文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python - 使用 Tinyurl API 的 URL 缩短器

在这篇文章中，我们将编写一个Python代码来与TinyURL网站API系统互动。 定义 链接缩短器是一种软件，它接收冗长的 URL 作为数据并生成更小、更方便的 URL。...该模块通常与Python一起使用来创建Web请求。该模块用于向 TinyURL 接口发送查询并获取压缩 URL。然后，脚本建立一个称为“缩短 （）”的函数。...在这篇学习文章中，我们展示了如何利用短 URL API 来缩小基于 Python 的 URL。我们研究了双重策略，包括完整的可运行代码示例和解释。...总而言之，此 API 提供了一种简单且值得信赖的技术，用于通过简单的过程使用 Python 缩短网址。该过程可以在短时间内执行。...通过利用Python编程语言和TinyURL的API，生成更短的网址变得比以往任何时候都容易。通过遵循本文中给出的演示，任何新手程序员都可以使用 TinyURL API 生成网址缩短器。

29630
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

使用Excel公式求出一组数据中指定文本连续出现的最大次数

FREQUENCY函数能够让我们统计各区间出现的数值的频次，利用这个特点，我们可以解决一些问题。例如，下图1所示的工作表中，单元格区域A1:J1中有一系列文本，在单元格A3中指定了要统计的文本“a”。...图1 我们要统计“a”在单元格区域A1:J1中连续出现的最大次数，显示应该为4。那么，如何使用公式得到这个结果呢？ 可考虑使用FREQUENCY函数。...第一个参数值是： IF(A1:J1=A3,COLUMN(A1:J1)) 即由单元格区域A1:J1中与单元格A3中的值相等的单元格所在的列号组成的数组： {1,2,FALSE,4,5,6,7,FALSE,...FALSE,FALSE} 第二个参数值是： IF(A1:J1A3,COLUMN(A1:J1)) 即由单元格区域A1:J1中与单元格A3中的值不相等的单元格所在的列号组成的数组： {FALSE,FALSE...},{FALSE,FALSE,3,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,8,9,10}) 可以求出每次单元格A3中的值在单元格区域A1:J1中连续出现的次数，结果为： {2;4;0;0;0}

81300

Python学习之------retry

原先的流程： def crawl_page(url): pass def log_error(url): pass url = "" try: crawl_page(url)...== 3: break 最近发现的新的解决方案：retrying retrying是一个 Python的重试包，可以用来自动重试一些可能运行失败的程序段。...retrying提供一个装饰器函数retry，被装饰的函数就会在运行失败的条件下重新执行，默认只要一直报错就会不断重试。...retry还可以接受一些参数，这个从源码中Retrying类的初始化函数可以看到可选的参数： 1、stop_max_attempt_number：用来设定最大的尝试次数，超过该次数就停止重试 2、stop_max_delay...，previous_attempt_number是前面已经retry的次数，如果产生的这个值超过了wait_exponential_max的大小，那么之后两个retrying之间的停留值都为wait_exponential_max

1K20

Python Django中的STATIC_URL 设置和使用方式

关键的概念：Django中，静态资源的存放通过设置 STATIC_URL, STATICFILES_DIRS 来设置，一般STATIC_URL设置为：/static/ STATIC_URL=’/static...（至少在使用static标签的上面），一般都是放在html的最上面。...那么我们就需要手动的将请求静态文件的url与静态文件的路径进行映射了。...最后分享一个快捷键的使用：在我们写项目的时候，有时候修改了代码而没有效果，这是因为浏览器使用的缓存加载，这个时候我们就可以使用这个快捷键来不使用缓存加载一个文件，来达到查看修改代码之后的效果的目地。...ctrl+shift+r 不使用缓存加载一个文件 以上这篇Python Django中的STATIC_URL 设置和使用方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

3.6K30

Python爬虫异常处理心得：应对网络故障和资源消耗

图片作为一名专业的爬虫代理，我知道在爬取数据的过程中，遇到网络故障和资源消耗问题是再正常不过了。今天，我将与大家分享一些关于如何处理这些异常情况的心得和技巧。...这可以通过使用Python的retrying库来实现。例如，可以设置最大重试次数和重试间隔时间，确保在网络恢复正常后顺利获取数据。2....设置请求间隔：合理设置请求的间隔时间，避免短时间内发送过多请求给服务器。这可以通过使用Python的time库来实现。例如，可以在每个请求之后添加一个固定的延迟时间，以降低服务器的负载和资源消耗。...这可以通过使用Python的线程池或者协程池来实现，并逐步增加并发数以测试服务器的负载能力。...以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python的retrying库来实现重试机制：```pythonimport timefrom retrying import retryimport requests

30620

Python测试框架pytest（19）插件 - 元数据、可选择URL地址、实时输出错误信息、失败重试

Python测试框架pytest（19） 插件 元数据、可选择URL地址、实时输出错误信息、失败重试 目录 1、pytest-metadata（元数据） 1.1、安装 1.2、查看元数据 1.3、添加元数据...要重新运行所有测试失败的，使用 --reruns 命令行选项，并指定要运行测试的最大次数。...4.2.1.2、等待运行秒数 要在两次重试之间增加延迟时间，使用 --reruns-delay 命令行选项，指定下次测试重新开始之前等待的秒数。...设置失败最大重新执行次数为5次 注意： 如果指定了用例的重新运行次数，则在命令行执行添加 --reruns n 对这些用例是不会生效的。...设置失败最大重新执行次数为2次，函数test_case2设置失败最大重新执行次数为5次。

