python urllib2

本文深入探讨了urllib2库的高级用法,包括Proxy设置、超时设置、请求头添加、重定向处理、Cookie管理、HTTP PUT和DELETE方法、获取HTTP返回码及DebugLog开启技巧。

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1 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

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。

2 Timeout 设置

在老版本中,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。

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

在新的 Python 2.6 版本中,超时可以通过 urllib2.urlopen() 的 timeout 参数直接设置。

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

3 在 HTTP Request 中加入特定的 Header

要加入 Header,需要使用 Request 对象:

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,Server 端会针对这些 header 做检查

  • User-Agent 有些 Server 或 Proxy 会检查该值,用来判断是否是浏览器发起的 Request
  • Content-Type 在使用 REST 接口时,Server 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 RPC 调用 Server 提供的 RESTful 或 SOAP 服务时, Content-Type 设置错误会导致 Server 拒绝服务。

4 Redirect

urllib2 默认情况下会针对 3xx HTTP 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。

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,还可以使用自定义的 HTTPRedirectHandler 类。

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')

5 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:

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

6 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 HTTP PUT 或 DELETE 的包:

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。

7 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:

import urllib2
try:
    response = urllib2.urlopen('http://restrict.web.com')
except urllib2.HTTPError, e:
    print e.code

8 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,方便我们调试,在一定程度上可以省去抓包的工作。

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')
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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