python reques使用案例

2024-09-03 10:36
文章标签 python 使用 案例 reques

本文主要是介绍python reques使用案例,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

python数据类型简介

 

 

 

2024/9/3 08:59:28

 

python数据类型简介

 

2024/9/3 08:59:32

 

你想了解哪种数据类型?如数字、字符串、列表等,还是有其他特定的类型或用法吗?

 

 

 

 

2024/9/3 08:59:40

 

所有的

 

2024/9/3 08:59:48

 

Python的主要数据类型包括:

 

整数 (int):表示整数值,如 5 或 -3。

浮点数 (float):表示带小数的数值,如 3.14 或 -0.001。

字符串 (str):表示文本,如 "Hello, world!"。

布尔值 (bool):表示真 (True) 或假 (False)。

列表 (list):有序的可变集合,如 [1, 2, 3]。

元组 (tuple):有序的不可变集合,如 (1, 2, 3)。

集合 (set):无序且不重复的元素集合,如 {1, 2, 3}。

字典 (dict):键值对集合,如 {'name': 'Alice', 'age': 30}。

这些类型可以帮助你处理各种数据,并支持不同的操作和方法。

 

 

 

 

2024/9/3 09:16:19

 

python reques使用案例

 

2024/9/3 09:16:26

 

以下是使用 requests 库的基本案例:

 

发送 GET 请求:

 

python

Copy Code

import requests

 

response = requests.get('https://api.example.com/data')

print(response.text) # 打印响应内容

发送 POST 请求:

 

python

Copy Code

import requests

 

data = {'key': 'value'}

response = requests.post('https://api.example.com/submit', json=data)

print(response.json()) # 打印 JSON 响应

处理请求头:

 

python

Copy Code

import requests

 

headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_TOKEN'}

response = requests.get('https://api.example.com/protected', headers=headers)

print(response.status_code) # 打印状态码

这些示例展示了如何发送不同类型的 HTTP 请求以及如何处理响应。

这篇关于python reques使用案例的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1132730

相关文章

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

Makefile简明使用教程

文章目录 规则makefile文件的基本语法:加在命令前的特殊符号:.PHONY伪目标: Makefilev1 直观写法v2 加上中间过程v3 伪目标v4 变量 make 选项-f-n-C Make 是一种流行的构建工具,常用于将源代码转换成可执行文件或者其他形式的输出文件(如库文件、文档等)。Make 可以自动化地执行编译、链接等一系列操作。 规则 makefile文件

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal