python requests参数详解

时间: 2023-04-12 13:03:14 浏览: 40
Python requests是一个常用的HTTP库,用于发送HTTP请求和处理响应。它提供了许多参数来定制请求,包括请求头、请求体、请求方法、请求超时、代理等等。以下是一些常用的参数: 1. headers:请求头,可以设置User-Agent、Referer、Cookie等信息。 2. params:查询参数,可以将参数添加到URL中,例如:http://example.com/?key1=value1&key2=value2。 3. data:请求体,可以发送表单数据、JSON数据等。 4. json:请求体,可以发送JSON数据。 5. files:上传文件,可以上传文件。 6. auth:认证信息,可以设置HTTP基本认证或摘要认证。 7. cookies:Cookie信息,可以设置Cookie。 8. proxies:代理信息,可以设置HTTP代理或SOCKS代理。 9. timeout:超时时间,可以设置请求超时时间。 10. allow_redirects:重定向,可以设置是否允许重定向。 以上是一些常用的参数,还有其他参数可以根据需要使用。
相关问题

python requests库详解

### 回答1: Python的requests库是一个用于发送HTTP请求的Python第三方库。它可以方便地发送HTTP/1.1请求,并且支持许多HTTP协议的高级功能,如Cookie、SSL/TLS验证、代理等。requests库的使用非常简单,可以轻松地发送GET、POST、PUT、DELETE等请求,并且可以方便地处理响应结果。此外,requests库还支持会话管理、文件上传、流式请求等高级功能,是Python中最常用的HTTP请求库之一。 ### 回答2: Python中的requests库是一个非常流行的库,用于向URL发送各种HTTP请求。它包含了许多强大的功能,例如支持HTTP和HTTPS协议、文件上传、Cookie和Session等。该库的使用方式简单、直接。 Requests库的主要功能如下: 1.发送HTTP GET和POST请求 2.支持HTTP和HTTPS协议 3.支持文件上传和下载 4.支持Cookies和Session 5.支持HTTP代理 6.支持URL重定向和认证 7.支持HTTP链接和请求超时设置 8.支持用户自定义参数和头部信息 请求数据: requests库的get和post方法是最常用的两种HTTP请求方法。下面是这两种方法的语法格式: response = requests.get(url, params=None, **kwargs) response = requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs) - url: 需要请求的API地址; - params: 使用一个字典对象,将请求的键值对以字典的形式传给API; - data: 字符串或字节型数据,将数据作为请求主体提交给API; - json: JSON格式的数据,将数据以JSON的格式作为请求主体提交给API。 响应数据: 响应对象是请求方法的返回值,对于任何的HTTP请求,服务器都会返回一个响应结果。响应结果的包含了HTTP状态码、响应头部以及响应主体。 状态码: HTTP状态码表示了服务器对请求的响应结果类型。可以通过响应对象的.status_code属性获取响应的状态码; 响应头: 在请求的响应中,服务器会返回HTTP头部信息。可以通过响应对象的headers属性获取响应头部信息; 响应内容: 响应内容是服务器对于请求的响应结果主体信息。可以通过响应对象的.text属性获取响应内容。 异常处理: 在Python请求库中,HTTP请求可能会发生多种错误,例如请求超时、服务器错误等。这些错误可以通过异常处理来处理。为了确保正常的运行,程序员需要使用try和except语句来捕获异常。对于错误,Requests库引发的所有异常都派生自requests.exceptions.RequestException类。 