


Bagaimana untuk Muat Turun Fail dari Web Menggunakan Python 3?
Memuat Turun Fail daripada Web dalam Python 3
Apabila mengekstrak URL daripada fail JAD untuk memuat turun fail JAR, kami menghadapi ralat disebabkan URL disimpan sebagai rentetan taip. Untuk menyelesaikan isu ini, kami meneroka kaedah untuk memuat turun fail dengan URL rentetan dalam Python 3.
Mengambil semula Kandungan Halaman Web:
Untuk mengambil kandungan halaman web ke dalam pembolehubah, kita boleh menggunakan urllib.request.urlopen dan membaca jawapan:
<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>
Memuat Turun dan Menyimpan Fail:
Untuk muat turun dan penyimpanan fail yang mudah, urllib .request.urlretrieve adalah optimum:
<code class="python">import urllib.request # Download and save file from url to file_name urllib.request.urlretrieve(url, file_name)</code>
Sebagai alternatif, anda boleh mendapatkan laluan setempat dan pengepala respons:
<code class="python">file_name, headers = urllib.request.urlretrieve(url)</code>
Penyelesaian Optimum Menggunakan urlopen dan shutil.copyfileobj:
Pendekatan yang disyorkan ialah menggunakan urllib.request.urlopen untuk mendapatkan semula objek respons HTTP seperti fail dan menyalinnya ke fail menggunakan shutil.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>
Pendekatan Alternatif untuk Fail Kecil:
Untuk fail yang lebih kecil, anda boleh menyimpan keseluruhan muat turun dalam objek bait dan menulisnya pada fail:
<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>
Mengekstrak Data Mampat dengan Segera:
Anda juga boleh mengekstrak data mampat dengan cepat jika pelayan HTTP menyokong akses fail rawak:
<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>
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Muat Turun Fail dari Web Menggunakan Python 3?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
