python resourse库

Python的`resourse`库似乎不是一个标准库，可能是您打字错误，应该是`requests`库。`requests`是一个非常流行的第三方库，在Python中用于发送HTTP请求，例如GET、POST等，并处理响应。它简化了网络请求的编写，使得开发者能够方便地获取网页内容、API数据等。

`requests`的主要功能包括：
1. 发送HTTP请求：支持常见的HTTP方法，如GET、POST、PUT、DELETE等。
2. 处理响应：提供方便的方法来解析JSON、HTML、XML等响应体。
3. 错误处理：自动处理网络连接问题、超时、重定向等。
4. 配置选项：支持设置代理、cookies、认证信息等。

使用`requests`库的基本步骤如下：

import requests

# 发送GET请求
response = requests.get('https://api.example.com')
data = response.json()  # 解析JSON响应

# 发送POST请求
response = requests.post('https://post-api.example.com', data={'key': 'value'})

相关问题

python resource限制资源

在Python中，对资源的限制通常是指对程序使用的系统资源数量进行限制，比如内存、CPU时间、文件描述符数量等。Python提供了几种方法来限制程序的资源使用，以防止程序消耗过多资源导致系统不稳定或者性能问题。

一种常见的资源限制方法是使用`resource`模块（这个模块不是Python标准库的一部分，需要在Unix系统上安装并使用），它可以让你控制程序能够使用的最大资源数量。例如，你可以设置程序能够使用的最大内存大小，当程序使用超过这个限制时，会抛出异常。

以下是一个使用`resource`模块来限制程序内存使用的简单示例：

import resource

# 设置最大内存使用限制为100MB
soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (100 * 1024 * 1024, hard))

# 尝试使用超过限制的内存
try:
    a = [0] * (1024 * 1024 * 100 + 1)
except MemoryError:
    print("程序试图使用超出限制的内存")

除了`resource`模块外，你还可以使用操作系统提供的命令或工具来限制Python进程的资源使用，比如在Linux中可以使用`ulimit`命令。

需要注意的是，资源限制通常在Unix类系统中使用较多，Windows系统不支持`resource`模块，可能需要其他方法来实现资源限制。