Python的pycurl包用法简介
pycurl是功能强大的python的url包,是用c语言写的,速度很快,比urllib和httplib都快
调用方法:
import pycurl c = pycurl.Curl() c.setopt(pycurl.URL, 'http://api.minicloud.com.cn/statuses/public_timeline.xml') import StringIO #这个用到里面的write函数 b = StringIO.StringIO() c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, b.write) #把StringIO的写函数注册到pycurl的WRITEFUNCTION中,即pycurl所有获取的内容都写入到StringIO中,如果没有这一句,pycurl就会把所有的内容在默认的输出器中输出 c.perform() print b.getvalue()
这里有一个小例子,用来获取微博上流行的短地址对应的真实地址的
import StringIO import pycurl c = pycurl.Curl() str = StringIO.StringIO() c.setopt(pycurl.URL, "http://t.cn/aKln8T") c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, str.write) c.setopt(pycurl.FOLLOWLOCATION, 1) c.perform() print c.getinfo(pycurl.EFFECTIVE_URL)
可见pycurl是十分强大和简洁的,只是要熟悉它的很多属性,下面来看一些常用的:
pycurl.Curl() #创建一个pycurl对象的方法
pycurl.Curl(pycurl.URL, http://www.google.com.hk) #设置要访问的URL
pycurl.Curl().setopt(pycurl.MAXREDIRS, 5) #设置最大重定向次数
pycurl.Curl().setopt(pycurl.CONNECTTIMEOUT, 60)
pycurl.Curl().setopt(pycurl.TIMEOUT, 300) #连接超时设置
pycurl.Curl().setopt(pycurl.USERAGENT, "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)") #模拟浏览器
pycurl.Curl().perform() #服务器端返回的信息
pycurl.Curl().getinfo(pycurl.HTTP_CODE) #查看HTTP的状态 类似urllib中status属性
pycurl.NAMELOOKUP_TIME 域名解析时间
pycurl.CONNECT_TIME 远程服务器连接时间
pycurl.PRETRANSFER_TIME 连接上后到开始传输时的时间
pycurl.STARTTRANSFER_TIME 接收到第一个字节的时间
pycurl.TOTAL_TIME 上一请求总的时间
pycurl.REDIRECT_TIME 如果存在转向的话,花费的时间
pycurl.EFFECTIVE_URL
pycurl.HTTP_CODE HTTP 响应代码
pycurl.REDIRECT_COUNT 重定向的次数
pycurl.SIZE_UPLOAD 上传的数据大小
pycurl.SIZE_DOWNLOAD 下载的数据大小
pycurl.SPEED_UPLOAD 上传速度
pycurl.HEADER_SIZE 头部大小
pycurl.REQUEST_SIZE 请求大小
pycurl.CONTENT_LENGTH_DOWNLOAD 下载内容长度
pycurl.CONTENT_LENGTH_UPLOAD 上传内容长度
pycurl.CONTENT_TYPE 内容的类型
pycurl.RESPONSE_CODE 响应代码
pycurl.SPEED_DOWNLOAD 下载速度
pycurl.SSL_VERIFYRESULT
pycurl.INFO_FILETIME 文件的时间信息
pycurl.HTTP_CONNECTCODE HTTP 连接代码
pycurl.HTTPAUTH_AVAIL
pycurl.PROXYAUTH_AVAIL
pycurl.OS_ERRNO
pycurl.NUM_CONNECTS
pycurl.SSL_ENGINES
pycurl.INFO_COOKIELIST
pycurl.LASTSOCKET
pycurl.FTP_ENTRY_PATH

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

La mise à jour de Pytorch vers la dernière version sur CentOS peut suivre les étapes suivantes: Méthode 1: Mise à jour de PIP avec PIP: Assurez-vous d'abord que votre PIP est la dernière version, car les anciennes versions de PIP peuvent ne pas être en mesure d'installer correctement la dernière version de Pytorch. pipinstall-upradepip désinstalle ancienne version de Pytorch (si installé): PipuninstallTorchtorchVisiontorchaudio installation dernier
