Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python python33 urllib2使用方法细节讲解

python33 urllib2使用方法细节讲解

Jun 16, 2016 am 08:46 AM

Proxy 的设置

urllib2 默认会使用环境变量 http_proxy 来设置 HTTP Proxy。如果想在程序中明确控制 Proxy 而不受环境变量的影响,可以使用下面的方式

复制代码 代码如下:

import urllib2

enable_proxy = True
proxy_handler = urllib2.ProxyHandler({"http" : 'http://some-proxy.com:8080'})
null_proxy_handler = urllib2.ProxyHandler({})

if enable_proxy:
    opener = urllib2.build_opener(proxy_handler)
else:
    opener = urllib2.build_opener(null_proxy_handler)

urllib2.install_opener(opener)

这里要注意的一个细节,使用 urllib2.install_opener() 会设置 urllib2 的全局 opener 。这样后面的使用会很方便,但不能做更细粒度的控制,比如想在程序中使用两个不同的 Proxy 设置等。比较好的做法是不使用 install_opener 去更改全局的设置,而只是直接调用 opener 的 open 方法代替全局的 urlopen 方法。

Timeout 设置

在老版 Python 中,urllib2 的 API 并没有暴露 Timeout 的设置,要设置 Timeout 值,只能更改 Socket 的全局 Timeout 值。

复制代码 代码如下:

import urllib2
import socket

socket.setdefaulttimeout(10) # 10 秒钟后超时
urllib2.socket.setdefaulttimeout(10) # 另一种方式

在 Python 2.6 以后,超时可以通过 urllib2.urlopen() 的 timeout 参数直接设置。

复制代码 代码如下:

import urllib2
response = urllib2.urlopen('http://www.google.com', timeout=10)

在 HTTP Request 中加入特定的 Header

要加入 header,需要使用 Request 对象:

复制代码 代码如下:

import urllib2

request = urllib2.Request(uri)
request.add_header('User-Agent', 'fake-client')
response = urllib2.urlopen(request)

对有些 header 要特别留意,服务器会针对这些 header 做检查

User-Agent : 有些服务器或 Proxy 会通过该值来判断是否是浏览器发出的请求

Content-Type : 在使用 REST 接口时,服务器会检查该值,用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。常见的取值有:

application/xml : 在 XML RPC,如 RESTful/SOAP 调用时使用
application/json : 在 JSON RPC 调用时使用
application/x-www-form-urlencoded : 浏览器提交 Web 表单时使用
在使用服务器提供的 RESTful 或 SOAP 服务时, Content-Type 设置错误会导致服务器拒绝服务

Redirect

urllib2 默认情况下会针对 HTTP 3XX 返回码自动进行 redirect 动作,无需人工配置。要检测是否发生了 redirect 动作,只要检查一下 Response 的 URL 和 Request 的 URL 是否一致就可以了。

复制代码 代码如下:

import urllib2
response = urllib2.urlopen('http://www.google.cn')
redirected = response.geturl() == 'http://www.google.cn'

如果不想自动 redirect,除了使用更低层次的 httplib 库之外,还可以自定义 HTTPRedirectHandler 类。

复制代码 代码如下:

import urllib2

class RedirectHandler(urllib2.HTTPRedirectHandler):
    def http_error_301(self, req, fp, code, msg, headers):
        pass
    def http_error_302(self, req, fp, code, msg, headers):
        pass

opener = urllib2.build_opener(RedirectHandler)
opener.open('http://www.google.cn')

Cookie

urllib2 对 Cookie 的处理也是自动的。如果需要得到某个 Cookie 项的值,可以这么做:

复制代码 代码如下:

import urllib2
import cookielib

cookie = cookielib.CookieJar()
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie))
response = opener.open('http://www.google.com')
for item in cookie:
    if item.name == 'some_cookie_item_name':
        print item.value

使用 HTTP 的 PUT 和 DELETE 方法

urllib2 只支持 HTTP 的 GET 和 POST 方法,如果要使用 HTTP PUT 和 DELETE ,只能使用比较低层的 httplib 库。虽然如此,我们还是能通过下面的方式,使 urllib2 能够发出 PUT 或 DELETE 的请求:

复制代码 代码如下:

import urllib2

request = urllib2.Request(uri, data=data)
request.get_method = lambda: 'PUT' # or 'DELETE'
response = urllib2.urlopen(request)

这种做法虽然属于 Hack 的方式,但实际使用起来也没什么问题。

得到 HTTP 的返回码

对于 200 OK 来说,只要使用 urlopen 返回的 response 对象的 getcode() 方法就可以得到 HTTP 的返回码。但对其它返回码来说,urlopen 会抛出异常。这时候,就要检查异常对象的 code 属性了:

复制代码 代码如下:

import urllib2
try:
    response = urllib2.urlopen('http://www.jb51.ent')
except urllib2.HTTPError, e:
    print e.code
Debug Log

使用 urllib2 时,可以通过下面的方法把 debug Log 打开,这样收发包的内容就会在屏幕上打印出来,方便调试,有时可以省去抓包的工作

复制代码 代码如下:

import urllib2

httpHandler = urllib2.HTTPHandler(debuglevel=1)
httpsHandler = urllib2.HTTPSHandler(debuglevel=1)
opener = urllib2.build_opener(httpHandler, httpsHandler)

urllib2.install_opener(opener)
response = urllib2.urlopen('http://www.google.com')

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks Mar 05, 2025 am 09:58 AM

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html? Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Penapisan gambar di python Penapisan gambar di python Mar 03, 2025 am 09:44 AM

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Cara Bekerja Dengan Dokumen PDF Menggunakan Python Cara Bekerja Dengan Dokumen PDF Menggunakan Python Mar 02, 2025 am 09:54 AM

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Cara Cache Menggunakan Redis dalam Aplikasi Django Cara Cache Menggunakan Redis dalam Aplikasi Django Mar 02, 2025 am 10:10 AM

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch? Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Pengenalan kepada pengaturcaraan selari dan serentak di Python Pengenalan kepada pengaturcaraan selari dan serentak di Python Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global

Cara Melaksanakan Struktur Data Anda Sendiri di Python Cara Melaksanakan Struktur Data Anda Sendiri di Python Mar 03, 2025 am 09:28 AM

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE

See all articles