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import urllib.request url="http://www.tup.tsinghua.edu.cn/member/dl.aspx" data={ "username":"qiye", "password":"qiye_pass" } headers={ "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36 Edg/120.0.0.0" } res=urllib.request.urlopen("post",url+"/post",data=data,headers=headers) print(res.read().decode())这些代码有什么错误

时间: 2025-08-18 18:54:23 浏览: 3
### Python 使用 `urllib` 发送 POST 请求时常见问题及解决方法 当使用 `urllib` 库来发送带有数据和头部信息的 POST 请求时，可能会遇到一些常见的错误。以下是几种典型的问题及其对应的解决方案。 #### 1. 数据编码不正确 如果未按照 UTF-8 编码格式对提交的数据进行编码，则可能导致服务器无法解析请求体的内容。应确保所有字符串都已转换为字节串形式并指定了正确的字符集编码[^2]。 ```python import json from urllib import request, parse data = {'key': 'value'} encoded_data = parse.urlencode(data).encode('utf-8') # 将参数转成URL编码的形式再变成bytes类型 req = request.Request(url='http://example.com', data=encoded_data) response = request.urlopen(req) print(response.read().decode()) ``` #### 2. 头部信息缺失或配置不当 某些 Web API 要求特定的 HTTP 头部字段才能正常处理请求。例如 Content-Type 和 Accept 字段通常用来指示客户端期望接收以及能够理解的内容类型。对于 JSON 格式的 payload ，应该设置合适的 MIME 类型作为 Content-Type 值[^1]。 ```python headers = { 'Content-Type': 'application/json', } json_payload = json.dumps({'text': 'Hello'}).encode() req = request.Request( url='https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxx', method="POST", headers=headers, data=json_payload ) with request.urlopen(req) as f: print(f.status) print(f.reason) ``` #### 3. SSL 验证失败 默认情况下，Python 的 HTTPS 连接会验证远程主机的身份证书链的有效性。这可能引起连接超时或其他异常情况发生。可以通过创建自定义上下文对象绕过此安全措施（仅限测试环境），或者安装有效的 CA 认证文件以修复生产环境中此类问题。 ```python import ssl context = ssl.create_default_context() context.check_hostname = False context.verify_mode = ssl.CERT_NONE req = request.Request(url='https://insecure-site/') resp = request.urlopen(req, context=context) ``` 以上就是在利用 `urllib` 实现 POST 方法过程中可能出现的一些状况连同相应的对策说明。希望这些信息能帮助开发者更顺利地构建网络应用程序和服务集成方案。
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- urllib.parse模块负责解析和构建URL，可以拆分URL的各个部分（如协议、主机、路径等），便于操作和重组。 - urllib.robotparser用于解析网站的robots.txt文件，帮助确定哪些页面可以抓取，哪些不能。 4. ...

import urllib.parse import urllib.request url = 'http://www.qybor.com:8500/shortMessage' #【183.36.116.118】 user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' encode = 'UTF-8' username = 'pyhxjnyy' passwd = '03214' needstatus = 'true' phone='17765241887' msg = '您好，您的验证码是：12345【企业宝】' values = { 'username' : username, 'passwd' : passwd, 'needstatus' : needstatus, 'phone' : phone, 'msg' : msg, 'encode' : encode } headers = { 'User-Agent' : user_agent } data = urllib.parse.urlencode(values) req = urllib.request.Request(url+'?'+data) response = urllib.request.urlopen(req) the_page = response.read() print(the_page)

import urllib.request url = 'http://www.qybor.com:8500/shortMessage' user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' encode = 'UTF-8' username = 'pyhxjnyy' passwd = '03214' needstatus =...

import re import urllib url="http://www.baidu.com" s=urllib.request.urlopen(url).read()

s = urllib.request.urlopen(url).read() 另外，这段代码只是获取了HTML文本内容，并没有进行其他的处理。如果需要对获取到的内容进行解析或者提取需要的信息，还需要使用其他的库或者工具。

这个代码有问题import pandas as pd from io import StringIO from urllib import request url= "https://www.runoob.com/python/python-intro.html" data = request.urlopen(url).read().decode(encoding='utf-8') dlists = [rw for rw in StringIO(data)]

from urllib import request url= "https://www.runoob.com/python/python-intro.html" data = request.urlopen(url).read().decode(encoding='utf-8') dlists = StringIO(data) 这样就可以将获取的数据转换...

