pycharm配置系统代理获取数据（python）

已于 2024-02-06 21:53:23 修改
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文章标签： python pycharm ide
于 2024-02-06 21:47:21 首次发布
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配置windows10电脑代理

配置pycharm代理

request请求中配置本机代理地址（http和https都需要）

最后小黑猫配置好代理就可以了

WonderfulUUZ
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如何在 PyCharm 中配置 HTTP 代理以确保网络连接的顺畅性
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【Python程序开发系列】通过配置的代理服务器在具有外网连接的环境中在Pycharm中运行代码
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通过配置的代理服务器在具有外网连接的环境中在Pycharm中运行代码
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1、pycharm代理设置： 首先 File -> Settings， 搜索框输入http 然后 在“Manual proxy configuration”(手动代理配置)中进行配置 最后 进行“Check connection”(检查连接测试)测试没问题 ，点击Apply，OK保存退出，代理设置完毕 2、pycharm中绑定GitHub账号 首先 要注册GitHub 写的挺好的教程1 教程2 然后 File -> Settings， 搜索框输入github 最后 点击“.
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爬虫的学习按照任务驱动的方式进行，最终实现douban电影Top250的基本信息抓取，包括电影的名称、douban评分、评价数、电影概括、电影链接等。后续会再以可视化的方式展现，比如统计图。是什么网络爬虫是一种按照特定规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。由于互联网数据的多样性和资源的有限性，如今根据用户需求定向抓取相关网页并分析已经成为了主流的爬取策略。能做什么我们可以爬取自己想看的视频、各种图片，只要是能够通过浏览器访问的数据都可以用它进行爬取。
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最近Python大火，为了跟上时代，试着自学了下。Scrapy是一个高级的Python爬虫框架,它不仅包含了爬虫的特性,还可以方便的将爬虫数据保存到csv、json等文件中。今天我们就试着用Scrapy来爬取简书某位作者的全部文章。在本篇教程中，我们假定您已经安装好Scrapy。 如若不然，请参考 安装指南 。1.创建项目在开始爬取之前，我们必须创建一个新的Scrapy项目，我这里命名为jians...
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pycharm设置代理访问服务器并解决Pycharm进入debug模式后一直显示collecting data
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在设置 窗口输入http proxy并搜索，点击HTTP Proxy，点击Manual proxy configuration，点击HTTP，输入相应的配置信息，点击apply。之前一直用pycharm通过ssh链接linux服务器，但是为了安全，工作人员在服务器上加了防火墙，直接连连不上了，需要代理（http proxy）才能连。其中，host name是代理的地址，port number是代理地址的端口号，proxy authentication是代理的账号密码。点击file，再点击setting。
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PyCharm 支持中文和代理方法
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在代码的开头（import语句之前）添加 # coding:utf-8 这样就可在代码及注释中包含中文了，并且输出也可以是中文
pycharm配置LLM
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<think>好的，用户想知道如何在PyCharm中配置LLM。首先，我需要回忆一下相关的步骤和可能的引用资料。根据用户提供的引用，特别是引用[2]，提到了在PyCharm中调用API的步骤，包括配置环境变量。这可能涉及到设置API密钥或其他必要的环境变量。 首先，用户可能需要安装相关的Python库，比如requests或openai，这可以通过PyCharm的终端或者设置中的解释器管理来完成。然后，配置环境变量，比如在Windows系统中，可以在系统属性里设置，或者在PyCharm的运行配置中添加环境变量。用户需要将API密钥作为环境变量，例如OPENAI_API_KEY，这样代码在运行时就能读取到。 接下来，用户可能需要在代码中导入这些库，并使用环境变量中的密钥来初始化LLM的客户端。例如，使用OpenAI的库时，需要从环境中获取API_KEY，并创建客户端实例。然后，用户就可以调用相应的API来与LLM交互了。 此外，用户可能还需要处理网络请求，设置代理（如果有网络限制），以及处理API返回的数据。这部分可能需要根据具体的LLM提供商文档来调整，比如引用[2]提到的官方文档链接，用户可以参考那里的具体参数和选项。 需要检查用户提供的引用是否有更具体的步骤，比如引用[2]提到在Win OS配置环境变量，这可能涉及到如何通过PyCharm的IDE界面来设置，而不是通过系统环境变量。这可能更便捷，因为PyCharm允许在运行配置中直接添加环境变量，这样每个项目可以有不同的设置，而不影响全局系统变量。 最后，应该提醒用户确保API密钥的安全性，不要将密钥硬编码在代码中，而是始终通过环境变量来管理。同时，可能需要处理异常情况，比如网络错误或认证失败，确保代码的健壮性。</think>在PyCharm中配置LLM（大型语言模型）主要涉及API调用和环境变量设置。以下是具体步骤： ### 1. 安装必要依赖 在PyCharm的终端中执行： ```bash pip install openai python-dotenv requests ``` 建议通过PyCharm内置的包管理工具安装，确保与当前Python环境兼容。 ### 2. 环境变量配置 **方法一：通过IDE直接配置** 1. 打开 `Run/Debug Configurations` 2. 在 `Environment variables` 字段添加： ```ini OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here;OTHER_VARS=value ``` **方法二：使用`.env`文件**（需配合`python-dotenv`库） ```python # .env 文件内容 OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here ``` ### 3. API调用示例代码 ```python import os from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) response = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠"}] ) print(response.choices[0].message.content) ``` ### 4. 代理配置（如需要） ```python client = OpenAI( api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), base_url="https://api.proxy.com/v1" # 自定义代理地址 ) ``` ### 关键验证点 - 环境变量加载验证：`print(os.getenv("OPENAI_API_KEY"))` 应输出密钥（不含明文） - API响应状态码检查：建议添加`try-except`块处理HTTP错误[^2]
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