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pythonurlib

發布時間: 2023-06-03 14:28:05

python 訪問鏈接,如何捕獲跳轉鏈接地址

可以的。
urlib.geturl()函數就可以返回打開的真實地址。

㈡ 如何給mac 上2.7.10的python添加requests模塊

直接找到requests的源碼, 展開後, 執行python setup.py install就可以安裝上requests。

requests需要一個依賴的包, 所以安裝時, 要保證計算機是可以聯網的。 requests據說是給人用的http工具包。 不過,老實說, 用了這么久, 真沒有感覺它有什麼方便之處。 很麻煩。 不如urlib或者是urllib2更簡單。 不過requests已經支持https了。

如果學習爬行建議你使用scrapy。 這個安裝比較困難, 不過功能強大。

㈢ 為什麼說Python是大數據全棧式開發語言

就像只要會JavaScript就可以寫出完整的Web應用,只要會Python,就可以實現一個完整的大數據處理平台。x0dx0ax0dx0a雲基礎設施x0dx0ax0dx0a這年頭,不支持雲平台,不支持海量數據,不支持動態伸縮,根本不敢說自己是做大數據的,頂多也就敢跟人說是做商業智能(BI)。x0dx0ax0dx0a雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStackx0dx0a x0dx0a,就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack,在剛推出時大肆強調自己是Java寫的,比Python有優勢。結果,搬石砸腳,2015年x0dx0a初,CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會,CloudStack眼看著就要壽終正寢。x0dx0ax0dx0a如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲,用公有雲,不論是AWS,GCE,Azure,還是阿里雲,青雲,在都提供了Python SDK,其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK,而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。x0dx0ax0dx0a提到基礎設施搭建,不得不提Hadoop,在今天,Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快,已經不再作為大數據處理的首選,但x0dx0a是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java,沒有官方提供Python支持,不過有很多第x0dx0a三方庫封裝了Hadoop的API介面(pydoop,hadoopy等等)。x0dx0ax0dx0aHadoop MapRece的替代者,是號稱快上100倍的 Spark ,其開發語言是Scala,但是提供了Scala,Java,Python的開發介面,想要討好那麼多用Python開發的數據科學家,不支持Python,真是說不過去。HDFS的替代品,比如GlusterFS, Ceph 等,都是直接提供Python支持。Yarn的替代者, Mesos 是C++實現,除C++外,提供了Java和Python的支持包。有個中文名字,叫做 開發自運維 。互聯網時代,只有能夠快速試驗新想法,並在第一時間,安全、可靠的交付業務價值,才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署,以及系統度量等技術實踐,是互聯網時代必不可少的。x0dx0ax0dx0a自動化構建是因應用而易的,如果是Python應用,因為有setuptools, pip, virtualenv, tox, x0dx0aflake8等工具的存在,自動化構建非常簡單。而且,因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器,所以用Python做自動化,不需要系統預x0dx0a安裝什麼軟體。x0dx0ax0dx0a自動化測試方面,基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架,而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者,Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。x0dx0ax0dx0a自動化配置管理工具,老牌的如Chef和Puppet,是Ruby開發,目前仍保持著強勁的勢頭。不過,新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化,受到越來越多開發這的歡迎,已經開始給前輩們製造了不少的壓力。x0dx0ax0dx0a在系統監控與度量方面,傳統的Nagios逐漸沒落,新貴如 Sensu 大受好評,雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配,這些都不是直接通過Python實現的,不過Python要接入這些工具,並不困難。x0dx0ax0dx0a除了上述這些工具,基於Python,提供完整DevOps功能的PaaS平台,如 Cloudify 和 Deis ,雖未成氣候,但已經得到大量關注。x0dx0ax0dx0a網路爬蟲x0dx0ax0dx0a大數據的數據從哪裡來?除了部分企業有能力自己產生大量的數據,大部分時候,是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。x0dx0ax0dx0a網路爬蟲是Python的傳統強勢領域,最流行的爬蟲框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能夠獨當一面的類庫。x0dx0ax0dx0a不過,網路爬蟲並不僅僅是打開網頁,解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作,常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取,傳統的x0dx0a線程池方式資源浪費比較大,線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程( Coroutine )操作,基於此發展起來很多並發庫,如Gevent,Eventlet,還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持,網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。x0dx0ax0dx0a抓取下來的數據,需要做分詞處理,Python在這方面也不遜色,著名的自然語言處理程序包NLTK,還有專門做中文分詞的Jieba,都是做分詞的利器。x0dx0ax0dx0a數據處理x0dx0ax0dx0a萬事俱備,只欠東風。這東風,就是數據處理演算法。從統計理論,到數據挖掘,機器學習,再到最近幾年提出來的深度學習理論,數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程?x0dx0ax0dx0a如果是在理論研究領域,R語言也許是最受數據科學家歡迎的,但是R語言的問題也很明顯,因為是統計學家們創建了R語言,所以其語法略顯怪異。而且x0dx0aR語言要想實現大規模分布式系統,還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗,演算法確定之後,再翻譯成工程語言。x0dx0ax0dx0aPython也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同,Python本身就是一門工程性語言,數據科學家用Python實現的演算法,可以直x0dx0a接用在產品中,這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛,Spark為了討好數據科學家,對這兩種語言x0dx0a提供了非常好的支持。x0dx0ax0dx0aPython的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy,給其他高級演算法打了非常好的基礎,matploglib讓x0dx0aPython畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法,基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ,是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速,實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然,還有 Pandas ,一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫,其DataFrame的設計借鑒自R語言,後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。x0dx0ax0dx0a對了,還有 iPython ,這個工具如此有用,以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境,能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下,iPython運行在命令行,可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。x0dx0a x0dx0aiPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人,這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果;如果對方沒有運行環境,還可以直接轉換成HTML或者PDF。x0dx0ax0dx0a為什麼是Pythonx0dx0ax0dx0a正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python,才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。x0dx0ax0dx0a對於開發工程師而言,Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力,在Python互動式環境中,執行 import thisx0dx0a x0dx0a,讀一讀Python之禪,你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力,和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不x0dx0a同,Python的軟體包增長速度一直比較穩定,同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻,但正是因為這個要求,才x0dx0a使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼,證明了這一點。x0dx0ax0dx0a對於運維工程師而言,Python的最大優勢在於,幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大,但畢竟語法不夠優雅,寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell,做一些復雜的任務,對運維人員來說,是一次解放。x0dx0ax0dx0a對於數據科學家而言,Python簡單又不失強大。和C/C++相比,不用做很多的底層工作,可以快速進行模型驗證;和Java相比,Python語法簡x0dx0a潔,表達能力強,同樣的工作只需要1/3代碼;和Matlab,Octave相比,Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過,Pythonx0dx0a是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——x0dx0a如何解決問題。

