Python 初步了解urllib库:网络请求的利器

urllib模块 1. urllib模块 1.1 urllib简介 urllib 是 Python3 中自带的 HTTP 请求库,无需复杂的安装过程即可正常使用,十分适合爬虫入门 urllib 中包含四个模块,分别是: request:请求处理模块 parse:URL 处理模块 error:异常处理模块 robotparser:robots.txt 解析模块 1.2 urllib使用 ... 阅读详情

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urllib库简介

request模块

parse模块

error模块

response模块

读取响应内容

获取响应状态码

获取响应头部信息

处理重定向

关闭响应

总结


在Python的众多库中,urllib库是一个专门用于处理网络请求的强大工具。urllib库提供了多种方法来打开和读取URLs,从而使得网络数据的获取和处理变得简单而直接。本文将带领大家走进urllib库的世界,探索其功能和用法。

urllib库简介

urllib库是Python的一个标准库,它包含了多个模块,用于处理URL相关的操作。其中,request模块用于打开和读取URLs,parse模块用于解析URLs,error模块则用于处理URL请求过程中可能出现的异常。

request模块

urllib.request模块提供了多种方法来实现URL的打开和读取。其中最常用的方法是urlopen()。这个方法接收一个URL作为参数,返回一个HTTPResponse对象,该对象包含了服务器的响应。

下面是一个简单的示例:

import urllib.request  
  
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')  
print(response.read())

在这个示例中,首先导入了urllib.request模块,然后使用urlopen()方法打开了一个URL。返回的HTTPResponse对象包含了服务器的响应,可以使用read()方法读取这个响应的内容。

parse模块

urllib.parse模块主要用于解析URLs。它提供了多种函数来解析URL的各个组成部分,比如网络位置、路径、参数等。

例如,使用urlparse()函数来解析一个URL:

import urllib.parse  
  
url = 'http://www.example.com/path?arg1=value1&arg2=value2'  
parsed_url = urllib.parse.urlparse(url)  
print('Scheme:', parsed_url.scheme)  
print('Netloc:', parsed_url.netloc)  
print('Path:', parsed_url.path)  
print('Params:', parsed_url.params)  
print('Query:', parsed_url.query)  
print('Fragment:', parsed_url.fragment)

这个示例中,使用了urlparse()函数来解析一个URL,并打印出了URL的各个组成部分。

error模块

在网络请求中,经常会遇到各种异常,比如URL无法访问、网络连接超时等。urllib库提供了urllib.error模块来处理这些异常。

可以使用try-except语句来捕获和处理这些异常:

import urllib.request  
import urllib.error  
  
try:  
    response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')  
    print(response.read())  
except urllib.error.URLError as e:  
    print('Error occurred:', e.reason)

在这个示例中,如果urlopen()方法抛出了URLError异常,就会捕获这个异常并打印出错误的原因。

下面是 urllib.error 模块中一些常见的异常类及其使用示例:

 URLError

URLError 是 urllib.error 模块中定义的基类,用于处理所有与 URL 相关的错误。它通常包含了一个描述错误的“原因”(reason)。

import urllib.request  
import urllib.error  
  
try:  
    response = urllib.request.urlopen('http://nonexistent-domain.com')  
except urllib.error.URLError as e:  
    print('An error occurred:', e.reason)

 HTTPError

HTTPError 是 URLError 的一个子类,专门用于处理 HTTP 请求过程中出现的错误,比如 404 Not Found 或 500 Internal Server Error。当请求成功但服务器返回了一个错误状态码时,就会抛出 HTTPError 异常。

import urllib.request  
import urllib.error  
  
try:  
    response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/nonexistent-page')  
except urllib.error.HTTPError as e:  
    print('HTTP error occurred:', e.code)  # 输出 HTTP 状态码  
    print(e.reason)                         # 输出错误原因  
    print(e.headers)                        # 输出响应头部  
    print(e.read())                         # 读取响应体内容(如果可用)

ContentTooShortError

ContentTooShortError 异常通常在读取的数据少于预期时抛出。这可能是因为连接在数据完全接收之前被关闭。

import urllib.request  
import urllib.error  
  
try:  
    # 假设这个 URL 返回一个非常小的内容,但我们期望的内容长度更长  
    response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/small-content')  
    content = response.read(1000)  # 尝试读取比实际内容更多的数据  
except urllib.error.ContentTooShortError as e:  
    print('Content was too short:', e)

异常处理策略

在实际应用中,可能会根据具体的需求来捕获和处理不同的异常。通常,会首先捕获 HTTPError,因为它提供了关于 HTTP 请求失败的详细信息。然后,会捕获更一般的 URLError,以处理其他与 URL 相关的错误。

import urllib.request  
import urllib.error  
  
try:  
    response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/some-page')  
except urllib.error.HTTPError as e:  
    # 处理 HTTP 错误,比如状态码检查、重试逻辑等  
    print('HTTP error occurred:', e.code)  
except urllib.error.URLError as e:  
    # 处理 URL 错误,比如网络不可用、DNS 解析失败等  
    print('URL error occurred:', e.reason)  
except Exception as e:  
    # 处理其他未明确捕获的异常  
    print('An unexpected error occurred:', e)

