if sys.version[0] == "3": from urllib.request import urlretrieve else: from urllib import urlretrieve

时间: 2024-06-07 15:10:53 浏览: 177
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【爬虫学得好，JY进得早】：urllib模块详解

这段代码是用来检查 Python 版本并导入对应的模块，以便下载文件。如果 Python 版本大于等于 3，就从 urllib.request 模块中导入 urlretrieve 函数；否则从 urllib 模块中导入 urlretrieve 函数。这段代码的作用是为了保证代码在不同版本的 Python 中都能正常运行。
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import urllib.request response = urllib.request.urlopen('https://www.example.com') - response.read()：读取HTTPResponse对象中的内容，通常为网页的HTML源码。 - response.decode('utf-8')：将二...

import requests import urllib.request import os def quest_find(quest_url, awme_id): params = {"id": awme_id} respon = requests.get(quest_url, params=params).json() return respon["data"], respon["code"] def re_down(url,filename): try: urllib.request.urlretrieve(url,filename) except urllib.error.ContentTooShortError: print ('Network conditions is not good. Reloading...') re_down(url,filename) # 获取视频URL，并下载 if __name__ == '__main__': quest_url = "http://discover-rpc.cmm-crawler-intranet.k8s.limayao.com/play_url" save_path = "/home/algodev/sujunbin/whisper/test_model/video%s" %time if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) awme_ids = ['7119114587735100687'] with open('id_time.txt','r') as file: for line in file.readlines(): line = line.split() id = line[0] time1 = int(line[1]) if time1<10000: time ='<10s' elif 10000<=time1<20000: time='10-20s' elif 20000<=time1<30000: time='20-30s' elif 30000<=time1<40000: time='30-40s' elif 40000<=time1<50000: time='40-50s' elif 50000<=time1<60000: time='50-60s' elif 60000<=time1<90000: time='60-90s' elif 90000<=time1<120000: time='90-120s' elif 120000<=time1<180000: time='120-180s' elif time1>=180000: time='>180s' save_path = "/home/algodev/sujunbin/whisper/test_model/video%s" %time if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) data_json, code = quest_find(quest_url, id) play_url = data_json['play_url'] video_name = id + '.mp4' save_video_path = os.path.join(save_path, video_name) re_down(data_json['play_url'], save_video_path) print(save_video_path) for i in range(len(awme_ids)): data_json, code = quest_find(quest_url, awme_ids[i]) play_url = data_json['play_url'] video_name = awme_ids[i] + '.mp4' save_video_path = os.path.join(save_path, video_name) urllib.request.urlretrieve(data_json['play_url'], save_video_path) print(save_video_path) print("done!")这段代码有什么问题

1. 缺少必要的模块导入语句，需要添加 import time。 2. 代码中的变量名 awme_ids 可能有误，应该改为 aweme_ids。 3. 在 re_down() 函数中，若下载失败会无限递归调用自身，可能导致内存溢出。建议添加一...

import requests from lxml import etree import os from urllib.request import urlretrieve import sys url='https://www.huya.com/g' headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.112 Safari/537.36'} response=requests.get(url,headers=headers).content.decode() html=etree.HTML(response) req=html.xpath('//li[@class="g-gameCard-item"]//a//@data-gid') names=html.xpath('//li[@class="g-gameCard-item"]//a//p/text()') i=0 mylog=open('关键字大全.log',mode='a',encoding='utf-8') print(' -----------查找关键字大全-----------',file=mylog) #这里只是为了查看关键字美观而已,保存到记事本里 for re,name in zip(req,names): print('关键字:%s 查找id号:%s'%(name,re),end=' ',file=mylog) i+=1 if i==5: print('\n',file=mylog) i=0 mylog.close() name_1=input('\n请输入查找关键字：') for re,name in zip(req,names): if name_1==name: break if name_1!=name: print('没有你想查找的关键字') else: url='https://www.huya.com/g/{}#tag0'.format(re) data=requests.get(url,headers=headers).content.decode() html=etree.HTML(data) #链接 link_list=html.xpath('//a/img[@class="pic"]/@data-original') #名字 names_1_list=html.xpath('//span[@class="avatar fl"]//img/@title') # 文件名字 os.mkdir(name) for link, names_1 in zip(link_list, names_1_list): # 获取链接 link = link.split('?')[0] try: # 保存数据 urlretrieve(link, name + '/' + names_1 + '.jpg') print(names_1 + '100%') except: pass

