使用python写一段代码,要求如下:使用requests.request("GET",),判断要场上传的数据data,是否已经上传,如果已经上传就不上传。

时间: 2024-02-26 14:56:23 浏览: 49
如果是使用 `GET` 请求来判断数据是否已经上传的话,一般是通过查询接口来实现,以下是相应的 Python 代码: ```python import requests # 假设要上传的数据为 data data = {...} # 构造查询参数 params = {...} # 发送 GET 请求,查询数据是否已经上传 response = requests.request("GET", url, params=params) if response.status_code == 200: # 请求成功 if response.json().get("code") == 0: # 数据已经上传 print("数据已经上传,无需重复上传") else: # 数据未上传 # 这里编写上传数据的代码 pass else: # 请求失败 print("请求失败") ``` 需要注意的是,这里的 `url` 是查询接口的地址,需要根据实际情况进行修改。此外,`if` 语句中判断数据是否已经上传的条件可能需要根据实际情况进行调整。同时,查询参数 `params` 也需要根据实际情况进行修改。
相关问题

使用python写一段代码,要求如下:使用requests.request("POST",),判断要场上传的数据data,是否已经上传,如果已经上传就不上传。

好的,以下是相应的 Python 代码: ```python import requests # 假设要上传的数据为 data data = {...} # 发送 POST 请求,检查数据是否已经上传 response = requests.request("POST", url, data=data) if response.status_code == 200: # 请求成功 if response.json().get("code") == 0: # 数据已经上传 print("数据已经上传,无需重复上传") else: # 数据未上传 # 这里编写上传数据的代码 pass else: # 请求失败 print("请求失败") ``` 需要注意的是,这里的 `url` 是上传接口的地址,需要根据实际情况进行修改。此外,`if` 语句中判断数据是否已经上传的条件可能需要根据实际情况进行调整。

from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup import requests # 发送请求返回页面标签 # response = urlopen("http://wmtp.net/tupian/haokan") response=urlopen("https://www.vdm8.com/") response = response.read().decode('utf-8') # 使用BeautifulSoup截取 soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser') # 截取所有img标签 print(soup.find_all("a")) # 文件名称 a = 0 # 遍历img标签集和 for item in soup.find_all("a"): print(item.attrs.get("data-original")) # 下载图片 # 下载图片保存的位置及名称 a += 1; fileurl = "D:/img/" + str(a) + ".png" # 写入保存 r = requests.get(item.attrs.get("data-original")) with open(fileurl, 'wb') as f: f.write(r.content) 伪装这行代码

这段代码是用于从指定网页中提取所有img标签,并将其中的图片下载到本地的代码。如果您想要伪装这段代码,可以参考以下方法: 1. 更改User-Agent:在发送请求之前,可以设置一个自定义的User-Agent头,来伪装浏览器或其他爬虫。 ```python headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } response = requests.get("https://www.vdm8.com/", headers=headers) ``` 2. 使用代理IP:通过使用代理IP,可以隐藏真实的请求IP地址。 ```python proxies = { 'http': 'http://your-proxy-ip:your-proxy-port', 'https': 'https://your-proxy-ip:your-proxy-port' } response = requests.get("https://www.vdm8.com/", proxies=proxies) ``` 在以上示例中,您需要将`your-proxy-ip`和`your-proxy-port`替换为实际的代理IP和端口。 请注意,爬取网站内容时需要遵守网站的使用规则和法律法规。确保您获得了合法许可并遵守网站的使用条款。
阅读全文

相关推荐

#!/usr/local/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2023/6/11 14:19 # @Author : 志在星空 # @File : jietu12.py # @Software: PyCharm import base64 import urllib import requests import json API_KEY = "jHxdMDf2bhEPxcG6zFoRUejo" SECRET_KEY = "QF5GO9eLQncG2Zr1MKrxLOWvKAkAtVfI" def main(): # 发送 OCR 请求并获取响应 url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general?access_token=" + get_access_token() # payload = 'image=%2F9j%2F4AAQ' headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Accept': 'application/json' } image_path = "11.jpg" with open(image_path, "rb") as image_file: image_data = image_file.read() response = requests.post(url, headers=headers, data=image_data) # response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) # 解析响应并提取 words_result 中的所有 words 字段 result = json.loads(response.text) print(result) # words_list = [item['words'] for item in result['words_result']] # print(words_list) # # # 打印所有提取到的内容 # for words in words_list: # print(words) def get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False): """ 获取文件base64编码 :param path: 文件路径 :param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded :return: base64编码信息 """ with open(path, "rb") as f: content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8") if urlencoded: content = urllib.parse.quote_plus(content) return content def get_access_token(): """ 使用 AK,SK 生成鉴权签名(Access Token) :return: access_token,或是None(如果错误) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token")) if __name__ == '__main__': main()运行出现{'log_id': 1667825949995168966, 'error_msg': 'param image not exist', 'error_code': 216101},怎么办