请求头设置: HTTP头部是在HTTP请求过程中传输的关键信息。其中包括了客户端User-Agent、请求日期、请求主体等。在Requests库中,可通过headers传入一个字典对象,将键值对以字典的形式传给API。其中,我们可以进行自定义设置, 添加自定义Header头。 请求超时: 请求超时是为了防止请求过程中出现无限期的阻塞,我们可以通过传递一个元结构timeout到对象上来实现请求超时的功能,即如果在timeout(即等待目标服务器响应的时间,秒)的时间内没有得到响应,则会引发一个异常库exceptions.TimeoutAlert 。 处理URL重定向: 在许多情况下,API服务提供者为某些请求跳转到新的URL。支持两种状态码,即301和302。为了处理这种自动跳转重定向状态码,Requests库提供了支持,我们可以使用其属性allow_redirects。这个属性用于允许重定向,直接设置为True即可。 如果不需要重定向,则直接设置为False。 维持会话: Requests库还允许我们在应用程序代码中保持状态,使用requests.Session 会话上下文,以便在同一网站的许多请求之间保留Cookie和Header等信息。会话上下文假定通过使用session的方法和属性,将HTTP请求连接到会话之后进行处理。它会维护不断的状态,直到要关闭所有连接或超时时间到达。例如: import requests #创建一个会话对象 session=requests.Session() #发送请求,requests将会自动保存所有的Cookies值 session.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789') #获取Cookies值 r=session.get('http://httpbin.org/cookies') print(r.text) 代理设置: 我们可以通过传递proxies 字典属性到requests库中,来创建代理服务器。proxies字典对象应包含键值对,其中键是指定的代理协议,值是代理服务器的URI。 证书验证: 默认情况下,Requests库会对SSL证书进行验证。如果证书无效或存在问题,则会引发异常。要停用这种验证,我们可以将verify属性设置为False。可以通过将verify属性设置为一个字符串‘ca.pem’或者一段路径使其指向一个.pem的证书,进而进行需求SSL验证。 以上是Requests库的一些常见用例及方法,尽管Requests库很方便,但是一定要在用之前小心操作,避免发送一些敏感的用户信息甚至是病毒等,对目标服务器造成不必要的伤害,这是任何时候都不能被允许的。 ### 回答3: Python是一种非常流行的编程语言,其在网络编程中的应用也非常广泛。Python Requests库是Python第三方库中实现HTTP协议的库之一,它使得Python程序能够很方便地发送HTTP请求和接收HTTP响应。Requests库的常用方法有.get()、post()、put()、delete()等,它们可以实现相应的HTTP请求方式。 Requests库的核心是Session类,它可以一次打开一个长期的连接,自动处理cookies,从而为高性能页面下载提供了帮助。它还可以设置一个连接池,对于频繁的请求可直接重用此连接池,提高程序的效率。 Requests库使用起来非常方便,在使用前需要导入库,然后创建Request对象,设置相应的HTTP请求参数,调用方法发送请求,并接收响应。对于常用的HTTP请求头信息,Requests库提供了方便的请求头字典,可以很方便地设置请求头信息。 Requests库的常见应用场景有爬虫、测试、接口测试和访问多种Web服务接口等。它非常适用于需要发送HTTP请求和接收HTTP响应的各种应用场景,尤其是需要对各种Web服务API进行测试或抓包分析时非常实用。 总之,Python Requests库是一个很好的HTTP库,使用它能够方便地实现各种HTTP请求和响应操作,它也是Python标准库中最完善的HTTP库之一,因此被广泛使用。