通过适当地使用 try-except 语句和 urllib.error 模块中的异常类,可以编写出健壮的网络请求代码,能够优雅地处理各种可能的错误情况。

response模块

urllib.response模块主要用于处理服务器的响应。通常,不需要直接操作urllib.response模块,而是会通过urllib.request模块得到的urllib.response.HttpResponse对象来间接地使用它。

当使用urllib.request.urlopen()或者其他类似方法发送一个HTTP请求时,如果请求成功,将得到一个HttpResponse对象,这个对象就是urllib.response模块的一部分。这个对象提供了方法来处理响应的状态、头部以及响应体。

以下是urllib.response模块在使用中经常涉及的几个方面:

读取响应内容

使用read()方法读取响应体的内容。

import urllib.request  

response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')  
content = response.read()  
print(content)

获取响应状态码

使用status属性获取HTTP响应的状态码。

import urllib.request  

response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')  
status_code = response.status  
print(status_code)

获取响应头部信息

使用getheader(name)方法获取特定头部的值,或者使用headers属性获取所有头部信息。

import urllib.request  

response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')  
content_type = response.getheader('Content-Type')  
print(content_type)  

# 获取所有头部信息  
for header, value in response.headers.items():  
   print(header, value)

处理重定向

默认情况下,urllib.request会自动处理HTTP重定向。但如果需要更细粒度的控制,可以通过urllib.request.HTTPRedirectHandler来自定义重定向行为。

处理cookies

虽然urllib.response模块本身不直接处理cookies,但可用urllib.request.HTTPCookieProcessor与http.cookiejar.CookieJar来管理cookies。

关闭响应

在读取完响应内容后,为了释放系统资源,通常应该关闭响应。Python的HTTP响应对象支持上下文管理器协议,因此可以使用with语句来自动关闭响应。

import urllib.request  

with urllib.request.urlopen('http://www.example.com') as response:  
    content = response.read()  
    # 在这里处理内容  
    # 响应会在with块结束时自动关闭

尽管urllib.response模块提供了这些功能,但在日常使用中,更多的是与urllib.request模块交互,它负责发送请求并返回HttpResponse对象,而HttpResponse对象则提供了上述方法来处理响应。

需要注意的是,对于更复杂的网络请求和处理,如POST请求、设置请求头部、处理cookies等,可能还需要结合urllib.request中的其他类和方法一起使用。同时,对于更加现代和高级的HTTP客户端需求,还可以考虑使用requests库,它提供了更加友好和强大的API。

代码实例

以下举3个实例,都是代码框架并不能正常运行,请根据网页实现情况修改代码。

图片下载

import re  
import urllib.request  
  
def download_images(url):  
    # 从网页获取HTML代码  
    response = urllib.request.urlopen(url)  
    html = response.read().decode('utf-8')  
  
    # 使用正则表达式提取图片URL  
    img_urls = re.findall(r'src="([^"]+\.(?:png|jpg|jpeg|gif|bmp))"', html)  
  
    # 遍历图片URL并下载图片  
    for img_url in img_urls:  
        img_url = 'http://example.com/' + img_url  # 根据实际情况修改URL前缀  
        urllib.request.urlretrieve(img_url, 'image_' + img_url.split('/')[-1])  # 下载图片并保存  
  
# 使用函数下载图片  
download_images('http://example.com/some_page_with_images')  # 替换为实际的网页URL

股票信息

import urllib.request  
from urllib.parse import urlencode  
import json  
  
def get_stock_info(stock_symbol):  
    # 假设有一个网站提供股票信息,并且它接受一个查询参数'symbol'  
    url = 'http://example.com/stock_info'  
    params = {'symbol': stock_symbol}  
    query_string = urlencode(params)  
    full_url = f"{url}?{query_string}"  
  
    # 发起请求  
    req = urllib.request.Request(full_url)  
    response = urllib.request.urlopen(req)  
    data = response.read()  
  
    # 解析JSON响应  
    stock_data = json.loads(data)  
    return stock_data  
  
# 使用函数获取股票信息  
stock_symbol = 'AAPL'  # 例如,查询苹果公司的股票信息  
stock_info = get_stock_info(stock_symbol)  
  
# 输出股票信息  
print(stock_info)

天气预报

import urllib.request  
import json  
  
def get_weather_forecast(city):  
    # 假设有一个提供天气服务的网站,并且它接受一个查询参数'city'  
    url = 'http://example.com/weather_forecast'  
    params = {'city': city}  
    query_string = urllib.parse.urlencode(params)  
    full_url = f"{url}?{query_string}"  
  
    # 发起请求  
    req = urllib.request.Request(full_url)  
    response = urllib.request.urlopen(req)  
    data = response.read()  
  
    # 解析JSON响应  
    weather_data = json.loads(data)  
    return weather_data  
  
# 使用函数获取天气预报  
city = 'Beijing'  # 想要查询的城市  
weather_forecast = get_weather_forecast(city)  
  
# 输出天气预报信息  
print(weather_forecast)

总结

urllib库是Python中用于处理网络请求的强大工具。通过urllib库,可以方便地打开和读取URLs,处理网络请求中的异常,以及解析URLs的各个组成部分。无论是进行网络爬虫的开发,还是实现其他与网络请求相关的功能,urllib库都是一个值得学习和使用的工具。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Python爬虫工作基本流程及urllib模块详解