根据前端传过来的前端传递过来的开始时间和结束时间参数 筛选创建时间在开始时间和结束时间区间的数据 修改后端写法def get_bugs_data(): api_url = "https://api.tapd.cn/bugs" api_headers = {"Authorization": "#", "content-type": "application/json"}iterations_url = "https:/"count_url ="https://at" params_count = {"status": "closed","workspace_id": 41571821, } # 发送请求,获取缺陷总数 response = requests.get(count_url, params=params_count, headers=api_headers) if response.status_code == 200: total_bug = response.json()total_count = total_bug['data']['count'] print(total_count) else: print("Error: Failed to retrieve count. Status code: ", response.status_code) start_time = request.get('start_time') end_time = request.get('end_time') start_time =datetime.strptime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') end_time = datetime.strptime(end_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') bug_list = [] for i in range(1,total_count//200): params = {"limit": 200, "status": "closed", "workspace_id": 41571821, "page": i } response = requests.get(api_url, params=params, headers=api_headers) if response.status_code == 200: res = response.json() for bug_item in res['data']: if bug_item['Bug']['fixer'] and bug_item['Bug']['fixer'] in white_name:bug_data_dict = {"bug_title": bug_item['Bug']['title'], "bug_created": bug_item['Bug']['created'], "bug_fixer": bug_item['Bug']['fixer'], "bug_resolved": bug_item['Bug']['resolved'], "bug_url": f"https://www.tapd.cn/41571821/bugtrace/bugs/view?bug_id={bug_item['Bug']['id']}" } params_iteration = {"limit": 200, "workspace_id": 41571821, "id": bug_item['Bug']['iteration_id'] }response =requests.get(iterations_url, params=params_iteration, headers=api_headers)if response.status_code == 200: iterations = response.json() iteration_name = iterations['data'][0]['Iteration']['name'] bug_data_dict['iteration_name'] = iteration_name bug_list.append(bug_data_dict) else: print("Error: Failed to retrieve iterations. Status code: ", response.status_code) return {"code": 200, "msg": "成功", "data": bug_list}

import cv2 import base64 import requests import translate_api from flask import Flask, request, render_template app = Flask(name) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/process', methods=['POST']) def process(): file = request.files['image'] file.save('uploaded_image.jpg') # 使用OpenCV或Pillow加载和处理图像数据 result = ''.join(ocr('uploaded_image.jpg')) #image = cv2.imread('uploaded_image.jpg') #result = image_recognition(image) translation = translate_api.translate(result) return render_template('result.html', result=result, translation=translation) def ocr(img_path: str) -> list: headers = { 'Host': 'cloud.baidu.com', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.114 Safari/537.36 Edg/89.0.774.76', 'Accept': '/', 'Origin': 'https://cloud.baidu.com', 'Sec-Fetch-Site': 'same-origin', 'Sec-Fetch-Mode': 'cors', 'Sec-Fetch-Dest': 'empty', 'Referer': 'https://cloud.baidu.com/product/ocr/general', 'Accept-Language': 'zh-CH,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6', } # 打开图片并对其使用 base64 编码 with open(img_path, 'rb') as f: img = base64.b64encode(f.read()) data = { 'image': 'data:image/jpeg;base64,'+str(img)[2:-1], 'image_url': '', 'type': 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic', 'detect_direction': 'false' } # 开始调用 ocr 的 api response = requests.post( 'https://cloud.baidu.com/aidemo', headers=headers, data=data) ocr_text = [] result = response.json()['data'] if not result.get('words_result'): return [] # 将识别的字符串添加到列表里面 for r in result['words_result']: text = r['words'].strip() ocr_text.append(text) # 返回字符串列表 return ocr_text #def image_recognition(image): # 在这里进行图像识别操作,返回结果 #return '识别结果' if name == 'main': app.run() 修改代码

最新推荐

recommend-type

使用Python爬虫库requests发送请求、传递URL参数、定制headers

- **设置cookies**:使用`cookies`参数传递cookies,如`requests.get(url, cookies={'cookie_name': 'cookie_value'})`。 - **文件上传**:在`post`请求中使用`files`参数可以上传文件。 - **分块下载**:使用`...
recommend-type

Python中用post、get方式提交数据的方法示例

这里,我们使用requests.post()函数发送POST请求,payload是你要发送的数据,headers指定请求头,表明数据是以JSON格式发送的。 **带有Token的POST请求**: ```python def post_data_with_token(): url = ...
recommend-type

python爬虫实现POST request payload形式的请求

与常见的`form data`不同,`request payload`是一种将数据以JSON或其他格式发送到服务器的方式。本文将详细介绍这两种数据格式的区别以及如何在Python中实现`request payload`形式的POST请求。 ### 1. HTTP请求中的...
recommend-type

