python http post数据

本文介绍了一个使用Python进行网站登录的示例代码。通过urllib2和cookielib库实现了POST请求发送用户名和密码登录指定网站的功能,并展示了如何设置HTTP头部信息及处理返回的数据。
import HTMLParser
import httplib
from datetime import datetime
import time
import urllib
import urllib2,cookielib

#前面定义省略
def postData(self,name,password,key):
user="usernmae"
pwd="password"
cookie=cookielib.CookieJar()
opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie))
urllib2.install_opener(opener)
params=urllib.urlencode({name:user,password:pwd,"key":key,"login":"true"})
headers={"Accept":"text/html","User-Agent":"IE","Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}
website="www.haha.com"
path="/record.jsp"
conn=httplib.HTTPConnection(website)
print params
conn.request(method="POST",url=path,body=params,headers=headers)
r=conn.getresponse()
print r.status,r.reason
data=r.read()
print data
conn.close()
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
Python中,发送HTTP POST请求并处理响应通常使用`requests`库来完成。该库提供了一个简单且功能强大的接口用于网络请求[^1]。 ### 发送POST请求 使用`requests.post()`函数可以轻松发送POST请求。你需要指定目标URL和一个包含数据的字典(或JSON对象)。以下是一个示例: ```python import requests # 定义目标URL url = "https://example.com/api" # 定义要发送的数据 data = { "key1": "value1", "key2": "value2" } # 发送POST请求 response = requests.post(url, data=data) ``` 如果服务器期望接收JSON格式的数据,你可以使用`json`参数代替`data`参数,这样会自动设置`Content-Type`为`application/json`: ```python response = requests.post(url, json=data) ``` ### 处理响应数据 当接收到响应后,可以通过多种方式解析和处理返回的数据。例如,检查状态码、读取文本内容或者解析JSON数据: ```python # 检查响应状态码是否为200 (OK) if response.status_code == 200: print("请求成功") else: print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}") # 获取响应的文本内容 print(response.text) # 如果响应是JSON格式,则可以直接解析为Python对象 try: json_response = response.json() print(json_response) except requests.exceptions.JSONDecodeError: print("响应不是有效的JSON格式") ``` ### 示例:完整代码 以下是一个完整的示例,包括发送POST请求和处理响应: ```python import requests url = "https://example.com/api" data = { "username": "testuser", "password": "testpass" } response = requests.post(url, data=data) if response.status_code == 200: print("请求成功") try: json_data = response.json() print("返回的JSON数据:", json_data) except requests.exceptions.JSONDecodeError: print("无法解析JSON数据") else: print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}") ``` ### 错误处理 为了确保程序的健壮性,建议添加异常处理机制以应对可能出现的问题,如连接错误或超时: ```python try: response = requests.post(url, data=data, timeout=5) # 设置超时时间为5秒 response.raise_for_status() # 如果响应状态码不是2xx,则抛出异常 except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求过程中发生错误: {e}") ``` 通过这些方法,可以有效地使用Python发送POST请求并处理服务器返回的响应数据[^2]。
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