㈣ ue5python原理

Python先把代碼(.py文件)編譯成位元組碼,交給位元組碼虛擬機,然後解釋器一條一條執行位元組碼指令,從而完成程序的執行。

1.1python先把代碼(.py文件)編譯成位元組碼,交給位元組碼虛擬機,然後解釋器會從編譯得到的PyCodeObject對象中一條一條執行位元組碼指令,
並在當前的上下文環境中執行這條位元組碼指令,從而完成程序的執行。Python解釋器實際上是在模擬操作中執行文件的過程。PyCodeObject對象
中包含了位元組碼指令以及程序的所有靜態信息,但沒有包含程序運行時的動態信息——執行環境(PyFrameObject)

2. 位元組碼
位元組碼在python解釋器程序里對應的是PyCodeObject對象
.pyc文件是位元組碼在磁碟上的表現形式

2.1從整體上看:OS中執行程序離不開兩個概念:進程和線程。python中模擬了這兩個概念,模擬進程和線程的分別是PyInterpreterState和
PyTreadState。即:每個PyThreadState都對應著一個幀棧,python解釋器在多個線程上切換。當python解釋器開始執行時,它會先進行一
些初始化操作,最後進入PyEval_EvalFramEx函數,它的作用是不斷讀取編譯好的位元組碼,並一條一條執行,類似CPU執行指令的過程。函數內部
主要是一個switch結構,根據位元組碼的不同執行不同的代碼。

