① 关于python 3 使用urllib 通过post提交表单,但表单并没有提交出去
<form name="form1" action="login!login.do" method="post">
然后你提交的地址是url='http://localhost:8080/wl/user/login.jsp'
所以……
② python3urllib库怎么学习
所有方法过一遍,忌复制粘贴,一定要纯手打,别以为这只是关系打字速度,和你复制粘贴差一个档次
③ Python 2.7 urllib3 https 安全性问题怎么解决
呵呵,虽然你问题解决了,但是看到了就说两句,有个疑问,LZ创建文件的时候是从例外一个编写窗口建的?好像和那个没关系吧,只要文件路径正确就行吧,跟在哪儿建的没关系埃看你的错误提示是引入模块的问题埃
④ 常用的python库有哪些
10个顶级且实用的python库
1、Dash
Dash是比较新的软件包,它是用纯python构建数据可视化app的理想选择,因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。
2、Pygame
Pygame是SDL多媒体库的python装饰器,SDL是一个跨平台开发库,旨在提供对以下内容的低级接口:音频、键盘、鼠标、游戏杆、基于OpenGL和Direct3D的图形硬件。
Pygame具有高度的可移植性,几乎可以在所有平台和操作系统上运行。尽管它具有完善的游戏引擎,但您也可以使用此库直接从python脚本播放MP3文件。
3、Pillow
Pillow专门用于处理图像,您可以使用该库创建缩略图,在文件格式之间转换、旋转、应用滤镜、显示图像等等。如果您需要对许多图像执行批量操作,这是理想的选择。
4、Colorama
Colorama允许你在终端使用颜色,非常适合python脚本,文档简短而有趣,可以在Colorama PyPi页面上找到。
5、JmesPath
在python中使用JSON非常容易,因为JSON在python字典上的映射非常好。此外,python带有自己出色的json库,用于解析和创建JSON。对我来说,这是它最好的功能之一,如果我需要使用JSON,可以考虑使用python。
JmesPath使python处理JSON更加容易,它允许您明确地指定如何从JSON文档中提取元素。
6、Requests
Requests建立在世界上下载量最大的python库urllib3上,它令Web请求变得非常简单,功能强大且用途广泛。
Requests可以完成您能想到的所有高级工作,比如:认证,使用cookie,执行POST、PUT、DELETE等,使用自定义证书,使用会话Session、使用代理等。
7、Simplejson
python中的本地json模块有什么问题?没有!实际上,python的json是Simplejson。意思是:python采用了Simplejson的一个版本,并将其合并到每个发行版中,但是使用Simplejson具有一些优点:它适用于更多python版本、它比python随附的版本更新频率更高、它具有用C编写的部分,因此非常快速。
8、Emoji
Emoji库非常意思,但并非每个人都喜欢表情包,分析视角媒体数据时,Emoji包非常有用。
9、Python-dateutil
Python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是:常规的python日期时间功能在哪里结束,而Python-dateutil就出现了。
10、BeautifulSoup
如果您从网站上提取了一些HTML,则需要对其进行解析以获取实际所需的内容。BeautifulSoup是一个python库,用于从HTML和XML文件中提取数据。它提供了导航,搜索和修改解析树的简单方法。它非常强大,即使损坏了,也能够处理各种HTML,这是一个非常强大的功能。
它的一些主要功能:
①BeautifulSoup会自动将传入文档转换为Unicode,将传出文档转换为UTF-8,您无需考虑编码。
②BeautifulSoup位于流行的python解析器的顶部,使您可以尝试不同的解析策略或提高灵活性。
⑤ python3 已经安装了requests模块,还是会提示MoleNotFoundError: No mole named 'urllib3'
先把已将安装的requests模块删除
打开python3x.exe文件的安装目录
⑥ python爬虫用什么库
以下是爬虫经常用到的库
请求库
1. requests
requests库应该是现在做爬虫最火最实用的库了,非常的人性化。有关于它的使用我之前也写过一篇文章 一起看看Python之Requests库 ,大家可以去看一下。
2.urllib3
urllib3是一个非常强大的http请求库,提供一系列的操作URL的功能。
3.selenium
自动化测试工具。一个调用浏览器的 driver,通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作,比如输入验证码。
