


Comment télécharger des fichiers depuis le Web à l'aide de Python 3 ?
Téléchargement de fichiers depuis le Web dans Python 3
Lors de l'extraction des URL des fichiers JAD pour télécharger des fichiers JAR, nous rencontrons une erreur due au fait que l'URL est stockée sous forme de chaîne taper. Pour résoudre ce problème, nous explorons les méthodes permettant de télécharger des fichiers avec des URL de chaîne dans Python 3.
Récupération du contenu d'une page Web :
Pour récupérer le contenu d'une page Web dans une variable, nous pouvons utiliser urllib.request.urlopen et lire la réponse :
<code class="python">import urllib.request url = 'http://example.com/' response = urllib.request.urlopen(url) data = response.read() # bytes object text = data.decode('utf-8') # str object</code>
Téléchargement et enregistrement de fichiers :
Pour des téléchargements et des enregistrements simples de fichiers, urllib .request.urlretrieve est optimal :
<code class="python">import urllib.request # Download and save file from url to file_name urllib.request.urlretrieve(url, file_name)</code>
Vous pouvez également obtenir le chemin local et les en-têtes de réponse :
<code class="python">file_name, headers = urllib.request.urlretrieve(url)</code>
Solution optimale en utilisant urlopen etshuil.copyfileobj :
L'approche recommandée consiste à utiliser urllib.request.urlopen pour récupérer un objet de réponse HTTP de type fichier et à le copier dans un fichier à l'aide deshuil.copyfileobj :
<code class="python">import urllib.request import shutil # Download and save file from url to file_name with urllib.request.urlopen(url) as response, open(file_name, 'wb') as out_file: shutil.copyfileobj(response, out_file)</code>
Approche alternative pour les petits fichiers :
Pour les fichiers plus petits, il est possible de stocker l'intégralité du téléchargement dans un objet bytes et de l'écrire dans un fichier :
<code class="python">import urllib.request # Download and save file from url to file_name with urllib.request.urlopen(url) as response, open(file_name, 'wb') as out_file: data = response.read() # bytes object out_file.write(data)</code>
Extraction de données compressées à la volée :
Vous pouvez également extraire des données compressées à la volée si le serveur HTTP prend en charge l'accès aléatoire aux fichiers :
<code class="python">import urllib.request import gzip # Read first 64 bytes of .gz file at url url = 'http://example.com/something.gz' with urllib.request.urlopen(url) as response: with gzip.GzipFile(fileobj=response) as uncompressed: file_header = uncompressed.read(64) # bytes object</code>
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