1. 导入requests、lxml、os和urllib库，用于发送http请求、解析html文档、创建文件夹和下载图片。 2. 设置headers，伪装成浏览器的请求头，避免被服务器识别为爬虫。 3. 发送http请求，获取游戏直播分类下的html...

urllib.request.urlretrieve

urllib.request.urlretrieve 是 Python 的一个库函数，它可以将网络上的文件下载到本地。该函数有两个必须的参数：第一个是文件的 URL 地址，第二个是本地文件的路径。例如：urllib.request.urlretrieve(...

urllib.request.urlretrieve参数

urllib.request.urlretrieve(url, filename=None, reporthook=None, data=None) 参数说明： - url：要下载的文件 URL。 - filename：设置文件保存路径和文件名，如果未指定该参数，则使用临时文件。 - reporthook...

urllib.request.urlretrieve详解

urllib.request.urlretrieve 是一个Python内置的模块，它可以通过提供的URL从网络（或本地文件系统）上下载文件到本地磁盘。它可以接受一个URL参数，用来指定要下载的文件，还可以接受一个文件名参数，用来指定下载...

代码报错--------------------------------------------------------------------------- FileNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-31-6d8a5166ba6e> in <cell line: 3>() 1 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" 2 model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" ----> 3 urllib.request.urlretrieve(model_url, model_filename) /usr/lib/python3.10/urllib/request.py in urlretrieve(url, filename, reporthook, data) 249 # Handle temporary file setup. 250 if filename: --> 251 tfp = open(filename, 'wb') 252 else: 253 tfp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb'

urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph...

将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph...

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.edge.options import Options from selenium.webdriver.common.by import By import urllib.request edge_options = Options() edge_options.add_argument("--load-images=yes") # 启用图像加载 driver = webdriver.Edge('C:\Program Files (x86)\Microsoft\Edge\Application', options=edge_options) driver.get('https://www.example.comhttps://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/1.html') # 替换为你想要下载图片的网页 URL image_element = driver.find_element(By.XPATH, '//img') # 使用适当的定位方式找到图片元素 image_url = image_element.get_attribute('src') # 获取图片的 URL urllib.request.urlretrieve(image_url, 'D:\作业\图片') # 替换为你想要保存图片的路径和文件名 driver.quit() # 关闭浏览器会话 这串代码有错，请改正

这串代码存在几个错误，请参考以下修改后的代码： ...3. urllib.request.urlretrieve(image_url, 'D:\作业\图片') 这行代码中需要指定保存图片的完整路径和文件名，例如 'D:\作业\图片\image.jpg'。

urllib.request.urlretrieve下载文件不完整

3. 超时设置：默认情况下，urllib.request.urlretrieve函数具有一定的超时时间。如果下载的文件过大或网络速度较慢，超时时间可能不足以完成下载。你可以尝试增加超时时间，以便更充分地下载文件。 下面是一个示例...

urllib.request.urlretrieve 如果404会报错

是的，当使用 urllib.request.urlretrieve 下载文件时，如果请求的 URL 返回 404 状态码，会抛出 urllib.error.HTTPError 异常。此时需要在代码中捕获该异常并处理。以下是一个示例代码： python import ...