from urllib.request import urlopen import urllib.request from fake_useragent import UserAgent from time import sleep #时间限定 from bs4 import BeautifulSoup #调包 #ua = UserAgent() for page in range(10): sjzuURL = "http://124.95.133.164/work/xjlp/new_building.jsp"+str(154-page)+".htm" print(sjzuURL) headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0'} #伪装爬虫，给爬虫一个身份 req = urllib.request.Request(url="http://124.95.133.164/work/xjlp/new_building.jsp", headers=headers) indexhtml = urlopen(req) #打开网页 sleep(5) soup = BeautifulSoup(indexhtml,'html.parser') #分析网页 #print(soup.prettify()) #输出 tags = soup('a') for a in tags: href=a.get('href',None) #获取超链接字符串 htext = a.string #获取超链接文字内容 if (href.find("info/1394")>=0): print(href)

这段代码导入了 urlopen 方法和 urllib.request 模块，以及 fake_useragent 和 UserAgent 类，还有 time 模块中的 sleep 函数。

这个代码运行出来数据很乱import pandas as pd from io import StringIO from urllib import request url = "https://c.runoob.com/front-end/7688/" data = request.urlopen(url).read().decode(encoding='utf-8') dlists = data.split('\n') dlists = [rw for rw in StringIO(data)] print(dlists)

from urllib import request url = "https://c.runoob.com/front-end/7688/" data = request.urlopen(url).read().decode(encoding='utf-8') dlists = data.split('\n') df = pd.DataFrame(dlists) print(df) ...

import urllib.request from lxml import etree import http.cookiejar import json def request_sess(url,headers): cj=http.cookiejar.CookieJar() opener=urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj)) request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers) r=opener.open(fullurl=request) html = r.read().decode('utf-8') return html def save_data(path): ''' :param path: 文件保存路径 :return: 无 ''' url='http://127.0.0.1:8080/index' headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Linux; Android 8.0.0; Pixel 2 XL Build/OPD1.170816.004) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Mobile Safari/537.36' } # ********** Begin ************** # # 输出 JSON 数据中的 key 值为 code 对应的数据 # 将爬取下来的 JSON 数据保存到本地 # ********** End ************** #

request = urllib.request.Request(url=full_url, headers=headers) response = urllib.request.urlopen(request) # 解析JSON数据 json_data = response.read().decode('utf-8') parsed_data = json.loads(json_...

运行这个代码import pandas as pd from io import StringIO from urllib import request url_csv = "http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min.csv" url_txt = "http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min.txt" data_csv = request.urlopen(url_csv).read().decode(encoding='utf-8') dlists_csv = [rw for rw in StringIO(data_csv)] data_txt = request.urlopen(url_txt).read().decode(encoding='utf-8') dlists_txt = [rw for rw in StringIO(data_txt)]

from urllib import request url_csv = "http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min.csv" url_txt = ...

（http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min. csv）和平台中代码资源 （http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min. txt）import pandas as pd from io import StringIO from urllib import request data = request.urlopen(url).read().decode(encoding='utf-8') dlists = [rw for rw in StringIO(data)]

from urllib import request url_csv = "http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min.csv" url_txt = ...

利用urllib.request模板向指定的URL（http://httpbin.org/anything）发送请求，获取相应内容、响应码以及响应头信息。 import urllib.request #向指定的URL发送请求，获取相应

request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers) # 构造请求对象 response = urllib.request.urlopen(request) # 发送请求并获取响应对象 content = response.read().decode('utf-8') # 获取响应内容并...

帮我找一下这段代码的错误，并改正import urllib.parse import urllib.request def create_request(page): base_url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&interval_id=100%3A90&action=&' data = { 'start':(page - 1) * 20, 'limit':20 } data = urllib.parse.urlencode(data) url = base_url + data # print(url) headers = { # 'User - Agent': 'Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 108.0.5359.95Safari / 537.36' 'User - Agent': 'Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 108.0.5359.95Safari / 537.36' } request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers) return request def get_content(request): response = urllib.request.urlopen(request) content = response.read().decode('utf-8') return content def down_load(page,content): with open ('douban_' + str(page) + '.json','w',encoding='utf-8') as fp: fp.write(content) if __name__ == '__main__': start_page = int (input('请输入开始的页码')) end_page = int (input('请输入结束的页码')) for page in range(start_page,end_page+1): # 每一页都有请求对象的定制 request = create_request(page) content = get_content(request) down_load(page,content)

request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers) return request def get_content(request): response = urllib.request.urlopen(request) content = response.read().decode('utf-8') return ...

