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 20:56:23 浏览: 44
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。
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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。
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#!/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

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