urllib2自定义opener详解

yipeiwu_com6年前Python基础

urllib2.urlopen()函数不支持验证、cookie或者其它HTTP高级功能。要支持这些功能,必须使用build_opener()函数创建自定义Opener对象。

复制代码 代码如下:

build_opener([handler1 [ handler2, ... ]])

参数handler是Handler实例,常用的有HTTPBasicAuthHandler、HTTPCookieProcessor、ProxyHandler等。

build_opener ()返回的对象具有open()方法,与urlopen()函数的功能相同。

如果要修改http报头,可以用:

复制代码 代码如下:

import urllib2
opener = urllib2.build_opener()
opener.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0')]
opener.open('http://www.example.com/')

2. install_opener(opener)

安装不同的opener对象作为urlopen()使用的全局opener。

3. 密码验证(HTTPBasicAuthHandler)

HTTPBasicAuthHandler()处理程序可用add_password()来设置密码。

复制代码 代码如下:

h.add_password(realm,uri,user,passwd)

realm是与验证相关联的名称或描述信息,取决于远程服务器。uri是基URL。user和passwd分别指定用户名和密码。

复制代码 代码如下:

import urllib2
auth=urllib2.HTTPBasicAuthHandler()
auth.add_password('Administrator','http://www.example.com','Dave','123456')
opener=urllib2.build_opener(auth)
u=opener.open('http://www.example.com/evilplan.html')

4. Cookie处理(HTTPCookieProcessor)

复制代码 代码如下:

import urllib2,cookielib
cookie=cookielib.CookieJar()
cookiehand=urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
opener=urllib2.build_opener(cookiehand)

5.代理(ProxyHandler)

ProxyHandler(proxies)参数proxies是一个字典,将协议名称(http,ftp)等映射到相应代理服务器的URL。

复制代码 代码如下:

proxy=ProxyHandler({'http':'http://someproxy.com:8080'})
auth=HTTPBasicAuthHandler()
auth.add_password()
opener=build_opener(auth,proxy)

也可以在urlopen中使用代理

复制代码 代码如下:

import urllib2 
proxy = 'http://%s:%s@%s' % ('userName', 'password', 'proxy') 
inforMation = urllib2.urlopen("http://www.example.com", proxies={'http':proxy}) 

相关文章

用Python制作简单的钢琴程序的教程

用Python制作简单的钢琴程序的教程

录一段音频,把它的音高改变50次并把每一个新的音频匹配到键盘的一个键位,你就能把电脑变成一架钢琴! 一段音频可以被编码为一组数值的数组(或者列表),像这样: 我们可以在数组中每隔一秒...

python引用(import)某个模块提示没找到对应模块的解决方法

python引用(import)某个模块提示没找到对应模块的解决方法

自己检查了很多遍,自己写的每错,但是还是报没有找到对应python模块。目录结构如下图所示: __init__.py这个文件需要引入models下的todo_kanban.py文件。_...

python 字典访问的三种方法小结

定义字典 dic = {'a':"hello",'b':"how",'c':"you"} 方法一: for key in dic:   print key,dic[key]   ...

python中文分词教程之前向最大正向匹配算法详解

前言 大家都知道,英文的分词由于单词间是以空格进行分隔的,所以分词要相对的容易些,而中文就不同了,中文中一个句子的分隔就是以字为单位的了,而所谓的正向最大匹配和逆向最大匹配便是一种分词匹...

将Dataframe数据转化为ndarry数据的方法

train_comb 为Dataframe数据: train_comb= train_comb.as_matrix() #得到values的ndarry train_comb =...