GET一个URL：>>> import urllib2>>> f = urllib2.urlopen('http://www.python.org/')>>> print f.read()123使用基本的HTTP认证:

在Python中，如果你需要通过GET请求访问一个URL，并且需要进行基本的HTTP认证，可以使用urllib.request模块的urlopen()函数配合addheaders参数。首先安装requests库（如果尚未安装），因为它更易用： ...

运行下面代码，运行结果没有保存文件，请帮我找出原因 # -- coding: utf-8 -- # 指定文件编码格式为utf-8 import urllib.request import re def getNovertContent(): url = 'http://www.quannovel.com/read/640/' req = urllib.request.Request(url) req.add_header( 'User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36') data = urllib.request.urlopen(req).read().decode('gbk') str1 = str(data) # 将网页数据转换为字符串 reg = r'(.?)' reg = re.compile(reg) urls = reg.findall(str1) for url in urls: novel_url = url[0] novel_title = url[1] chapt = urllib.request.urlopen(novel_url).read() chapt_html = chapt.decode('gbk') reg = r'</script> (.?)</script> type="text/javascript">' reg = re.compile(reg, re.S) chapt_content = reg.findall(reg, chapt_html) chapt_content = chapt_content[0].replace( " ", "") chapt_content = chapt_content.replace("
", "") print("正在保存 %s" % novel_title) with open("{}.txt".format(novel_title), 'w') as f: f.write(chapt_content) getNovertContent()

req = urllib.request.Request(url) req.add_header('User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36') data = urllib....

引用urllib.request模块出现ModuleNotFoundError: No module named 'urllib3.request'

这是因为你在引用 urllib.request 模块时写错了，应该是 from urllib import request，而不是 from urllib3 import request。正确的引用方式应该是： from urllib import request response = request....

代码运行报错，请帮我分析一下原因 import urllib.request import re import pandas as pd import time def getdata(url): req = urllib.request.Request(url) req.add_header('User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36') data = urllib.request.urlopen(req).read().decode('utf-8') str1 = str(data) pat = ''' (.?) (.?) (.?) (.?)(.? .? ''' result = re.compile(pat).findall(str1) return result if name == 'main': for i in range(1968, 2020): print('正在收集第%d年数据' % i) rank = [] country = [] zhou = [] total = [] url = 'https://www.kuaiyilicai.com/stats/global/yearly/g_gdp/' + str(i) + '.html' data = getdata(url) for j in range(0, len(data)): rank.append(data[j][0]) country.append(data[j][1]) zhou.append(data[j][2]) total.append(data[j][3]) dataframe = pd.DataFrame({'排名': rank, '国家/地区': country, '所在洲': zhou, 'GDP(美元计)': total}) dataframe.to_csv(str(i) + "年世界gdp排名.csv", index=False, sep=',', encoding="utf_8_sig", mode="a+") print(i, '年数据收集完成') time.sleep(2)

req = urllib.request.Request(url) req.add_header('User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36') data = urllib....

import urllib3 # 导入urllib3模块 urllib3.disable_warnings() # 关闭ssl警告 url = 'https://www.chnphoto.cn/NewIndex/images/hot_img07.jpg' # 图片请求地址 http = urllib3.PoolManager() # 创建连接池管理对象 r = http.request('GET',url) # 发送网络请求 print(r.data) # 打印二进制数据 f = open('photo.jpg','wb+') # 创建open对象 f.write(r.data) # 写入数据 f.close() # 关闭

这段代码是使用Python的urllib3模块下载一张图片。首先导入urllib3模块并关闭SSL警告，然后定义图片的请求地址。接着创建一个连接池管理对象，使用http.request方法发送一个GET请求获取图片的二进制数据，并打印出来...