python requests模块详解

Python的requests模块是一个用于发送HTTP请求的第三方库,它可以方便地实现HTTP请求的发送和响应的处理。requests模块提供了简单易用的API,可以轻松地发送GET、POST、PUT、DELETE等请求,并支持文件上传、cookie管理、代理设置等功能。此外,requests模块还支持SSL验证、连接池管理等高级功能,可以满足各种HTTP请求的需求。在使用requests模块时,需要先安装该模块,然后通过import语句导入requests模块即可开始使用。

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在Python的requests库中,post()方法用于发送HTTP POST请求。POST请求常用于向服务器提交数据,例如表单数据、JSON数据等。 使用post()方法发送POST请求的基本语法如下: python response = requests.post(url, data=None, json=None, headers=None, cookies=None, params=None) 其中,参数说明如下: - url:要发送POST请求的URL地址。 - data:要发送的表单数据,可以是字典、字符串或字节流。默认为None。例如,可以使用data={'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}发送表单数据。 - json:要发送的JSON数据,可以是字典、列表或字符串。默认为None。例如,可以使用json={'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}发送JSON数据。 - headers:要发送的请求头,可以是字典。默认为None。例如,可以使用headers={'Content-Type': 'application/json'}设置请求头。 - cookies:要发送的Cookies,可以是字典。默认为None。例如,可以使用cookies={'name': 'value'}设置Cookies。 - params:URL中的查询参数,可以是字典或字符串。默认为None。例如,可以使用params={'key': 'value'}添加查询参数。 使用post()方法发送POST请求的示例代码如下: python import requests url = 'http://example.com/api' data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url, data=data, headers=headers) print(response.status_code) # 打印响应状态码 print(response.text) # 打印响应内容 在上面的示例中,我们指定了要发送的URL地址、表单数据和请求头。发送POST请求后,通过response对象可以获取服务器返回的响应状态码和响应内容。 需要注意的是,POST请求中的数据可以使用data参数或json参数,二者用法不同。使用data参数发送的是表单数据,会自动将数据进行URL编码;而使用json参数发送的是JSON数据,会自动将数据进行JSON序列化。根据实际需求选择适合的参数使用。
Python的requests库是一个用于发送HTTP请求的第三方库。它基于Python内置模块进行了封装,使得发送网络请求变得更加简单和人性化。通过使用requests库,可以轻松完成浏览器可以做到的任何操作。 使用requests库发送GET请求的示例代码如下: import requests # 最基本的不带参数的GET请求 r = requests.get('https://github.com/Ranxf') # 带参数的GET请求 r1 = requests.get(url='http://dict.baidu.com/s', params={'wd': 'python'}) 此外,requests库还提供了异常处理的功能,可以处理请求过程中可能出现的异常情况。例如,可以使用try-except语句块来捕获请求过程中可能产生的请求异常,并进行相应的处理。下面是一个处理状态异常的示例代码: import requests URL = 'http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php' # 淘宝IP地址库API try: r = requests.get(URL, params={'ip': '8.8.8.8'}, timeout=1) r.raise_for_status() # 如果响应状态码不是200,就主动抛出异常 except requests.RequestException as e: print(e) else: result = r.json() print(type(result), result, sep='\n') 123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python——requests模块详解](https://blog.csdn.net/m0_72557783/article/details/128208127)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
参数和data有什么区别? 在python requests库的request()函数中,params和data都是可选参数,用于向服务器发送请求时传递参数的。区别如下: params参数用于GET请求,将参数以键值对的形式添加到URL的末尾。例如,使用params参数可以向百度搜索发送一个GET请求,搜索关键词为'python',示例代码如下: import requests r = requests.get(url='http://dict.baidu.com/s', params={'wd': 'python'}) data参数用于POST请求,将参数以字典的形式作为请求的主体发送到服务器。例如,向百度贴吧发送一个POST请求,搜索关键词为'python',并且显示结果的页数为2,示例代码如下: import requests from fake_useragent import UserAgent url = 'http://tieba.baidu.com/f?' # 基准url地址 data = {"kw": "python", "pn": 50} # data参数 headers = {'User-Agent': UserAgent().random} # headers参数 html = requests.post(url=url, data=data, headers=headers, verify=False).text # 发送POST请求 print(html) # 打印响应内容 总结来说,params参数适用于GET请求,将参数添加到URL的末尾;data参数适用于POST请求,将参数作为请求的主体发送到服务器。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python requests模块详解](https://blog.csdn.net/lx1315998513/article/details/105746615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [【Python_requests学习笔记(三)】requests模块中params参数用法](https://blog.csdn.net/sallyyellow/article/details/129686842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [python requests包的request()函数中的参数-params和data的区别介绍](https://download.csdn.net/download/weixin_38500572/12852315)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