对于这个库并非只是Python才能用,像JAVA、Python、C#等都能够使用selenium这个库
4.aiohttp
基于 asyncio 实现的 HTTP 框架。异步操作借助于 async/await 关键字,使用异步库进行数据抓取,可以大大提高效率。
这个属于进阶爬虫时候必须掌握的异步库。有关于aiohttp的详细操作,可以去官方文档:https://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/
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解析库
1、beautifulsoup
html 和 XML 的解析,从网页中提取信息,同时拥有强大的API和多样解析方式。一个我经常使用的解析库,对于html的解析是非常的好用。对于写爬虫的人来说这也是必须掌握的库。
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 实现,能够以 jQuery 的语法来操作解析 HTML 文档,易用性和解析速度都很好。
数据存储
1、pymysql
官方文档:https://pymysql.readthedocs.io/en/latest/
一个纯 Python 实现的 MySQL 客户端操作库。非常的实用、非常的简单。
2、pymongo
官方文档:https://api.mongodb.com/python/
顾名思义,一个用于直接连接 mongodb 数据库进行查询操作的库。
3、redismp
redis-mp是将redis和json互转的工具;redis-mp是基于ruby开发,需要ruby环境,而且新版本的redis-mp要求2.2.2以上的ruby版本,centos中yum只能安装2.0版本的ruby。需要先安装ruby的管理工具rvm安装高版本的ruby。
⑦ 为什么我安装了anaconda,在运行python3的时候还是提醒我没有urllib3库呢。
请问你是用的jupyter notebook吗?如果是conda env 下启动jupyter notebook的话,确认一下anaconda navagator里是否在该环境下安装了jupyter notebook。 如果没安装的话,你一样可以启动jupyter notebook,但是conda list下显示的package是import不进jupyter notebook的,即使你能查到那个package的确在那儿。
⑧ Python编程网页爬虫工具集介绍
【导语】对于一个软件工程开发项目来说,一定是从获取数据开始的。不管文本怎么处理,机器学习和数据发掘,都需求数据,除了通过一些途径购买或许下载的专业数据外,常常需求咱们自己着手爬数据,爬虫就显得格外重要,那么Python编程网页爬虫东西集有哪些呢?下面就来给大家一一介绍一下。
1、 Beautiful Soup
客观的说,Beautifu Soup不完满是一套爬虫东西,需求协作urllib运用,而是一套HTML / XML数据分析,清洗和获取东西。
2、Scrapy
Scrapy相Scrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling framework
for
Python.信不少同学都有耳闻,课程图谱中的许多课程都是依托Scrapy抓去的,这方面的介绍文章有许多,引荐大牛pluskid早年的一篇文章:《Scrapy
轻松定制网络爬虫》,历久弥新。
3、 Python-Goose
Goose最早是用Java写得,后来用Scala重写,是一个Scala项目。Python-Goose用Python重写,依靠了Beautiful
Soup。给定一个文章的URL, 获取文章的标题和内容很便利,用起来非常nice。
以上就是Python编程网页爬虫工具集介绍,希望对于进行Python编程的大家能有所帮助,当然Python编程学习不止需要进行工具学习,还有很多的编程知识,也需要好好学起来哦,加油!
⑨ python3.4.3的urllib模块init文件是空的,0KB
Python 3 urllib 库的 __init__.py 确实是个空文件,没有问题的。
如果楼主是初学的话 我补充一下 || __init__.py 文件是每个 Python 包都必须有的,空文件也可以,不然 Python 不会识别为包
⑩ 如何使用 python3+urllib 发送一个 application/json 的请求
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)
# 其他为了获取 cookie 的各种请求。
.....
.....
.....
parsed_request_data = json.mps(self.hotel_search_request_data).encode()
response = openner.open(self.hotel_search_url, parsed_request_data)