__author__ = 'mike_bowles' # urllib2 在 python3.x 中被改为urllib.request import urllib3 import sys #read data from uci data repository 从uci数据存储库中读取数据 target_url = ("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-" "databases/undocumented/connectionist-bench/sonar/sonar.all-data") data =urllib3.urlopen(target_url) #arrange data into list for labels and list of lists for attributes 将数据排列到标签列表和属性列表的列表中 xList = [] labels = [] for line in data: #split on comma row = line.strip().split(",") xList.append(row) sys.stdout.write("Number of Rows of Data = " + str(len(xList)) + '\n') sys.stdout.write("Number of Columns of Data = " + str(len(xList[1])))

这段代码是一个用于从UCI数据存储库中读取数据的Python程序。它使用urllib3库来打开指定的数据URL，并将数据整理成标签...请注意，这段代码使用了Python 2.x的urllib3库，而在Python 3.x中应改为使用urllib.request库。

comfui urllib.error.HTTPError: HTTP Error 400: Bad Request

from urllib.request import Request, urlopen headers = { 'Content-Type': 'application/json', } data = {'key': 'value'} json_data = json.dumps(data).encode('utf-8') req = Request('...

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易语言是一种简单易学的编程语言，主要面向中文编程社区，其特色在于使用中文作为编程关键字。标题中提到的“希冀程序保护专家”可能是易语言编写的程序，旨在提供给易语言开发者使用的源码保护工具。 ### 易语言基础知识点 - **易语言的定义与特点：** 易语言是一种汉语编程语言，它的关键词和语法结构使用中文书写，极大降低了编程的学习难度，尤其适合编程初学者和没有英文基础的用户。 - **易语言的开发环境：** 易语言提供了一套集成开发环境（IDE），包括代码编辑器、调试器等，支持快速开发Windows应用程序。 - **易语言的应用范围：** 易语言广泛应用于桌面应用开发，如文本处理、游戏开发、系统管理工具等领域。 ### 程序保护的必要性 - **软件盗版与破解：** 在软件行业中，未经许可的复制和使用是一个普遍的问题。开发者需要采取措施保护其软件不被盗版和非法复制。 - **知识产权保护：** 程序保护是维护知识产权的一种方式，它帮助开发者保护其劳动成果不被他人侵权。 - **商业利益保护：** 软件如果被轻易破解，可能会导致开发者的经济损失。通过有效的程序保护，可以确保软件的合法销售和使用，维护开发者的商业利益。 ### 程序保护技术 - **代码混淆（Obfuscation）：** 通过改变代码的结构和变量名来使程序难以阅读和分析，增加逆向工程的难度。 - **加壳（Packers）：** 将可执行文件压缩，加密，使得程序在运行时首先执行一个解密或解压缩的过程，增加了程序被非法篡改的难度。 - **注册验证机制：** 通过软件注册码或激活机制，验证用户是否有权使用软件，限制非授权用户的使用。 - **许可证授权管理：** 程序运行时与远程服务器交互验证用户许可证，确保只有合法的用户可以使用软件。 ### 易语言的程序保护方案 - **代码混淆工具：** 易语言提供专门的混淆工具，开发者可以对源码进行混淆处理，提高代码安全性。 - **加密算法：** 易语言支持内置的加密解密函数库，开发者可以利用这些库函数实现加密算法，保护程序不被轻易破解。 - **模块化编程：** 易语言支持模块化开发，可以将核心功能封装在DLL模块中，通过主程序调用，增强保护效果。 - **第三方保护软件：** 如描述中的“希冀程序保护专家”，这样的工具往往集成了多种程序保护技术，如加壳、注册机生成、许可证管理等，提供一站式的服务。 ### 结论 易语言源码“希冀程序保护专家”面向的用户是使用易语言进行软件开发的程序员。这款工具能够帮助他们保护自己的易语言源码和编译后的可执行程序，防止源码被非法窃取，维护个人或公司的权益。通过实现各种程序保护技术，它能够提升软件的安全性，减少潜在的盗版风险，并且能够通过多种方式确保软件的授权使用，维护软件的市场价值。对于易语言开发者而言，这类保护工具是其软件能够获得市场成功的重要保障之一。
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【数据迁移流程优化】：一步到位的Excel到Oracle建表语句自动化转换

# 摘要 本文旨在优化数据迁移流程，通过深入分析Excel与Oracle数据库的结构特点和数据处理技术，开发出一套自动化工具来实现高效的数据转换。文章首先概述了数据迁移流程，并对Excel数据结构和提取技术进行了详细分析。接着，介绍了Oracle数据库的基础知识，包括建表语句和数据库设计原则。在此基础上，文章详细描述了自动化转换工具的开发过程，包括
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二维视觉缺陷检测技术背景

