Python模块学习 --- urllib

本文详细介绍了Python的urllib模块,包括如何通过urllib.urlopen()获取远程数据,以及urlencode()函数的作用。同时,展示了如何使用urllib.urlretrieve()直接下载远程数据,并通过实例加深了对urllib模块的理解。

因为作业中涉及到python的模块urllib,所以想对urllib这一块内容做一个整理,内容如下:

urllib模块提供的上层接口,使我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。Python的urllib模块的使用门槛比较低,可能有些人又会用效率来批评Python,其实在操作网络,或者在集群交互的时候, 语言的执行效率绝不是瓶颈。这种情况下,一个比较好的方法是,将python嵌入到C/C++中,让Python来完成一些不是核心的逻辑处理。又扯远了,废话少说,开始urllib之旅吧~~ 

举例,将百度首页html抓取并显示在控制台:

import urllib  
print urllib.urlopen('http://www.google.com').read()
urllib模块有一些很好用的函数,比如urllib.urlencode(...),urllib.urlopen(...)等,现在讲解下,其他相关的辅助方法可以在需要使用到的时候再google或百度下

1:urllib.urlencode(...),将dict或者包含两个元素的元组列表转换成url参数。例如字典{'name': 'yangbeibei', 'age': ‘25’}将被转换为‘name=yangbeibei&age=25’

2:urllib.urlopen(url)创建一个表示远程url的类文件对象,然后像本地文件一样操作这个类文件对象来获取远程数据。参数url表示远程数据的路径,一般是网址,urlopen返回 一个类文件对象,提供了如下方法:

(1)read() , readline() , readlines() , fileno() , close() :这些方法的使用方式与文件对象完全一样;

(2)info():返回一个httplib.HTTPMessage 对象,表示远程服务器返回的头信息;

(3)getcode():返回Http状态码。如果是http请求,200表示请求成功完成;404表示网址未找到;

(4)geturl():返回请求的url;

举例说明,加深对urllib的印象:

google = urllib.urlopen('http://www.google.com')  
print 'http header:/n', google.info()  
print 'http status:', google.getcode()  
print 'url:', google.geturl()  
for line in google: # 就像在操作本地文件  
    print line,  
google.close()  
3:urllib.urlretrieve(url[, filename[, reporthook[, data]]]),urlretrieve方法直接将远程数据下载到本地。参数filename指定了保存到本地的路径(如果未指定该参数,urllib会生成一个临时文件来保存数据);参数reporthook是一个回调函数,当连接上服务器、以及相应的数据块传输完毕的时候会触发该回调。我们可以利用这个回调函 数来显示当前的下载进度,下面的例子会展示。参数data指post到服务器的数据。该方法返回一个包含两个元素的元组(filename, headers),filename表示保存到本地的路径,header表示服务器的响应头。 

举例说明

url = 'http://www.baidu.com'  
local = 'D://baidu.html'  
urllib.urlretrieve(url, local)

以上的内容权当抛砖引玉,以后在使用到的时候可以继续补充......Python脚本真的非常好用^-^

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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