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

时间: 2024-06-07 17:10:53 浏览: 175
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使用urllib库的urlretrieve()方法下载网络文件到本地的方法

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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Python urllib模块urlopen()与urlretrieve()详解

1.urlopen()方法urllib.urlopen(url[, data[, proxies]]) :创建一个表示远程url的类文件对象，然后像本地文件一样操作这个类文件对象来获取远程数据。参数url表示远程数据的路径，一般是网址；参数data表示以post方式提交到url的数据(玩过web的人应该知道提交数据的两种方式：post与get。如果你不清楚，也不必太在意，一般情况下很少用到这个参数)；参数proxies用于设置代理。urlopen返回 一个类文件对象，它提供了如下方法：read() , readline() , readlines() , fileno() , close()
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Python urllib.request对象案例解析

- **案例3**使用了urlretrieve()函数，这是一个方便的内置方法，可以直接从URL下载文件到本地。 3. **其他模块**： - urllib.error处理HTTP请求过程中可能出现的异常，如HTTPError。 - urllib.parse模块...

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 标准库中的一个函数，用于下载文件。它的作用是从指定的 URL 中下载文件，并将其保存到本地。 使用 urllib.request.urlretrieve 函数，你可以通过以下方式下载文件： ...

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...

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...

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'

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__...

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，...

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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名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe
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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。
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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