download_path = r'C:\Users\ct\Desktop\yunyi\zdgx' file_name = 'new_config.ini' # 连接FTP服务器 ftp = ftplib.FTP('ftp://81.68.182.125') ftp.login('cutest', 'cttest123') # 切换到目标文件夹 ftp.cwd('/zdgx/config.ini') # 下载文件 with open(os.path.join(download_path, file_name), 'wb') as f: ftp.retrbinary('RETR {}'.format(file_name), f.write) # 关闭FTP连接 ftp.quit()以上代码发生[Errno 11001] getaddrinfo failed File "C:\Users\ct\Desktop\ftp下载.py", line 8, in <module> ftp = ftplib.FTP('ftp://81.68.182.125') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ socket.gaierror: [Errno 11001] getaddrinfo failed异常

时间: 2023-11-13 19:53:47 浏览: 40
在创建FTP对象时,需要传入FTP服务器的地址,而不是FTP URL。因此,需要将FTP服务器地址改为 `'81.68.182.125'`,而不是 `'ftp://81.68.182.125'`。修改后的代码如下: ``` import os import ftplib download_path = r'C:\Users\ct\Desktop\yunyi\zdgx' file_name = 'new_config.ini' # 连接FTP服务器 ftp = ftplib.FTP('81.68.182.125') ftp.login('cutest', 'cttest123') # 切换到目标文件夹 ftp.cwd('/zdgx') # 下载文件 with open(os.path.join(download_path, file_name), 'wb') as f: ftp.retrbinary('RETR config.ini', f.write) # 关闭FTP连接 ftp.quit() ``` 在该代码中,需要替换的部分是下载路径和文件名,以及FTP登录的用户名和密码。替换完成后,将该代码替换原代码即可。
相关问题

LOAD DATA local infile 'C:\Users\yunyi.geng\Desktop\pet.txt' into TABLE pet LINES TERMINATED BY '\r\

您的 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令有两个问题: 1. 文件路径中的反斜杠字符需要转义,否则会被解释为特殊字符,可以改为使用正斜杠或者在每个反斜杠前面加一个额外的反斜杠。 2. 在 LINES TERMINATED BY 子句中,需要使用正确的换行符符号。如果您的文件中使用的是回车符和换行符(\r\n),则应该使用 '\r\n',如果是只使用回车符或只使用换行符,则应该分别使用 '\r' 或 '\n'。 因此,正确的命令应该是: ``` LOAD DATA LOCAL INFILE 'C:/Users/yunyi.geng/Desktop/pet.txt' INTO TABLE pet LINES TERMINATED BY '\r\n'; ``` 请注意,这个命令会将文件中的数据加载到名为 pet 的表中。如果该表不存在,您需要先创建该表并指定正确的列和数据类型。

python classes

Python中的类是一种面向对象的编程概念,用于创建对象的蓝图。类定义了对象的属性和方法。在Python中,使用关键字"class"来定义一个类。\[2\] 一个类可以包含多个方法,其中最重要的方法是__init__方法,也被称为构造函数或初始化方法。当创建了这个类的实例时,__init__方法会被调用。__init__方法的作用是初始化对象的属性。\[1\] 除了__init__方法之外,类还可以定义其他方法来增加其功能。所有方法的第一个参数必须是self,它代表类的实例。通过使用点(.)运算符,可以访问类的属性和调用类的方法。\[3\] 下面是一个示例代码,演示了如何定义一个类和使用它的方法: ```python class Statistics: def __init__(self, name, numbers): self.name = name self.numbers = numbers def do(self): print("good") tools = Statistics("eraser", 3) # 创建实例 print(tools.name) # 输出属性值 tools.do() # 调用方法 ``` 在上面的代码中,我们定义了一个名为Statistics的类,它有一个__init__方法和一个do方法。__init__方法用于初始化对象的属性,而do方法用于执行某个操作。我们创建了一个名为tools的Statistics实例,并通过点运算符访问其属性和调用其方法。\[1\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python3 类(classes)](https://blog.csdn.net/yunyi4367/article/details/79038662)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Python中的Classes和Metaclasses详解](https://blog.csdn.net/huobanjishijian/article/details/54912572)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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