requests

在网上看到两个对比的例子,我觉得挺好的,我拿过来给大家看看
例子1:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import urllib2

gh_url = 'https://api.github.com'

req = urllib2.Request(gh_url)

password_manager = urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm()
password_manager.add_password(None, gh_url, 'user', 'pass')

auth_manager = urllib2.HTTPBasicAuthHandler(password_manager)
opener = urllib2.build_opener(auth_manager)

urllib2.install_opener(opener)

handler = urllib2.urlopen(req)

print handler.getcode()
print handler.headers.getheader('content-type')

# ------
# 200
# 'application/json'

例子2: requests==2.11.1

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import requests

r = requests.get('https://api.github.com', auth=('user', 'pass'))

print r.status_code
print r.headers['content-type']

# ------
# 200
# 'application/json'

代码的编写简易立分,而且requests包还支持post,put,patch,delete方式的请求,真心很不错.

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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