Traceback (most recent call last): File "D:\Python\pythonProject_pras\004_抓取知乎图片.py", line 27, in <module> urllib.request.urlretrieve(content_list[n], local) File "D:\Python\python39\lib\urllib\request.py", line 239, in urlretrieve with contextlib.closing(urlopen(url, data)) as fp: File "D:\Python\python39\lib\urllib\request.py", line 214, in urlopen return opener.open(url, data, timeout) File "D:\Python\python39\lib\urllib\request.py", line 501, in open req = Request(fullurl, data) File "D:\Python\python39\lib\urllib\request.py", line 320, in __init__ self.full_url = url File "D:\Python\python39\lib\urllib\request.py", line 346, in full_url self._parse() File "D:\Python\python39\lib\urllib\request.py", line 375, in _parse raise ValueError("unknown url type: %r" % self.full_url) ValueError: unknown url type: '" style=' 这个错误该怎么解决

这个错误是由于content_list中的某些字符串... urllib.request.urlretrieve(valid_urls[n], local) print("编号：" + str(i)) n = n + 1 这样可以确保只有以http://或https://开头的URL才会被保存和下载。

urllib.request.urlretrieve(url, filename)

这是Python中urllib库中的一个函数，用于下载一个URL（统一资源定位符）指定的网络文件，并将其保存到本地文件系统中的指定文件名。函数需要两个参数：URL和文件名。URL是需要下载的文件的网络地址，而文件名是要...

urllib.urlretrieve

urllib.urlretrieve是Python中的一个函数，用于从指定的URL下载文件并将其保存到本地文件系统中。它接受两个参数：URL和本地文件路径。该函数会自动处理HTTP和FTP协议，并支持重定向和代理。

X_train,T_train=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte')转化为相同形式train_num = 60000 test_num = 10000 img_dim = (1, 28, 28) img_size = 784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading " + file_name + " ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name, file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...") with gzip.open(file_path, 'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...") with gzip.open(file_path, 'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16) data = data.reshape(-1, img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file, 'wb') as f: pickle.dump(dataset, f, -1) print("Done!") def _change_one_hot_label(X): T = np.zeros((X.size, 10)) for idx, row in enumerate(T): row[X[idx]] = 1 return T def load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False): """读入MNIST数据集 Parameters ---------- normalize : 将图像的像素值正规化为0.0~1.0 one_hot_label : one_hot_label为True的情况下，标签作为one-hot数组返回 one-hot数组是指[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样的数组 flatten : 是否将图像展开为一维数组 Returns ------- (训练图像, 训练标签), (测试图像, 测试标签) """ if not os.path.exists(save_file): init_mnist() with open(save_file, 'rb') as f: dataset = pickle.load(f) if normalize: for key in ('train_img', 'test_img'): dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32) dataset[key] /= 255.0 if one_hot_label: dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label']) dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label']) if not flatten: for key in ('train_img', 'test_img'): dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28) return (dataset['train_img'], dataset['train_label']), (dataset['test_img'], dataset['test_label']) if name == 'main': init_mnist()模仿这段代码将获取同样形式

X_train = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte') T_train = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_test = idx2numpy....

attributeerror: module 'urllib' has no attribute 'urlretrieve'

这个错误是因为在使用urllib模块的urlretrieve函数时出现了问题，可能是因为该函数不存在或者被删除了。建议检查代码中是否正确导入了urllib模块，并且确认该模块中是否包含urlretrieve函数。如果还是无法解决问题，...

AttributeError: module 'urllib' has no attribute 'urlretrieve'

from urllib.request import urlretrieve 然后就可以直接使用urlretrieve方法了。 综上所述，要解决AttributeError: module 'urllib' has no attribute 'urlretrieve'的错误，可以采用更改导入方式或修改__...

import os.path import gzip import pickle import os import numpy as np import urllib url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz' } dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath("_file_")) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num=60000 test_num=10000 img_dim=(1,28,28) img_size=784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir+"/"+file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading"+file_name+" ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name,file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir+ "/" +file_name print("Converting" + file_name +"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path=dataset_dir+"/"+file_name print("Converting"+file_name+"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=16) data = data.reshape(-1,img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file,'wb') as f: pickle.dump(dataset,f,-1) print("Done") if __name__ =='__main__': init_mnist()

这段代码是用于下载MNIST数据集并将数据集转换成Numpy数组格式的函数。MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含了60000张训练图片和10000张测试图片。在函数中，首先定义了数据集的下载地址和四个文件的名称，...