### 回答1: Python中的requests库可以用来发送HTTP请求,并且可以解析返回的JSON数据。 使用requests库发送HTTP请求时,可以通过设置请求头、请求参数、请求体等来定制请求。发送请求后,可以通过response对象获取返回的数据,其中包括JSON数据。 解析JSON数据可以使用response对象的json()方法,该方法会将返回的JSON数据转换为Python中的字典或列表类型。例如: import requests response = requests.get('http://example.com/api/data') data = response.json() print(data) 以上代码会发送一个GET请求到http://example.com/api/data,并将返回的JSON数据解析为Python中的字典或列表类型,并打印出来。 ### 回答2: Python中的requests库是用来发送HTTP请求的。而解析json数据是其中一个很常见的功能,也很容易用requests库去实现。下面是关于requests库解析json的一些讲解。 首先,如果已经获取到了json数据,可以将其直接解析为Python中的字典(dictionary)类型。这可以通过requests返回的response对象的json()方法来实现。具体的操作流程可以如下: python import requests response = requests.get('http://example.com/api/data.json') data_dict = response.json() # 将response中的json数据转换为Python字典 这里得到的data_dict变量就是Python的字典,我们可以对它进行操作,如获取其中的值、添加新的键值对等等。 此外,在请求时也可以将json参数传给requests库,用于发送包含json数据的请求。这可以通过post方法和put方法的json参数来实现。具体的用法可以看下面代码: python import requests data_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} response = requests.post('http://example.com/api/data.json', json=data_dict) 这就向http://example.com/api/data.json发送了一个POST请求,并在请求体中附带上了data_dict字典。在服务器端接收该请求时,可以使用相应的库(如Flask、Django等)来解析这个包含json数据的请求。 总之,requests库的json()方法和post/put方法的json参数都很方便实用。如果想要了解更多的requests库用法,可以访问[官方文档](https://requests.readthedocs.io/en/latest/)。 ### 回答3: Python中的Requests库是一种HTTP库,它可以用来处理与HTTP相关的请求和响应。Requests库中提供了从web服务器获取JSON数据的方法。通过使用Requests库,可以轻松地从web服务器获取JSON响应并解析JSON数据。 许多web API都提供了JSON格式的响应,因此,使用Requests库从API获取JSON响应时,可以使用以下代码: import requests url = 'http://example.com/api/get_data' response = requests.get(url) json_data = response.json() 在上面的例子中,我们首先将API URL存储在变量url 中,然后使用 get() 方法获取响应,最后通过 response.json() 方法将响应转换为JSON格式的数据。将JSON响应转换为Python字典或列表后,我们可以对其进行操作,提取有用的数据。 对于更复杂的JSON响应,可以使用Python中的json模块解析JSON数据。下面是一个例子,展示了如何使用Requests库和json模块从API获取JSON响应并解析JSON数据: import requests import json url = 'http://example.com/api/get_data' response = requests.get(url) json_data = json.loads(response.text) # 处理json_data字典中的数据 在上面的代码中,我们首先使用requests库获取API响应,然后使用json.loads()方法将响应文本解析为Python字典或列表。最后,我们可以对这个字典或列表进行操作,提取有用的数据。 总的来说,使用Requests库解析JSON数据是非常简单的,只需要使用response.json()方法或json.loads()方法即可将响应转换为Python字典或列表,然后可以通过对这个字典或列表进行操作来提取有用的数据。
Python requests-html是一个用于解析HTML网页的库。它提供了类似于requests库的功能,使得爬取和解析网页变得更加方便。使用requests-html库,你可以发送HTTP请求并获取网页内容,然后使用解析器来提取感兴趣的数据。这个库的使用方法非常简单,你只需要导入HTMLSession类,创建一个会话对象,然后使用get方法获取网页内容。接着,你可以使用类似于BeautifulSoup的语法来解析网页。 如果你想通过单线程实现requests-html的基本逻辑,你可以按照如下代码进行操作:首先导入HTMLSession类,然后创建一个会话对象。接着,你可以使用一个for循环来遍历需要爬取的页面。在每次循环中,使用get方法获取页面的内容。接着,你可以使用find方法来查找页面中感兴趣的元素,并提取出相应的数据。最后,你可以将提取的数据保存到文件中。 总结来说,Python requests-html是一个功能强大的库,可以用于爬取和解析HTML网页。它使用简单,提供了类似于requests库的功能,同时还具备了一些解析HTML的特性。如果你需要爬取和处理网页数据,requests-html是一个不错的选择。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【Python技能树共建】requests-html库初识](https://edu.csdn.net/skill/python/python-7d8a025ed5434ecc84708407e3db6d17)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [python爬虫 requests-html的使用](https://download.csdn.net/download/weixin_38503483/14839001)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
