘蛛,感兴趣的同学可以在以前的博客中找到代码)
先看一个例子,这个例子把Google首页的html抓取下来并显示在控制台上:
# 别惊讶,整个程序确实只用了两行代码 import urllib print urllib.urlopen('http://www.google.com').read() 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(这里不详细讲怎么使用代理,感兴趣的看客可以去翻阅Python手册urllib模块)。urlopen返回 一个类文件对象,他提供了如下方法:
- 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;
下面来扩充一下上面的例子,看官可以运行一下这个例子,加深对urllib的印象:
google = urllib.urlopen('http://www.google.com') print 'http header:/n', google.info() print 'http status:', google.getcode() print 'url:', google.geturl() for line in google: # 就像在操作本地文件 print line, google.close() urllib.urlretrieve(url[, filename[, reporthook[, data]]]):
urlretrieve方法直接将远程数据下载到本地。参数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);参数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,下面的例子会展示。参数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。
def cbk(a, b, c): '''回调函数 @a: 已经下载的数据块 @b: 数据块的大小 @c: 远程文件的大小 ''' per = 100.0 * a * b / c if per > 100: per = 100 print '%.2f%%' % per url = 'http://www.sina.com.cn' local = 'd://sina.html' urllib.urlretrieve(url, local, cbk)
上面介绍的两个方法是urllib中最常用的方法,这些方法在获取远程数据的时候,内部会使用URLopener或者 FancyURLOpener类。作为urllib的使用者,我们很少会用到这两个类,这里我不想多讲。如果对urllib的实现感兴趣, 或者希望urllib支持更多的协议,可以研究这两个类。在Python手册中,urllib的作者还列出了这个模块的缺陷和不足,感兴趣的同学可以打开 Python手册了解一下。
urllib中还提供了一些辅助方法,用于对url进行编码、解码。url中是不能出现一些特殊的符号的,有些符号有特殊的用途。我们知道以get方式提交数据的时候,会在url中添加key=value这样的字符串,所以在value中是不允许有'=',因此要对其进行编码;与此同时服务器接收到这些参数的时候,要进行解码,还原成原始的数据。这个时候,这些辅助方法会很有用:
- urllib.quote(string[, safe]):对字符串进行编码。参数safe指定了不需要编码的字符;
- urllib.unquote(string) :对字符串进行解码;
- urllib.quote_plus(string [ , safe ] ) :与urllib.quote类似,但这个方法用'+'来替换' ‘,而quote用'%20′来代替' ‘
- urllib.unquote_plus(string ) :对字符串进行解码;
- urllib.urlencode(query[, doseq]):将dict或者包含两个元素的元组列表转换成url参数。例如 字典{‘name': ‘dark-bull', ‘age': 200}将被转换为”name=dark-bull&age=200″
- urllib.pathname2url(path):将本地路径转换成url路径;
urllib.url2pathname(path):将url路径转换成本地路径;
用一个例子来体验一下这些方法吧~~:
data = 'name = ~a+3' data1 = urllib.quote(data) print data1 # result: name%20%3D%20%7Ea%2B3 print urllib.unquote(data1) # result: name = ~a+3 data2 = urllib.quote_plus(data) print data2 # result: name+%3D+%7Ea%2B3 print urllib.unquote_plus(data2) # result: name = ~a+3 data3 = urllib.urlencode({ 'name': 'dark-bull', 'age': 200 }) print data3 # result: age=200&name=dark-bull data4 = urllib.pathname2url(r'd:/a/b/c/23.php') print data4 # result: ///D|/a/b/c/23.php print urllib.url2pathname(data4) # result: D:/a/b/c/23.php
urllib模块的基本使用,就这么简单。oh~~yeah~~又一个模块写完了,想想,我已经写了将近30个模块了,有时间我要好好整理一下@@@@

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

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。


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