Python实现批量下载文件
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from gevent import monkey monkey.patch_all() from gevent.pool import Pool import requests import sys import os def download(url): chrome = 'Mozilla/5.0 (X11; Linux i86_64) AppleWebKit/537.36 ' + '(KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2272.101 Safari/537.36' headers = {'User-Agent': chrome} filename = url.split('/')[-1].strip() r = requests.get(url.strip(), headers=headers, stream=True) with open(filename, 'wb') as f: for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024): if chunk: f.write(chunk) f.flush() print filename,"is ok" def removeLine(key, filename): os.system('sed -i /%s/d %s' % (key, filename)) if __name__ =="__main__": if len(sys.argv) == 2: filename = sys.argv[1] f = open(filename,"r") p = Pool(4) for line in f.readlines(): if line: p.spawn(download, line.strip()) key = line.split('/')[-1].strip() removeLine(key, filename) f.close() p.join() else: print 'Usage: python %s urls.txt' % sys.argv[0]
其他网友的方法:
from os.path import basename from urlparse import urlsplit def url2name(url): return basename(urlsplit(url)[2]) def download(url, localFileName = None): localName = url2name(url) req = urllib2.Request(url) r = urllib2.urlopen(req) if r.info().has_key('Content-Disposition'): # If the response has Content-Disposition, we take file name from it localName = r.info()['Content-Disposition'].split('filename=')[1] if localName[0] == '"' or localName[0] == "'": localName = localName[1:-1] elif r.url != url: # if we were redirected, the real file name we take from the final URL localName = url2name(r.url) if localFileName: # we can force to save the file as specified name localName = localFileName f = open(localName, 'wb') f.write(r.read()) f.close() download(r'你要下载的python文件的url地址')
以上便是本文给大家分享的全部内容了,小伙伴们可以测试下哪种方法效率更高呢。

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Python列表可以存储不同类型的数据。示例列表包含整数、字符串、浮点数、布尔值、嵌套列表和字典。列表的灵活性在数据处理和原型设计中很有价值,但需谨慎使用以确保代码的可读性和可维护性。

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。


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