urllib2报错,用urllib.request来代替

urllib2报错,用urllib.request来代替

正确代码:

import urllib.request
response=urllib.request.urlopen("http://python.org/")
html=response.read()
#print(len(html))
tokens=[tok for tok in html.split()]
print(tokens[0:100])

注意这里网址一定要用双引号!!!
最后运行正确:
在这里插入图片描述

### Detectron2 中因 HTTP Error 403 导致的 `urllib.error.HTTPError` 的解决方案 当使用 Detectron2 下载模型权重或其他资源时,可能会遇到 `HTTP Error 403: Forbidden` 错误。这种错误通常是因为服务器拒绝了请求,可能的原因包括缺少必要的头部信息、IP 地址被封禁或者目标 URL 不再可用。 以下是针对该问题的一种通用解决方案: #### 添加 User-Agent 头部信息 许多网站会通过检测请求头中的 `User-Agent` 字段来判断客户端的身份。如果缺失此字段,某些站点可能会返回 403 错误。可以通过修改 Detectron2 或其依赖库(如 fvcore)的相关配置来添加自定义的请求头。 以下是一个示例代码片段,展示如何设置 `User-Agent` 来规避 403 错误[^1]: ```python import urllib.request # 自定义请求头 opener = urllib.request.build_opener() opener.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0')] urllib.request.install_opener(opener) # 测试下载链接 url = "https://example.com/resource" output_file = "./resource.zip" try: urllib.request.urlretrieve(url, output_file) except Exception as e: print(f"Download failed with error: {e}") ``` 对于 Detectron2 而言,可以尝试调整其内部使用的网络请求逻辑。具体方法如下: 1. **定位并修改源码** 如果允许修改 Detectron2 源码,则可以在涉及网络请求的部分加入上述类似的 `User-Agent` 设置。例如,在 `fvcore.common.file_io` 或其他负责文件下载的地方进行更改。 2. **绕过内置下载器** 另一种方式是手动下载所需的预训练模型,并将其路径指定给 Detectron2 使用。这样可以完全避开潜在的网络访问问题。假设已经将模型保存到本地目录 `/path/to/local/model.pth`,则可通过以下方式进行加载: ```python from detectron2.config import get_cfg from detectron2.engine import DefaultPredictor cfg = get_cfg() # 手动设定本地模型路径 cfg.MODEL.WEIGHTS = "/path/to/local/model.pth" predictor = DefaultPredictor(cfg) ``` #### 替代方案:代理或镜像地址 如果仍然无法解决问题,还可以考虑以下几个替代策略: - 配置 HTTPS 代理以隐藏真实 IP 地址。 - 将官方提供的远程存储替换为可信的第三方镜像服务。 --- ### 总结 通过对 `urllib` 请求头增加合适的 `User-Agent` 值,能够有效缓解大部分由权限不足引发的 403 报错情况[^2]。此外,采用离线模式运行 Detectron2 是另一种可靠的选择,尤其适用于频繁遭遇网络限制的情形下[^3]。
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