做网站如何选择数据源,百度网站下拉怎么做,沈阳网站优化 唐朝网络,wordpress js跳转requests库#xff0c;用于发送 HTTP 请求的 Python 库。
requests 是一个用于发送 HTTP 请求的 Python 库。它使得发送 HTTP 请求变得简单且人性化。以下是一些基本的 requests 函数及其用途#xff1a;
requests.get(url, **kwargs)
发送一个 GET 请求到指定的 URL。
i…requests库用于发送 HTTP 请求的 Python 库。
requests 是一个用于发送 HTTP 请求的 Python 库。它使得发送 HTTP 请求变得简单且人性化。以下是一些基本的 requests 函数及其用途
requests.get(url, **kwargs)
发送一个 GET 请求到指定的 URL。
import requests response requests.get(https://www.example.com) print(response.text)
requests.post(url, dataNone, jsonNone, **kwargs)
发送一个 POST 请求到指定的 URL。data 参数用于发送表单数据而 json 参数用于发送 JSON 格式的数据。
import requests payload {key1: value1, key2: value2} response requests.post(https://www.example.com/post, datapayload) print(response.text)
requests.put(url, dataNone, **kwargs)
发送一个 PUT 请求到指定的 URL。这通常用于更新资源。 4. requests.delete(url, **kwargs)
发送一个 DELETE 请求到指定的 URL。这通常用于删除资源。 5. requests.head(url, **kwargs)
发送一个 HEAD 请求到指定的 URL。HEAD 请求与 GET 请求类似但只返回响应的头部信息不返回实际的内容。 6. requests.patch(url, dataNone, **kwargs)
发送一个 PATCH 请求到指定的 URL。PATCH 请求通常用于部分更新资源。 7. requests.session()
创建一个 Session 对象用于跨多个请求保持某些参数如 cookies 和 headers。这对于需要登录或维护会话状态的网站非常有用。
import requests with requests.Session() as s: s.get(https://www.example.com/login, auth(user, pass)) r s.get(https://www.example.com/protected) print(r.text)
每个 requests 函数都返回一个 Response 对象该对象包含有关响应的各种信息如状态码、头部、内容等。你可以通过 Response 对象的各种属性如 status_code、headers、text、json() 等来访问这些信息。
为了使用 requests 库你需要先安装它。你可以使用 pipPython 的包管理工具来安装
pip install requests
requests 库因其简洁、易用和强大的功能而受到广大 Python 开发者的喜爱是发送 HTTP 请求的流行选择之一。 numpy.array
numpy.array 是 NumPyNumerical Python 的简称库中的一个核心函数用于创建一个多维数组对象。NumPy 是 Python 中用于数值计算的一个扩展库它提供了大量的数学函数来对数组和矩阵进行运算。
使用 numpy.array你可以将 Python 中的列表、元组或其他序列类型的数据转换为 NumPy 数组从而可以利用 NumPy 提供的各种高效和方便的数值计算功能。
下面是 numpy.array 的一些基本用法
导入 NumPy 库
首先你需要导入 NumPy 库
import numpy as np
创建一维数组
# 从 Python 列表创建一维数组 list_data [1, 2, 3, 4, 5] array_1d np.array(list_data) print(array_1d)
输出
[1 2 3 4 5]
创建二维数组矩阵
# 从 Python 列表的列表创建二维数组矩阵 list_of_lists [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] array_2d np.array(list_of_lists) print(array_2d)
输出
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
指定数组的数据类型
你可以在创建数组时指定数据类型
# 创建一个浮点型的数组 float_array np.array([1, 2, 3], dtypefloat) print(float_array) print(float_array.dtype) # 输出数组的数据类型
输出
[1. 2. 3.] float64
数组的形状和维度
你可以使用 shape 属性查看数组的形状使用 ndim 属性查看数组的维度数
print(array_2d.shape) # 输出(3, 3) print(array_2d.ndim) # 输出2表示这是一个二维数组
NumPy 数组提供了很多高级的功能比如切片、索引、广播、数学运算等使得数值计算变得更加简单和高效。在数据分析和科学计算中NumPy 数组是极其重要的数据结构。
NumPy库中的array和Python的内置列表list
NumPy库中的array和Python的内置列表list之间存在多个关键的区别。这些区别主要体现在数据类型、内存使用、运算能力以及用途等方面。
数据类型 list中的数据类型可以不同即列表中的元素可以是任何Python对象包括整数、浮点数、字符串、其他列表等。array则要求所有元素的数据类型必须相同。这确保了数据的一致性和更高的运算效率。内存使用 list在内存中存储的是数据的引用指针而不是数据本身。这意味着如果你有一个包含大量对象的列表每个对象都会单独占用内存空间而列表本身则只是存储了指向这些对象的指针。array在内存中存储的是实际的数据值它通常使用连续的内存块来存储数据这有助于减少内存碎片并提高数据访问速度。运算能力 list不支持数学四则运算或其他复杂的数学运算。虽然可以通过循环和条件语句对列表中的元素进行运算但这种方式通常较为低效。array支持大量的数学运算包括元素级的运算如加法、乘法等、矩阵运算如点积、转置等以及更复杂的线性代数运算。这使得array成为进行科学计算、数据分析以及机器学习等任务时的理想选择。功能与用途 list是Python中的一种通用数据结构用于存储和处理一组有序的项目。它可以轻松地添加、删除和修改元素并且支持各种列表操作如排序、切片等。array则主要用于存储和处理数值数据尤其是那些需要进行数学运算或科学计算的数据。由于其高效的内存使用和强大的运算能力array在处理大量数据时通常比list更为高效。
总结来说list和array各有其优势和应用场景。在选择使用哪种数据结构时应根据具体的需求和任务来决定。如果需要处理的是一组有序的项目并且需要进行频繁的修改和操作那么list可能是一个更好的选择。而如果需要处理的是大量的数值数据并且需要进行复杂的数学运算或科学计算那么array则可能更为合适。
