urllib.request.urlopen(IP) 返回什么

`urllib.request.urlopen(IP)` 会返回一个类文件对象，您可以使用它来读取远程服务器返回的数据。具体来说，返回的对象具有以下属性和方法：

- `read([size])`: 读取远程服务器返回的数据，可选参数 `size` 指定要读取的字节数。
- `readline()`: 读取远程服务器返回的一行数据。
- `readlines()`: 读取远程服务器返回的所有数据，并将其按行分割成一个列表。
- `geturl()`: 返回远程服务器的 URL。
- `getcode()`: 返回远程服务器的 HTTP 状态码。

例如，以下代码演示如何使用 `urllib.request.urlopen` 来获取网站的 HTML 内容：

import urllib.request

url = "http://www.example.com"
response = urllib.request.urlopen(url)
html = response.read().decode("utf-8")
print(html)

在上面的代码中，我们首先使用 `urllib.request.urlopen` 函数来获取网站的 HTML 内容。然后，使用 `read` 函数读取网站的内容，并使用 `decode` 函数将其转换为字符串类型。最后，将 HTML 内容打印到控制台上。

相关问题

爬虫403问题解决urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

当你使用 urllib 库进行网络请求时，出现 HTTP Error 403: Forbidden 错误，这意味着服务器拒绝了你的请求。这通常是因为你的请求被防火墙或网站服务器拦截。

有一些方法可以解决这个问题：

1. 修改 User-Agent

有些网站会根据 User-Agent 来判断请求的来源，如果 User-Agent 不合法，就会拒绝请求。因此，你可以通过修改 User-Agent 来模拟浏览器请求。例如：

import urllib.request

url = 'http://www.example.com/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
req = urllib.request.Request(url, headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(req)
html = response.read()

2. 使用代理IP

如果你的 IP 被网站服务器封禁，可以使用代理 IP 来绕过限制。例如：

import urllib.request

url = 'http://www.example.com/'
proxy = urllib.request.ProxyHandler({'http': 'http://127.0.0.1:8888'})
opener = urllib.request.build_opener(proxy)
urllib.request.install_opener(opener)
response = urllib.request.urlopen(url)
html = response.read()

其中，`http://127.0.0.1:8888` 是代理服务器的地址。你可以在网上找到一些免费的代理服务器，在代码中修改为对应的地址即可。

3. 等待一段时间再请求

有些网站会对频繁请求进行限制，你可以等待一段时间再进行请求，或者减少请求频率。如果你是在爬取大量数据，建议使用异步爬虫库，如 asyncio、aiohttp 等，可以提高效率，并减少请求频率。

以上是一些常见的方法，但不保证一定可以解决问题。在实际操作中，还需要根据具体情况进行调整。

请将下面代码进行注释 import urllib.request import re import pandas as pd import time def getdata(url): req = urllib.request.Request(url) req.add_header('User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36') data = urllib.request.urlopen(req).read().decode('utf-8') str1 = str(data) pat = '''<tr> <td>(.?)</td> <td>(.?)</td> <td>(.?)</td> <td>(.?)(.?</td> <td>.?</td> </tr>''' result = re.compile(pat).findall(str1) return result if name == 'main': for i in range(1968, 2020): print('正在收集第%d年数据' % i) rank = [] country = [] zhou = [] total = [] url = 'https://www.kuaiyilicai.com/stats/global/yearly/g_gdp/' + str(i) + '.html' data = getdata(url) for j in range(0, len(data)): rank.append(data[j][0]) country.append(data[j][1]) zhou.append(data[j][2]) total.append(data[j][3]) dataframe = pd.DataFrame({'排名': rank, '国家/地区': country, '所在洲': zhou, 'GDP(美元计)': total}) dataframe.to_csv(str(i) + "年世界gdp排名.csv", index=False, sep=',', encoding="utf_8_sig", mode="a+") print(i, '年数据收集完成') time.sleep(2)

注释是程序员在代码中添加的一些解释，用于说明代码的作用、实现方法、变量含义等等。注释对于代码的阅读和维护非常重要。下面是对这段代码的注释：

# 导入所需模块
import urllib.request
import re
import pandas as pd
import time

# 定义获取数据的函数
def getdata(url):
    # 构造请求头，模拟浏览器访问
    req = urllib.request.Request(url)
    req.add_header('User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36')
    # 获取数据并解码
    data = urllib.request.urlopen(req).read().decode('utf-8')
    # 用正则表达式提取所需数据
    str1 = str(data)
    pat = '''<tr> <td>(.*)</td> <td>(.*)</td> <td>(.*)</td> <td>(.*)(.*)</td> <td>.*</td> </tr>'''
    result = re.compile(pat).findall(str1)
    return result

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 循环爬取1968年到2019年的数据
    for i in range(1968, 2020):
        print('正在收集第%d年数据' % i)
        # 定义存储数据的四个列表
        rank = []
        country = []
        zhou = []
        total = []
        # 构造获取数据的网址
        url = 'https://www.kuaiyilicai.com/stats/global/yearly/g_gdp/' + str(i) + '.html'
        # 调用获取数据的函数获取数据
        data = getdata(url)
        # 将数据存储到四个列表中
        for j in range(0, len(data)):
            rank.append(data[j][0])
            country.append(data[j][1])
            zhou.append(data[j][2])
            total.append(data[j][3])
        # 将四个列表转换为数据框并存储为csv文件
        dataframe = pd.DataFrame({'排名': rank, '国家/地区': country, '所在洲': zhou, 'GDP(美元计)': total})
        dataframe.to_csv(str(i) + "年世界gdp排名.csv", index=False, sep=',', encoding="utf_8_sig", mode="a+")
        # 输出提示信息
        print(i, '年数据收集完成')
        # 暂停2秒，避免访问频率过高被封IP
        time.sleep(2)