downloadFileStream = requests.get(url=userDataUrl) filename = "{bucket}/{folder}/{file_name}.csv".format( bucket=config.Configuration["BUCKET"], folder="pinterestUserFile", file_name=today, ) logging.info("filename:") logging.info(filename) logging.info("downloadFileStream:") logging.info(downloadFileStream.content) logging.info("downloadFileStream.status_code:") logging.info(downloadFileStream.status_code) # getCsvUrl生成csv fwrite = blobstore.open(filename, 'w', content_type='text/csv') fwrite.write(downloadFileStream.content.decode("utf-8")) fwrite.close()
时间: 2024-04-05 22:34:41 浏览: 12
这段代码的作用是从指定的 URL 中下载文件,并将其存储到 Google Cloud Storage 中。具体来说,代码使用 requests 库向指定的 URL 发送 GET 请求,获取文件的字节流(content)。然后,代码将文件内容写入到 Google Cloud Storage 中的指定文件中,文件路径和文件名由代码中的变量 filename 指定。最后,代码关闭文件流。
需要注意的是,代码中使用了 Python 的 logging 模块进行日志记录,可以方便地跟踪代码的执行情况。另外,代码中使用了 Google Cloud Storage 的 blobstore 模块进行文件的写入操作,需要先导入该模块。
相关问题
resource = requests.get(url=url,params=None,headers=headers)
这是一个使用Python的requests库发送HTTP GET请求的基本语法。其中:
- url是要请求的URL地址。
- params是一个字典类型的参数,可以包含在URL中的查询字符串参数。
- headers是一个字典类型的参数,包含HTTP请求头部信息。
例如,以下代码将向https://www.example.com发送一个不包含查询参数的GET请求,并设置了一个自定义的HTTP头部:
```python
import requests
url = 'https://www.example.com'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response.status_code)
print(response.text)
```
这将输出服务器响应的状态码和内容。
改进代码import requests with open('PRRSV.txt','r') as f: file_names = f.readlines() for file_name in file_names: file_name = file_name.strip() url = f"ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/genbank/all/{file_name}/{file_name}_genomic.gbff.gz" response = requests.get(url) with open(f'{file_name}.gbff.gz', 'wb') as f: f.write(response.content)
你的代码似乎是从NCBI下载一些基因组数据文件,然后保存到本地。如果你想改进代码,可以考虑以下几点:
1. 引入异常处理机制,以应对可能出现的网络连接异常、文件读写异常等情况。
2. 使用多线程或异步IO等技术,以提高下载的效率。
3. 将文件的下载和保存分开,以便于维护和修改。
4. 添加一些日志记录,以便于排查问题和追踪程序的执行情况。
下面是一个可能的改进版本的代码示例,供你参考:
```python
import os
import logging
import requests
import concurrent.futures
# 设置日志记录器
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel(logging.DEBUG)
sh.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(sh)
# 设置下载目录和线程数
DOWNLOAD_DIR = 'genomes'
THREADS = 4
# 下载文件的函数
def download_file(url, file_path):
try:
logger.debug(f"downloading {url}")
response = requests.get(url, stream=True)
response.raise_for_status()
with open(file_path, 'wb') as f:
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
f.write(chunk)
logger.debug(f"downloaded {file_path}")
except Exception as e:
logger.error(f"failed to download {url}: {e}")
# 下载文件列表中的所有文件
def download_files(file_list):
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=THREADS) as executor:
futures = []
for file_name in file_list:
file_name = file_name.strip()
url = f"ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/genbank/all/{file_name}/{file_name}_genomic.gbff.gz"
file_path = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, f"{file_name}.gbff.gz")
os.makedirs(os.path.dirname(file_path), exist_ok=True)
futures.append(executor.submit(download_file, url, file_path))
for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
future.result()
# 主函数
def main():
with open('PRRSV.txt', 'r') as f:
file_names = f.readlines()
download_files(file_names)
if __name__ == '__main__':
main()
```