在Python的requests库中,可以使用post方法发送带有header的post请求。首先,在代码中导入requests模块,然后使用post()方法发送请求。你可以在请求中通过headers参数传递header信息。例如,可以使用以下代码发送带有header的post请求: import requests url = "http://example.com/api" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0", "Content-Type": "application/json" } data = { "key1": "value1", "key2": "value2" } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) 在这个例子中,我们定义了一个url和headers变量,分别表示请求的URL和请求头信息。然后,我们定义了一个data变量,它包含了我们要发送的数据。最后,我们使用requests.post()方法发送请求,并传递了headers参数和json参数(以字典形式传递数据)。返回的响应可以通过response变量获取。所示。 另外,如果你需要发送文件,可以使用files参数将文件添加到请求中。例如,你可以使用以下代码发送一个文件: import requests url = "http://example.com/upload" files = {"file": open("file.txt", "rb")} response = requests.post(url, files=files) 在这个例子中,我们定义了一个files字典,它包含了要上传的文件。然后,我们使用requests.post()方法发送请求,并传递了files参数。所示。 综上所述,你可以使用Python的requests库发送带有header的post请求,并可以选择性地发送文件。根据你的具体需求,可以相应地调整代码。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [详解python requests中的post请求的参数问题](https://blog.csdn.net/zhangke0426/article/details/123236533)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [python 使用requests发送POST请求](https://blog.csdn.net/qq_23730073/article/details/122857953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
通过使用Python的requests库,我们可以轻松地获取网页中的图片。首先,我们需要发送一个GET请求来获取网页源代码。然后,使用解析库(例如BeautifulSoup)或者XPath解析来提取出图片的URL地址。接下来,使用requests的响应对象的content属性来获取图片的二进制数据。最后,将图片保存到本地文件中。下面是一个示例代码: import requests import os url = 'http://www.example.com/image.jpg' # 图片的URL地址 response = requests.get(url) # 发送GET请求获取图片数据 if response.status_code == 200: # 确保请求成功 folder_path = './images/' # 图片保存文件夹路径 if not os.path.exists(folder_path): # 判断文件夹是否存在,如果不存在则创建 os.makedirs(folder_path) image_path = folder_path + 'image.jpg' # 图片保存路径 with open(image_path, 'wb') as file: # 以二进制写入模式打开文件 file.write(response.content) # 将图片数据写入文件 print('图片下载完成') else: print('图片下载失败') 在上面的示例中,我们发送了一个GET请求来获取图片的二进制数据,并将其保存到本地文件中。你可以根据实际需求修改代码来适应不同的情况。希望对你有所帮助!123 #### 引用[.reference_title] - *1* [【Python爬虫系列】使用requests爬取图片](https://blog.csdn.net/IllegalName/article/details/77366508)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [[Python] requests + lxml爬取网页图片](https://blog.csdn.net/qq_41331466/article/details/123394759)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [python爬虫之使用requests进行图片爬取](https://blog.csdn.net/qq_44159028/article/details/120560451)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
在Python中,使用requests库发送HTTP请求可以轻松地导出接口数据。当接口返回的数据是流数据时,可以使用iter_content函数来逐块读取数据。以下是一个示例: python import requests url = "http://example.com/api/export" response = requests.get(url, stream=True) if response.status_code == 200: # 打开一个文件来保存导出数据 with open("exported_data.csv", "wb") as file: for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024): # 逐块写入文件 file.write(chunk) 在上面的示例中,我们通过设置stream=True来获取流数据。然后,我们使用iter_content函数迭代地读取数据块,并将它们写入到一个文件中。 在实际使用中,你可能需要根据具体的响应内容类型来处理数据块。例如,如果返回的是CSV文件,你可能需要使用CSV库来解析数据块: python import csv url = "http://example.com/api/export" response = requests.get(url, stream=True) if response.status_code == 200: # 打开一个文件来保存导出数据 with open("exported_data.csv", "wb") as file: for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024): # 逐块写入文件 file.write(chunk) # 使用CSV库解析数据文件 with open("exported_data.csv", "r") as file: csv_data = csv.reader(file) for row in csv_data: # 处理每一行数据 print(row) 上述示例读取保存的CSV文件,并使用csv.reader函数逐行读取数据。你可以根据需求进一步处理每一行的数据。 通过使用requests库和iter_content函数,你可以轻松地读取和解析流数据,无论是保存到文件还是进一步处理。

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12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

ant-button 点击实践

好的,下面是 ant-button 点击实践的步骤: 1. 首先,在你的项目中安装 Ant Design UI 库,可以通过 npm 命令进行安装: ``` npm install antd --save ``` 2. 在你的代码中引入 antd 库和 antd 样式,示例代码如下: ```javascript import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import 'antd/dist/antd.css'; import { Button } from 'antd'; function handleCl

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.