3. .pyc文件
PyCodeObject對象的創建時機是模塊載入的時候,及import
Python test.py會對test.py進行編譯成位元組碼並解釋執行,但是不會生成test.pyc
如果test.py載入了其他模塊,如import urlib2, Python會對urlib2.py進行編譯成位元組碼,生成urlib2.pyc,然後對位元組碼進行解釋
如果想生成test.pyc,我們可以使用Python內置模塊py_compile來編譯。
載入模塊時,如果同時存在.py和pyc,Python會嘗試使用.pyc,如果.pyc的編譯時間早於.py的修改時間,則重新編譯.py並更新.pyc。

4. PyCodeObject
Python代碼的編譯結果就是PyCodeObject對象

typedef struct {
PyObject_HEAD
int co_argcount; /* 位置參數個數 */
int co_nlocals; /* 局部變數個數 */
int co_stacksize; /* 棧大小 */
int co_flags;
PyObject *co_code; /* 位元組碼指令序列 */
PyObject *co_consts; /* 所有常量集合 */
PyObject *co_names; /* 所有符號名稱集合 */
PyObject *co_varnames; /* 局部變數名稱集合 */
PyObject *co_freevars; /* 閉包用的的變數名集合 */
PyObject *co_cellvars; /* 內部嵌套函數引用的變數名集合 */
/* The rest doesn』t count for hash/cmp */
PyObject *co_filename; /* 代碼所在文件名 */
PyObject *co_name; /* 模塊名|函數名|類名 */
int co_firstlineno; /* 代碼塊在文件中的起始行號 */
PyObject *co_lnotab; /* 位元組碼指令和行號的對應關系 */
void *co_zombieframe; /* for optimization only (see frameobject.c) */
} PyCodeObject;

5. .pyc文件格式
載入模塊時,模塊對應的PyCodeObject對象被寫入.pyc文件

6.分析位元組碼

6.1解析PyCodeObject
Python提供了內置函數compile可以編譯python代碼和查看PyCodeObject對象

6.2指令序列co_code的格式

opcode oparg opcode opcode oparg …
1 byte 2 bytes 1 byte 1 byte 2 bytes
Python內置的dis模塊可以解析co_code

7. 執行位元組碼
Python解釋器的原理就是模擬可執行程序再X86機器上的運行,X86的運行時棧幀如下圖

Python解釋器的原理就是模擬上述行為。當發生函數調用時,創建新的棧幀,對應Python的實現就是PyFrameObject對象。
PyFrameObject對象創建程序運行時的動態信息,即執行環境

7.1 PyFrameObject

typedef struct _frame{
PyObject_VAR_HEAD //"運行時棧"的大小是不確定的
struct _frame *f_back; //執行環境鏈上的前一個frame,很多個PyFrameObject連接起來形成執行環境鏈表
PyCodeObject *f_code; //PyCodeObject 對象,這個frame就是這個PyCodeObject對象的上下文環境
PyObject *f_builtins; //builtin名字空間
PyObject *f_globals; //global名字空間
PyObject *f_locals; //local名字空間
PyObject **f_valuestack; //"運行時棧"的棧底位置
PyObject **f_stacktop; //"運行時棧"的棧頂位置
//...
int f_lasti; //上一條位元組碼指令在f_code中的偏移位置
int f_lineno; //當前位元組碼對應的源代碼行
//...

//動態內存,維護(局部變數+cell對象集合+free對象集合+運行時棧)所需要的空間
PyObject *f_localsplus[1];
} PyFrameObject;

每一個 PyFrameObject對象都維護了一個 PyCodeObject對象,這表明每一個 PyFrameObject中的動態內存空間對象都和源代碼中的一段Code相對應。

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