① 關於python 3 使用urllib 通過post提交表單,但表單並沒有提交出去
<form name="form1" action="login!login.do" method="post">
然後你提交的地址是url='http://localhost:8080/wl/user/login.jsp'
所以……
② python3urllib庫怎麼學習
所有方法過一遍,忌復制粘貼,一定要純手打,別以為這只是關系打字速度,和你復制粘貼差一個檔次
③ Python 2.7 urllib3 https 安全性問題怎麼解決
呵呵,雖然你問題解決了,但是看到了就說兩句,有個疑問,LZ創建文件的時候是從例外一個編寫窗口建的?好像和那個沒關系吧,只要文件路徑正確就行吧,跟在哪兒建的沒關系埃看你的錯誤提示是引入模塊的問題埃
④ 常用的python庫有哪些
10個頂級且實用的python庫
1、Dash
Dash是比較新的軟體包,它是用純python構建數據可視化app的理想選擇,因此特別適合處理數據的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合體。
2、Pygame
Pygame是SDL多媒體庫的python裝飾器,SDL是一個跨平台開發庫,旨在提供對以下內容的低級介面:音頻、鍵盤、滑鼠、游戲桿、基於OpenGL和Direct3D的圖形硬體。
Pygame具有高度的可移植性,幾乎可以在所有平台和操作系統上運行。盡管它具有完善的游戲引擎,但您也可以使用此庫直接從python腳本播放MP3文件。
3、Pillow
Pillow專門用於處理圖像,您可以使用該庫創建縮略圖,在文件格式之間轉換、旋轉、應用濾鏡、顯示圖像等等。如果您需要對許多圖像執行批量操作,這是理想的選擇。
4、Colorama
Colorama允許你在終端使用顏色,非常適合python腳本,文檔簡短而有趣,可以在Colorama PyPi頁面上找到。
5、JmesPath
在python中使用JSON非常容易,因為JSON在python字典上的映射非常好。此外,python帶有自己出色的json庫,用於解析和創建JSON。對我來說,這是它最好的功能之一,如果我需要使用JSON,可以考慮使用python。
JmesPath使python處理JSON更加容易,它允許您明確地指定如何從JSON文檔中提取元素。
6、Requests
Requests建立在世界上下載量最大的python庫urllib3上,它令Web請求變得非常簡單,功能強大且用途廣泛。
Requests可以完成您能想到的所有高級工作,比如:認證,使用cookie,執行POST、PUT、DELETE等,使用自定義證書,使用會話Session、使用代理等。
7、Simplejson
python中的本地json模塊有什麼問題?沒有!實際上,python的json是Simplejson。意思是:python採用了Simplejson的一個版本,並將其合並到每個發行版中,但是使用Simplejson具有一些優點:它適用於更多python版本、它比python隨附的版本更新頻率更高、它具有用C編寫的部分,因此非常快速。
8、Emoji
Emoji庫非常意思,但並非每個人都喜歡表情包,分析視角媒體數據時,Emoji包非常有用。
9、Python-dateutil
Python-dateutil模塊提供了對標准datetime模塊的強大擴展。我的經驗是:常規的python日期時間功能在哪裡結束,而Python-dateutil就出現了。
10、BeautifulSoup
如果您從網站上提取了一些HTML,則需要對其進行解析以獲取實際所需的內容。BeautifulSoup是一個python庫,用於從HTML和XML文件中提取數據。它提供了導航,搜索和修改解析樹的簡單方法。它非常強大,即使損壞了,也能夠處理各種HTML,這是一個非常強大的功能。
它的一些主要功能:
①BeautifulSoup會自動將傳入文檔轉換為Unicode,將傳出文檔轉換為UTF-8,您無需考慮編碼。
②BeautifulSoup位於流行的python解析器的頂部,使您可以嘗試不同的解析策略或提高靈活性。
⑤ python3 已經安裝了requests模塊,還是會提示MoleNotFoundError: No mole named 'urllib3'
先把已將安裝的requests模塊刪除
打開python3x.exe文件的安裝目錄
⑥ python爬蟲用什麼庫
以下是爬蟲經常用到的庫
請求庫
1. requests
requests庫應該是現在做爬蟲最火最實用的庫了,非常的人性化。有關於它的使用我之前也寫過一篇文章 一起看看Python之Requests庫 ,大家可以去看一下。
2.urllib3
urllib3是一個非常強大的http請求庫,提供一系列的操作URL的功能。
3.selenium
自動化測試工具。一個調用瀏覽器的 driver,通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作,比如輸入驗證碼。
對於這個庫並非只是Python才能用,像JAVA、Python、C#等都能夠使用selenium這個庫
4.aiohttp
基於 asyncio 實現的 HTTP 框架。非同步操作藉助於 async/await 關鍵字,使用非同步庫進行數據抓取,可以大大提高效率。
這個屬於進階爬蟲時候必須掌握的非同步庫。有關於aiohttp的詳細操作,可以去官方文檔:https://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/