在2025年的数据驱动浪潮中,Python爬虫因其高效性和灵活性成为数据采集的首选工具。根据Gartner 2024报告,80%的企业正在使用或计划使用自动化数据采集技术,Python爬虫占据主导地位。urllib模块作为标准库,凭借轻量级和内置特性,深受初学者和简单项目青睐。然而,随着反爬机制(如CAPTCHA、IP封禁)的普及,开发者需结合代理、动态渲染等技术应对挑战。相比requests库,urllib的原生支持和低依赖性使其在资源受限环境中更具优势,尤其在教育和小型项目中广泛应用。

朱雀随云记的博客 2030

【Python爬虫】urllib模块:强大的网络爬虫利器,让你轻松获取万千信息!

urllib模块是Python标准库中的一个模块,它提供了一系列的方法和类,可以帮助我们进行URL处理、文件上传、cookie处理、代理设置等操作。这个方法用于打开一个URL地址,并返回一个类似于文件的对象。我们可以通过这个对象来获取网页的内容。

weixin_45841831的博客 815

python爬虫利器之requests库

requests库 源码传送门 requests库借助了urllib3库,相较于urllib库,代码更加简单,爬虫效率更高。 1.安装 在cmd中执行下列代码来安装requests库。 pip install requests 2.请求 2.1.GET请求 我们直接使用requests.get()方法创建请求对象,例如, import requests response = requests.get("http://www.baidu.com") # get()方法中的参数为所爬网页的url地址 r

ForsetiRe的博客 366

LINUX命令行curl指令与python内置urllib模块

函数可以用来创建一个实例,并且可以添加自定义的处理器。# 创建一个自定义的处理器# 使用build_opener添加自定义处理器# 发送请求try:# 创建一个Request对象,设置自定义的请求头# 发送请求这些是urllib提供的一些高级功能,它们可以帮助你处理更复杂的网络请求场景。不过,如果您需要频繁进行网络请求或者处理更复杂的逻辑,那么使用requests库可能会更加方便和高效。回页目录curl和**urllib**都是好用的参与WebWebWeb。

m0_57158496的博客 1768

Python爬虫urllib3与requests模块详解

本文对比了urllib3和requests两大Python爬虫库,通过实例展示了urllib3的连接池管理及requests在处理响应、会话保持上的优势。重点演示了如何使用requests获取响应内容、请求/响应头、Cookie等信息,并保存爬取结果。

weixin_35750953的博客 1354

71_Python网络请求requests库

在网络爬虫、API调用、Web开发等场景中,HTTP请求是Python程序员最常打交道的事情之一。虽然Python标准库提供了urllib模块,但其API设计繁琐、使用不便。requests库应运而生,凭借简洁优雅的API和人性化的设计,成为Python生态中最受欢迎的HTTP客户端库。为什么requests能替代urllib成为标准?一个简单的对比:用urllib发送一个带参数的GET请求需要手动编码URL、处理编码问题、拼接字符串;而requests只需要传一个dict给params参数即可。

yuhou25的博客 183

爬虫常用库介绍

文章目录urllibRequestsBeautifulSoupselenium urllib Urllib是 python 内置的库,在 Python 这个内置的 Urllib 库中有这么 4 个模块 request:request模块是我们用的比较多的,就是用它来发起请求,所以我们重点说说这个模块 error:error模块就是当我们在使用 request 模块遇到错了,就可以用它来进行异常处理...

liuzuoping的博客 1246

Python单元测试利器:使用responses库优雅模拟HTTP请求

在软件测试领域,单元测试是确保代码质量的核心环节,其关键在于隔离被测单元与外部依赖,以实现快速、稳定的验证。Mocking(模拟)技术通过创建可控的替身对象,替代真实的外部服务或组件,从而解决测试中的不确定性、速度慢和难以模拟异常场景等痛点。在Python生态中,针对广泛使用的requests库进行HTTP交互测试,responses库提供了专业级的模拟解决方案。它允许开发者在测试中预定义特定URL的响应状态码、头部和内容,当代码发起对应请求时,responses会拦截并返回预设的模拟数据,完全绕过真实网络

weixin_30458043的博客 327

Python Web客户端工具:urllib与urlparse模块详解

构建自动化数据采集系统开发API集成工具创建定制化网络监控程序实现网站内容变更检测搭建微服务测试框架Python的urllib和urlparse模块如同精密的瑞士军刀,虽不如Requests库功能丰富,但无需依赖第三方包即可完成90%的网络操作。当需要轻量级解决方案时,这些内置工具将成为你最可靠的网络通行证。

钢铁男儿 1116
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Hann Yang
Hann Yang 优质创作者: 编程框架技术领域 优质创作者: 编程框架技术领域 领域专家: 算法与数据结构技术领域 领域专家: 算法与数据结构技术领域
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