Python使用grequests并发发送请求的示例

运行这段代码,你会看到错误处理函数被调用,并且`res_list`中包含了未成功执行的请求。 总的来说,`grequests`是提高Python HTTP请求效率的有效工具,尤其适用于需要大量并发请求的场景。它简化了并发请求的实现,...
recommend-type

Python爬虫常用的三大库(Request的介绍)

在Python编程领域,爬虫开发是一项重要且有趣的任务,它涉及到网络数据的抓取和处理。在众多Python库中,有三个特别受欢迎的库被广泛用于爬虫开发:`requests`、`BeautifulSoup`和`Scrapy`。本文将重点介绍`requests...
recommend-type

PHP集成Autoprefixer让CSS自动添加供应商前缀

标题和描述中提到的知识点主要包括:Autoprefixer、CSS预处理器、Node.js 应用程序、PHP 集成以及开源。 首先,让我们来详细解析 Autoprefixer。 Autoprefixer 是一个流行的 CSS 预处理器工具,它能够自动将 CSS3 属性添加浏览器特定的前缀。开发者在编写样式表时,不再需要手动添加如 -webkit-, -moz-, -ms- 等前缀,因为 Autoprefixer 能够根据各种浏览器的使用情况以及官方的浏览器版本兼容性数据来添加相应的前缀。这样可以大大减少开发和维护的工作量,并保证样式在不同浏览器中的一致性。 Autoprefixer 的核心功能是读取 CSS 并分析 CSS 规则,找到需要添加前缀的属性。它依赖于浏览器的兼容性数据,这一数据通常来源于 Can I Use 网站。开发者可以通过配置文件来指定哪些浏览器版本需要支持,Autoprefixer 就会自动添加这些浏览器的前缀。 接下来,我们看看 PHP 与 Node.js 应用程序的集成。 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境,它使得 JavaScript 可以在服务器端运行。Node.js 的主要特点是高性能、异步事件驱动的架构,这使得它非常适合处理高并发的网络应用,比如实时通讯应用和 Web 应用。 而 PHP 是一种广泛用于服务器端编程的脚本语言,它的优势在于简单易学,且与 HTML 集成度高,非常适合快速开发动态网站和网页应用。 在一些项目中,开发者可能会根据需求,希望把 Node.js 和 PHP 集成在一起使用。比如,可能使用 Node.js 处理某些实时或者异步任务,同时又依赖 PHP 来处理后端的业务逻辑。要实现这种集成,通常需要借助一些工具或者中间件来桥接两者之间的通信。 在这个标题中提到的 "autoprefixer-php",可能是一个 PHP 库或工具,它的作用是把 Autoprefixer 功能集成到 PHP 环境中,从而使得在使用 PHP 开发的 Node.js 应用程序时,能够利用 Autoprefixer 自动处理 CSS 前缀的功能。 关于开源,它指的是一个项目或软件的源代码是开放的,允许任何个人或组织查看、修改和分发原始代码。开源项目的好处在于社区可以一起参与项目的改进和维护,这样可以加速创新和解决问题的速度,也有助于提高软件的可靠性和安全性。开源项目通常遵循特定的开源许可证,比如 MIT 许可证、GNU 通用公共许可证等。 最后,我们看到提到的文件名称 "autoprefixer-php-master"。这个文件名表明,该压缩包可能包含一个 PHP 项目或库的主分支的源代码。"master" 通常是源代码管理系统(如 Git)中默认的主要分支名称,它代表项目的稳定版本或开发的主线。 综上所述,我们可以得知,这个 "autoprefixer-php" 工具允许开发者在 PHP 环境中使用 Node.js 的 Autoprefixer 功能,自动为 CSS 规则添加浏览器特定的前缀,从而使得开发者可以更专注于内容的编写而不必担心浏览器兼容性问题。
recommend-type