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解析庫
1、beautifulsoup
html 和 XML 的解析,從網頁中提取信息,同時擁有強大的API和多樣解析方式。一個我經常使用的解析庫,對於html的解析是非常的好用。對於寫爬蟲的人來說這也是必須掌握的庫。
2、lxml
支持HTML和XML的解析,支持XPath解析方式,而且解析效率非常高。
3、pyquery
jQuery 的 Python 實現,能夠以 jQuery 的語法來操作解析 HTML 文檔,易用性和解析速度都很好。
數據存儲
1、pymysql
官方文檔:https://pymysql.readthedocs.io/en/latest/
一個純 Python 實現的 MySQL 客戶端操作庫。非常的實用、非常的簡單。
2、pymongo
官方文檔:https://api.mongodb.com/python/
顧名思義,一個用於直接連接 mongodb 資料庫進行查詢操作的庫。
3、redismp
redis-mp是將redis和json互轉的工具;redis-mp是基於ruby開發,需要ruby環境,而且新版本的redis-mp要求2.2.2以上的ruby版本,centos中yum只能安裝2.0版本的ruby。需要先安裝ruby的管理工具rvm安裝高版本的ruby。
⑦ 為什麼我安裝了anaconda,在運行python3的時候還是提醒我沒有urllib3庫呢。
請問你是用的jupyter notebook嗎?如果是conda env 下啟動jupyter notebook的話,確認一下anaconda navagator里是否在該環境下安裝了jupyter notebook。 如果沒安裝的話,你一樣可以啟動jupyter notebook,但是conda list下顯示的package是import不進jupyter notebook的,即使你能查到那個package的確在那兒。
⑧ Python編程網頁爬蟲工具集介紹
【導語】對於一個軟體工程開發項目來說,一定是從獲取數據開始的。不管文本怎麼處理,機器學習和數據發掘,都需求數據,除了通過一些途徑購買或許下載的專業數據外,常常需求咱們自己著手爬數據,爬蟲就顯得格外重要,那麼Python編程網頁爬蟲東西集有哪些呢?下面就來給大家一一介紹一下。
1、 Beautiful Soup
客觀的說,Beautifu Soup不完滿是一套爬蟲東西,需求協作urllib運用,而是一套HTML / XML數據分析,清洗和獲取東西。
2、Scrapy
Scrapy相Scrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling framework
for
Python.信不少同學都有耳聞,課程圖譜中的許多課程都是依託Scrapy抓去的,這方面的介紹文章有許多,引薦大牛pluskid早年的一篇文章:《Scrapy
輕松定製網路爬蟲》,歷久彌新。
3、 Python-Goose
Goose最早是用Java寫得,後來用Scala重寫,是一個Scala項目。Python-Goose用Python重寫,依靠了Beautiful
Soup。給定一個文章的URL, 獲取文章的標題和內容很便利,用起來非常nice。
以上就是Python編程網頁爬蟲工具集介紹,希望對於進行Python編程的大家能有所幫助,當然Python編程學習不止需要進行工具學習,還有很多的編程知識,也需要好好學起來哦,加油!
⑨ python3.4.3的urllib模塊init文件是空的,0KB
Python 3 urllib 庫的 __init__.py 確實是個空文件,沒有問題的。
如果樓主是初學的話 我補充一下 || __init__.py 文件是每個 Python 包都必須有的,空文件也可以,不然 Python 不會識別為包
⑩ 如何使用 python3+urllib 發送一個 application/json 的請求
head = {
'Accept': '*/*',
'Host': '',
'Connection': 'keep-alive',
'Content-Length': '245',
'Origin': '',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome'
'/51.0.2704.103 Safari/537.36',
'Content-Type': 'application/json',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
'Referer': '',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate'
}
cookie = cookiejar.CookieJar()
handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)
opener = urllib.request.build_opener(handler)
opener.addheader(head)
# 其他為了獲取 cookie 的各種請求。
.....
.....
.....
parsed_request_data = json.mps(self.hotel_search_request_data).encode()
response = openner.open(self.hotel_search_url, parsed_request_data)