<think>好的，我需要回答用户关于二维视觉缺陷检测技术的背景知识，包括技术原理和应用背景。首先，我要确保遵循系统级指令，比如使用正确的LaTeX格式，生成相关问题，并添加引用标识。 首先，我得回忆一下用户提供的参考引用内容。引用[1]提到机器视觉检测系统的组成和特点，还有表面缺陷检测的问题和发展趋势。引用[2]则比较了2D和3D检测的优劣，指出2D在颜色和纹理检测上的优势，但在三维缺陷上的不足。 接下来，我需要组织回答的结构。用户要求结构清晰，逐步解决问题，所以应该分点说明技术原理和应用背景。技术原理部分需要包括图像获取、预处理、特征提取、分类识别等步骤。应用背景则需要说明传统方法的不
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Orca(msi编辑工具) 4.5.6 中文版发布：微软官方数据库编辑器

Orca工具是由微软官方发布的一款Windows Installer数据库表编辑器软件，适用于编辑各类与Windows Installer相关的文件。Windows Installer是一个用于安装、维护、以及卸载软件的应用程序接口。它首次被引入是在Windows 2000版本中，以及后续的Windows操作系统中作为标准的安装技术。 ### Orca编辑器功能详述 Orca可以用来编辑以下类型的文件： 1. **.msi文件**：这是Windows Installer的核心文件，包含了软件安装包的全部信息，例如安装所需的资源、文件、注册表项以及安装和卸载过程中的操作指令。Orca能够对这些信息进行查看和修改，从而实现软件的定制化安装。 2. **.msm文件**：这是合并模块文件，主要用于将一组共同的组件打包，以便多个安装程序可以共享使用。Orca编辑器也可以打开.msm文件，并允许用户查看和编辑其中的信息。 3. **.msp文件**：这是Windows Installer补丁文件，用于更新现有的Windows Installer安装程序，它通常包含对现有.msi安装包所做的变更。Orca编辑器同样可以编辑.msp文件，以便创建或修改补丁。 4. **.cub文件**：这是内部一致性计算程序文件，通常用于执行文件内容的校验。Orca编辑器提供了一种方法来查看和分析这些文件。 5. **.pcp文件**：这是补丁创建属性文件，它存储了创建.msp补丁文件时所用的参数和属性设置。Orca编辑器支持对这些属性文件的编辑。 ### Orca编辑器的应用场景 - **安装程序定制**：通过Orca编辑器，IT专业人员可以修改安装包的默认安装路径、添加或移除组件、添加或修改注册表项和快捷方式等。 - **本地化修改**：对于需要本地化的安装程序，Orca编辑器可以用来更改安装程序的语言资源，使安装界面支持多种语言。 - **错误修复和补丁制作**：当软件安装包出现问题或需要添加新特性时，可以使用Orca编辑器进行必要的修改，并生成补丁文件。 - **自动化脚本开发**：Orca编辑器允许对.msi文件进行自动化操作，例如，可以编写脚本自动应用一些更改，减少人工干预。 ### 使用Orca编辑器的注意事项 - **备份原文件**：在使用Orca编辑.msi、.msm、.msp等文件之前，务必备份原始文件，因为编辑过程中的错误可能会导致安装程序损坏。 - **了解Windows Installer**：使用Orca编辑器之前，需要对Windows Installer的工作机制有基本的了解，包括对它所使用的各种表和字段的含义有清楚的认识。 - **版本兼容性**：Orca编辑器是与特定版本的Windows Installer一起工作，因此在不同版本的操作系统上，其功能表现可能会有差异。 ### 总结 Orca编辑器是一个强大的工具，尤其适合于对安装包进行高级定制的场景。它提供了一个可视化的界面，让开发者能够直接编辑.msi等文件中的数据表，实现复杂安装任务的配置。同时，由于它与Windows Installer紧密结合，使用它时也需要对Windows Installer的原理有足够的认识。通过Orca编辑器，可以有效地制作出更加符合需求的安装包和补丁，极大地增强了软件部署的灵活性和适应性。
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【数据迁移与整合的高效方法】：Excel到Oracle建表语句生成器的深度解析

# 摘要 本文综合论述了数据迁移与整合的过程，从Excel数据处理基础讲起，涵盖基本操作、高级技术以及与Orac