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python 2.7 urlopen 函数,如何提高下载速度.

可以使用多进程或多线程并发下载。其实你的方法已经是多进程的一种了。

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python中有多进程模块multiprocessing和多线程multithreading。

思路是这样,将需要下载的连接送入队列,然后各个进程(或线程)从队列里拿任务然后下载。前面的两个类库都提供进程、线程安全的队列。

楼下给了个多线程的示例,这里我给一个稍微复杂点的进程的示例。其实线程和进程库的接口基本是一致的。

#!/usr/bin/env python

# encoding=utf-8

# test.py

from multiprocessing import Queue, Process

from Queue import Empty

import urllib

import time

urls = [line.strip() for line in open('urls.txt')]

queue = Queue(1024)

for url in urls:

queue.put(url)

def download():

while True:

try:

url = queue.get()

f = urllib.urlopen(url)

r = f.read()

# 这里保存你下载的文件

except Empty:

time.sleep(5)

except Exception, e:

print 'download error: %s' % e

for i in range(10):

p = Process(target=download)

p.start()

p.join()

使用方法:编辑一个文件urls.txt,每行一个url。然后:

nohup ./test.py 

结束进程则需要找到它的进程号,然后kill -9

望采纳,谢谢支持!

python常用函数包有哪些?

一些python常用函数包:

1、Urllib3

Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端,它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能:

线程安全

连接池

客户端 SSL/TLS 验证

使用分段编码上传文件

用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 编码

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库(#22)的基础,后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础,后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer(#7)是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中,其介绍页面不推荐人们现在使用,或者至少等版本固定下来再用,因为其 API 可能发生变化,在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可,而删除包只需pip uninstall package name即可。

最大优点之一是它可以获取包列表,通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv(列表中的 #57),就可以创建可预测的隔离环境,同时不会干扰底层系统,反之亦然。

5、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 datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能补足那一块。

6、Requests

Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说,很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层,并且考虑到它对内部的控制级别,它一般是作为其他项目的依赖项。

7、Certifi

近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的,能防止窃听行为。

8、Idna

根据其 PyPI 页面,idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名(IDNA)协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数:ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容,计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML:列表、字典,甚至是类实例都包括在内。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用:

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码(X.208)的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写,它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift?这就是它们的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。

12、Chardet

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说,需要分析大量随机文本时,这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据,但不知道用的是什么字符集时使用它。

13、RSA

rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持:

加密和解密

签名和验证签名

根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库,也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath,发音为“James path”,使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。

15、Setuptools

它是用于创建 Python 包的工具。不过,其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途,并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点,特别是这个创建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一样,这个库可帮助你处理日期和时间。有时候,时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包,可以让事情变得简单些。

17、Futures

从 Python 3.2 开始,python 提供current.futures模块,可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户,因为 Python 3 原生提供了该模块。

18、Colorama

使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色:

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python函数

参数match是正则表达式匹配后的结果,match.group(1)就是返回结果1。

import re

m = re.search('(^.+?)\n(.+?$)', 'print "111"\nprint "222"')

print m.group(1)#print "111"eval()一般是用来执行字符串代码,也就是命令注入。

其中的参数code:就是要执行的代码,比如print

"111"

其中的参数scope:是code执行范围的字典.

由于匹配的字符串代码经常有格式对齐等问题,所以加一个try

except来捕捉。

exec跟eval类似,可以执行代码,但是只是一个语法,没有返回值。

exec

code

in

scope就是执行code作用范围为scope字典

Python常用函数三有哪些?这7个函数使用频率最高,总算搞明白了

1.1 例如:print(hex(2))案例

1.2 输出函数:print(hex(2))

1.3 输出结果:0x2

1.4 解析说明:返回16进制的数。

2.1 例如:print(chr(10))案例

2.2 输出函数:print(chr(10))

2.3 输出结果:0o12

2.4 解析说明:返回当前整数对应的ASCll码

3.1 例如:print(ord("b"))案例

3.2 输出函数:print(ord("b"))

3.3 输出结果:98

3.4 解析说明:返回当前ASCll码的10进制数

4.1 例如:print(chr(97))

4.2 输出函数:print(chr(97))

4.3 输出结果:b

4.4 解析说明:返回当前ASCll码的10进制数。

案例一:给你一个字符串,s = 'hello kitty'

1.1 输出函数:print(s.capitalize())

1.2 输出结果:0x2

1.3 解析说明:返回16进制的数。

2.1输出函数:print(s.replace('kitty','kuang'))

2.2 输出结果:hello kuang

2.3 解析说明:替换功能,将kitty换成kuang。

2.4 输出函数:print(s.replace('4','KK'))

2.5 输出结果:12KK12KK

2.6 解析说明:所有的4都替换成KK

2.7 输出函数:print(s.replace('4','KK'))

2.8 输出结果:12KK12KK124

2.9 解析说明:将前两个的4替换成go

案例一:给你一个字符串,ip = '192.168.1.1'

3.1 输出函数:print(ip.split(','))

3.2 输出结果:['192.168.1.1']

3.3 解析说明:将字符串分割成列表

案例一:给你一个字符串,ip = '192.168.1.1'

3.3 输出函数:print(ip.split(',',2))

3.4 输出结果:['192.168.1.1']

3.5 解析说明:从第二个开始分割成列表

如何查看python库函数的代码?

python 所有版本的源代码可以在这里下载到:

python没有像matlab那样的函数可以直接查看某个函数的源代码,只有去下载整个源代码查看了,不过找起来应该也不难,另外你也可以写一个小程序来查看对应函数的源代码。

Python的函数调用方式是通过import来调用的对应的py文件。

库函数有内建函数build_in(会写python的时候已经可以不用看了,不会写的时候看也看不懂),和通过pip直接下载或者github上下载再安装的函数。本质上都是py文件。后者有时候由于环境的不同需要自行修改(这种情况较少),一般在安装路径下"\Lib\site-packages"文件夹中存在。

学习库函数最好的方法是看网上官方的帮助文档,此外还可以通过python自带的dir()方法查看所有的属性和方法,或者用help()方法查看帮助文档(部分别人造的轮子不一定有)。

另外推荐使用ipython,Python创始人之一的成员编写的交互式系统。

python常用函数

1、complex()

返回一个形如 a+bj 的复数,传入参数分为三种情况:

参数为空时,返回0j;参数为字符串时,将字符串表达式解释为复数形式并返回;参数为两个整数(a,b)时,返回 a+bj;参数只有一个整数 a 时,虚部 b 默认为0,函数返回 a+0j。

2、dir()

不提供参数时,返回当前本地范围内的名称列表;提供一个参数时,返回该对象包含的全部属性。

3、divmod(a,b)

a -- 代表被除数,整数或浮点数;b -- 代表除数,整数或浮点数;根据 除法运算 计算 a,b 之间的商和余数,函数返回一个元组(p,q) ,p 代表商 a//b ,q 代表余数 a%b。

4、enumerate(iterable,start=0)

iterable -- 一个可迭代对象,列表、元组序列等;start -- 计数索引值,默认初始为0‘该函数返回枚举对象是个迭代器,利用 next() 方法依次返回元素值,每个元素以元组形式存在,包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值。


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