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资源摘要信息:"本文将详细阐述客户端加密的要点，特别是针对使用JavaScript进行相关操作的方法和技巧。" 一、客户端加密的定义与重要性 客户端加密指的是在用户设备（客户端）上对数据进行加密处理，以防止数据在传输过程中被非法截取、篡改或读取。这种方法提高了数据的安全性，尤其是在网络传输过程中，能够有效防止敏感信息泄露。客户端加密通常与服务端加密相对，两者相互配合，共同构建起一个更加强大的信息安全防御体系。 二、客户端加密的类型 客户端加密可以分为对称加密和非对称加密两种。 1. 对称加密：使用相同的密钥进行加密和解密。这种方式加密速度快，但是密钥的分发和管理是个问题，因为任何知道密钥的人都可以解密信息。 2. 非对称加密：使用一对密钥，即公钥和私钥。公钥用于加密数据，而私钥用于解密。这种加密方式解决了密钥分发的问题，因为即使公钥被公开，没有私钥也无法解密数据。 三、JavaScript中实现客户端加密的方法 1. Web Cryptography API - Web Cryptography API是浏览器提供的一个原生加密API，支持公钥、私钥加密、散列函数、签名、验证和密钥生成等多种加密操作。通过使用Web Cryptography API，可以很容易地在客户端实现加密和解密。 2. CryptoJS - CryptoJS是一个流行的JavaScript加密库，它提供了许多加密算法，包括对称加密算法（如AES、DES等）和非对称加密算法（如RSA、ECC等）。它还提供了散列函数和消息认证码（MAC）算法。CryptoJS易于使用，而且提供了很多实用的示例代码。 3. Forge - Forge是一个安全和加密工具的JavaScript库。它提供了包括但不限于加密、签名、散列、数字证书、SSL/TLS协议等安全功能。使用Forge可以让开发者在不深入了解加密原理的情况下，也能在客户端实现复杂的加密操作。 四、客户端加密的关键实践 1. 密钥管理：确保密钥安全是客户端加密的关键。需要合理地生成、存储和分发密钥。 2. 加密算法选择：根据不同的安全需求和性能考虑，选择合适的安全加密算法。 3. 前后端协同：服务端和客户端需要协同工作，以确保加密过程的完整性和数据的一致性。 4. 错误处理和日志记录：确保系统能够妥善处理加密过程中可能出现的错误，并记录相关日志，以便事后分析和追踪。 五、客户端加密的安全注意事项 1. 防止时序攻击：时序攻击是一种通过分析加密操作所需时间来猜测密钥的方法。在编码时，要注意保证所有操作的时间一致。 2. 防止重放攻击：重放攻击指的是攻击者截获并重发合法的加密信息，以达到非法目的。需要通过添加时间戳、序列号或其他机制来防止重放攻击。 3. 防止侧信道攻击：侧信道攻击是指攻击者通过分析加密系统在运行时的物理信息（如功耗、电磁泄露、声音等）来获取密钥信息。在设计加密系统时，要尽量减少这些物理信息的泄露。 六、总结 客户端加密是现代网络信息安全中不可缺少的一环。通过理解上述加密方法、实践要点和安全注意事项，开发者能够更好地在客户端使用JavaScript实现数据加密，保障用户的隐私和数据的安全性。需要注意的是，客户端加密并不是万能的，它需要与服务端加密、HTTPS协议等其他安全措施一起配合，形成全方位的保护机制。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