揭秘数字音频编码的奥秘:非均匀量化A律13折线的全面解析

# 摘要 数字音频编码技术是现代音频处理和传输的基础,本文首先介绍数字音频编码的基础知识,然后深入探讨非均匀量化技术,特别是A律压缩技术的原理与实现。通过A律13折线模型的理论分析和实际应用,本文阐述了其在保证音频信号质量的同时,如何有效地降低数据传输和存储需求。此外,本文还对A律13折线的优化策略和未来发展趋势进行了展望,包括误差控制、算法健壮性的提升,以及与新兴音频技术融合的可能性。 # 关键字 数字音频编码;非均匀量化;A律压缩;13折线模型;编码与解码;音频信号质量优化 参考资源链接:[模拟信号数字化:A律13折线非均匀量化解析](https://wenku.csdn.net/do
recommend-type

arduino PAJ7620U2

### Arduino PAJ7620U2 手势传感器 教程 #### 示例代码与连接方法 对于Arduino开发PAJ7620U2手势识别传感器而言,在Arduino IDE中的项目—加载库—库管理里找到Paj7620并下载安装,完成后能在示例里找到“Gesture PAJ7620”,其中含有两个示例脚本分别用于9种和15种手势检测[^1]。 关于连线部分,仅需连接四根线至Arduino UNO开发板上的对应位置即可实现基本功能。具体来说,这四条线路分别为电源正极(VCC),接地(GND),串行时钟(SCL)以及串行数据(SDA)[^1]。 以下是基于上述描述的一个简单实例程序展示如
recommend-type

网站啄木鸟:深入分析SQL注入工具的效率与限制

网站啄木鸟是一个指的是一类可以自动扫描网站漏洞的软件工具。在这个文件提供的描述中,提到了网站啄木鸟在发现注入漏洞方面的功能,特别是在SQL注入方面。SQL注入是一种常见的攻击技术,攻击者通过在Web表单输入或直接在URL中输入恶意的SQL语句,来欺骗服务器执行非法的SQL命令。其主要目的是绕过认证,获取未授权的数据库访问权限,或者操纵数据库中的数据。 在这个文件中,所描述的网站啄木鸟工具在进行SQL注入攻击时,构造的攻击载荷是十分基础的,例如 "and 1=1--" 和 "and 1>1--" 等。这说明它的攻击能力可能相对有限。"and 1=1--" 是一个典型的SQL注入载荷示例,通过在查询语句的末尾添加这个表达式,如果服务器没有对SQL注入攻击进行适当的防护,这个表达式将导致查询返回真值,从而使得原本条件为假的查询条件变为真,攻击者便可以绕过安全检查。类似地,"and 1>1--" 则会检查其后的语句是否为假,如果查询条件为假,则后面的SQL代码执行时会被忽略,从而达到注入的目的。 描述中还提到网站啄木鸟在发现漏洞后,利用查询MS-sql和Oracle的user table来获取用户表名的能力不强。这表明该工具可能无法有效地探测数据库的结构信息或敏感数据,从而对数据库进行进一步的攻击。 关于实际测试结果的描述中,列出了8个不同的URL,它们是针对几个不同的Web应用漏洞扫描工具(Sqlmap、网站啄木鸟、SqliX)进行测试的结果。这些结果表明,针对提供的URL,Sqlmap和SqliX能够发现注入漏洞,而网站啄木鸟在多数情况下无法识别漏洞,这可能意味着它在漏洞检测的准确性和深度上不如其他工具。例如,Sqlmap在针对 "http://www.2cto.com/news.php?id=92" 和 "http://www.2cto.com/article.asp?ID=102&title=Fast food marketing for children is on the rise" 的URL上均能发现SQL注入漏洞,而网站啄木鸟则没有成功。这可能意味着网站啄木鸟的检测逻辑较为简单,对复杂或隐蔽的注入漏洞识别能力不足。 从这个描述中,我们也可以了解到,在Web安全测试中,工具的多样性选择是十分重要的。不同的安全工具可能对不同的漏洞和环境有不同的探测能力,因此在实际的漏洞扫描过程中,安全测试人员需要选择合适的工具组合,以尽可能地全面地检测出应用中存在的漏洞。 在标签中指明了这是关于“sql注入”的知识,这表明了文件主题的核心所在。SQL注入是一种常见的网络攻击方式,安全测试人员、开发人员和网络管理员都需要对此有所了解,以便进行有效的防御和检测。 最后,提到了压缩包子文件的文件名称列表,其中包含了三个文件:setup.exe、MD5.exe、说明_Readme.html。这里提供的信息有限,但可以推断setup.exe可能是一个安装程序,MD5.exe可能是一个计算文件MD5散列值的工具,而说明_Readme.html通常包含的是软件的使用说明或者版本信息等。这些文件名暗示了在进行网站安全测试时,可能涉及到安装相关的软件工具,以及进行文件的校验和阅读相应的使用说明。然而,这些内容与文件主要描述的web安全漏洞检测主题不是直接相关的。
recommend-type

【GPStoolbox使用技巧大全】:20个实用技巧助你精通GPS数据处理

# 摘要 GPStoolbox是一个广泛应用于GPS数据处理的软件工具箱,它提供了从数据导入、预处理、基本分析到高级应用和自动化脚本编写的全套功能。本文介绍了GPStoolbox的基本概况、安装流程以及核心功能,探讨了如何