Python下载实战:10大高效技巧

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Python下载实战技巧大纲

基础下载方法

使用requests库实现简单文件下载,通过get方法获取文件内容并保存到本地。处理基本HTTP请求头和响应状态码,确保下载成功。

多线程下载加速

借助concurrent.futuresthreading模块实现分块下载,提升大文件下载效率。代码示例展示如何分割文件并合并分块。

断点续传实现

利用HTTP头部的Range参数,结合本地文件检测,实现下载中断后从断点恢复。代码演示如何记录已下载字节数并重新发起请求。

代理与异常处理

配置代理服务器绕过IP限制,捕获ConnectionErrorTimeout等异常,确保下载稳定性。示例包含自动重试机制和代理池切换逻辑。

进度条与用户反馈

集成tqdm库显示实时下载进度,输出速度、剩余时间等信息。代码展示如何通过回调函数更新进度条。

异步下载(AIOHTTP)

使用asyncioaiohttp实现高并发异步下载,适合批量处理大量小文件。示例包含信号量控制并发数的完整实现。

安全验证处理

应对HTTPS证书校验,处理Basic Auth等认证方式。代码演示如何忽略证书警告或添加自定义CA证书。

爬虫伪装策略

模拟浏览器User-Agent,设置Referer和Cookies规避反爬。包含自动生成随机请求头的工具函数实现。

云存储API对接

调用AWS S3、阿里云OSS等SDK实现云端文件直传。示例代码展示预签名URL生成和分片上传流程。

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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