#访问不需要登录的网页import urllib2target_page_url='http://10.224.110.118/myweb/view.jsp' f = urllib2.urlopen(target_page_url)httpCodes=f.getcode()responseStr = f.read()f.close()successful= httpCodes in [200,201,202]#print(responseStr) ######访问需要登录的网页#步骤1. 创建一…

刚好用到,这篇文章写得不错,转过来收藏.    转载自 道可道 | Python 标准库 urllib2 的使用细节 Python 标准库中有很多实用的工具类,但是在具体使用时,标准库文档上对使用细节描述的并不清楚,比如 urllib2 这个 HTTP 客户端库.这里总结了一些 urllib2 库的使用细节. 1 Proxy 的设置 2 Timeout 设置 3 在 HTTP Request 中加入特定的 Header 4 Redirect 5 Cookie 6 使用 HTTP 的 PUT 和…

道可叨 | Python 标准库 urllib2 的使用细节 request = urllib2.Request(uri) request.add_header('User-Agent', 'fake-client') response = urllib2.urlopen(request)…

转自[http://zhuoqiang.me/python-urllib2-usage.html] Python 标准库中有很多实用的工具类,但是在具体使用时,标准库文档上对使用细节描述的并不清楚,比如 urllib2 这个 HTTP 客户端库.这里总结了一些 urllib2 库的使用细节. 1 Proxy 的设置 2 Timeout 设置 3 在 HTTP Request 中加入特定的 Header 4 Redirect 5 Cookie 6 使用 HTTP 的 PUT 和 DELETE 方法…

http://www.cnblogs.com/yuxc/archive/2011/08/01/2123995.html http://blog.csdn.net/wklken/article/details/7364390 Python 标准库中有很多实用的工具类,但是在具体使用时,标准库文档上对使用细节描述的并不清楚,比如 urllib2 这个 HTTP 客户端库.这里总结了一些 urllib2 库的使用细节. 1 Proxy 的设置 2 Timeout 设置 3 在 HTTP Request…

Python 标准库中有很多实用的工具类,但是在具体使用时,标准库文档上对使用细节描述的并不清楚,比如 urllib2 这个 HTTP 客户端库.这里总结了一些 urllib2 库的使用细节. 1 Proxy 的设置 2 Timeout 设置 3 在 HTTP Request 中加入特定的 Header 4 Redirect 5 Cookie 6 使用 HTTP 的 PUT 和 DELETE 方法 7 得到 HTTP 的返回码 8 Debug Log 1 Proxy 的设置 urllib2 默认…

1.Proxy 的设置 urllib2 默认会使用环境变量 http_proxy 来设置 HTTP Proxy. 如果想在程序中明确控制 Proxy,而不受环境变量的影响,可以使用下面的方式 import urllib2 enable_proxy = True proxy_handler = urllib2.ProxyHandler({"http" : 'http://some-proxy.com:8080'}) null_proxy_handler = urllib2.ProxyHa…

转自:http://zhuoqiang.me/python-urllib2-usage.html http://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2012/03/12/2392067.html…

导读:Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具. 这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 为了区分不同对象的来源和类型,本文将在描述中通过以下方法进行标识: Python内置函数:Python自带的内置函数.函数无需导入,直接使…

Python 标准库.第三方库 Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具.这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 为了区分不同对象的来源和类型,本节将在描述中通过以下方法进行标识: [Python内置函数]:Python自带的内…