59620

Python Tenacity 库教程

Python Tenacity 库教程介绍在编写可靠的分布式系统或网络应用程序时，我们经常需要处理各种故障和错误。Tenacity 是一个 Python 库，旨在简化处理这些故障和错误的过程。...首先从安装和基础使用开始，然后逐步介绍 Tenacity 的核心特性，包括重试策略、超时控制和自定义操作。安装要开始使用 Tenacity，首先需要安装它。...例如，我们可以指定重试次数和重试间隔：pythonCopy code@tenacity.retry( stop=tenacity.stop_after_attempt(3), wait=tenacity.wait_fixed...): response = requests.get(url) response.raise_for_status() return response.text在上面的例子中，我们定义了重试次数为...在上面的例子中，我们设置了最大重试时间为 30 秒，超过这个时间就会停止重试。

1.1K11

如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型

我们可以通过使用网格搜索过程来自动化评估ARIMA模型的大量超参数的过程。 在本教程中，您将了解如何使用Python中的超参数网格搜索来调整ARIMA模型。...How-to-Grid-Search-ARIMA-Model-Hyperparameters-with-Python.jpg 网格搜索方法 时间序列的诊断图可以与启发式策略一起使用以确定ARIMA模型的超参数...本教程中的代码使用Python库是scikit-learn，Pandas和statsmodels。...其次，统计模型ARIMA程序内部使用数值优化程序为模型找到一组系数。这些程序可能会失败，还可能会引发异常。我们必须捕获这些异常并跳过导致问题的配置。出现的异常次数可能远远超出你的想象。...在给定的模型被训练之前，可以对这些数据集进行检查并给出警告。 总结 在本教程中，您了解了如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型。

5.9K50

爬虫异常处理之如何处理连接丢失和数据存储异常

本文将介绍如何处理这些异常，并提供具体的解决代码。我们将以Python语言为例，使用requests库进行网络请求和sqlite3库进行数据存储。 1....处理连接丢失 连接丢失可能是由于网络不稳定、目标网站不可用等原因导致的。为了处理连接丢失，我们可以使用try-except语句捕获异常，并在捕获到异常时进行重试。...1}/{retries}") time.sleep(delay) else: print("达到最大重试次数，放弃请求...retries参数表示最大重试次数，delay参数表示每次重试之间的等待时间。 2. 处理数据存储异常 数据存储异常可能是由于数据库连接失败、数据格式错误等原因导致的。...我们使用sqlite3库连接SQLite数据库，并在异常发生时输出异常信息。 通过以上代码示例，我们可以在爬虫开发过程中有效地处理连接丢失和数据存储异常，提高爬虫的稳定性和可靠性。

18920

Tenacity——Exception Retry 从此无比简单

Python 装饰器装饰类中的方法这篇文章，使用了装饰器来捕获代码异常。这种方式可以让代码变得更加简洁和Pythonic。 在写代码的过程中，处理异常并重试是一个非常常见的需求。...extract(url) return data = info_dict['data'] save(data) 后来又发现，有部份的URL会导致递归深度超过最大值。...这是因为有一些URL返回的是数据始终是错误的，而有些URL，重试几次又能返回正常的JSON数据，于是限制只重试3次： def extract(url): info_json = requests.get...为了解决这个问题，就需要通过装饰器来完成处理异常并重试的功能。 Python 有一个第三方库，叫做Tenacity，它实现了一种优雅的重试功能。...) data = info_dict['data'] save(data) 重试不仅可以限制次数和间隔时间，还可以针对特定的异常进行重试。

59830

Tenacity——Exception Retry 从此无比简单

Python 装饰器装饰类中的方法这篇文章，使用了装饰器来捕获代码异常。这种方式可以让代码变得更加简洁和Pythonic。 在写代码的过程中，处理异常并重试是一个非常常见的需求。...extract(url) return data = info_dict['data'] save(data) 后来又发现，有部份的URL会导致递归深度超过最大值。...这是因为有一些URL返回的是数据始终是错误的，而有些URL，重试几次又能返回正常的JSON数据，于是限制只重试3次： def extract(url): info_json = requests.get...Python 有一个第三方库，叫做Tenacity，它实现了一种优雅的重试功能。 以上面爬虫最初的无限重试版本为例，如果想实现遇到异常就重试。...：2^n * multiplier, n为重试次数，但最多间隔10秒 def extract(url): info_json = requests.get(url).content.decode

1.3K10

超详细的Python标准库介绍与基本使用方式！

趁着刚吃完饭偷个闲，写一篇关于Python标准库的详细操作，很简单的！...在使用一些像 os 这样的大型模块时内置的 dir() 和 help() 函数非常有用: 针对日常的文件和目录管理任务，shutil 模块提供了一个易于使用的高级接口: glob 模块提供了一个函数用于从目录通配符搜索中生成文件列表...例如在命令行中执行 python demo.py one two three 后可以得到以下输出结果: getopt 模块使用 Unix getopt() 函数处理 sys.argv。...') 'tea for two' 如果你在学习Python的过程当中有遇见任何问题，可以加入我的python交流学企鹅群：【611+530+101】，多多交流问题，互帮互助，群里有不错的学习教程和开发工具...例如，使用元组封装和拆封来交换元素看起来要比使用传统的方法要诱人的多。

1.1K20

一个超方便使用SQL的Python神器

ORM即Object Relational Mapper，可以简单理解为数据库表和Python类之间的映射，通过操作Python类，可以间接操作数据库。...Python的ORM框架比较出名的是SQLAlchemy和Peewee，这里不做比较，只是单纯讲解个人对SQLAlchemy的一些使用，希望能给各位朋友带来帮助。...其中model存储的是一些数据库模型，即数据库表映射的Python类；model_op存储的是每个模型对应的操作，即增删查改；调用方（如main.py）执行数据库操作时，只需要调用model_op层，并不用关心...，会对我们声明的Python类做一些检查，我将其放在base_model中。...，则会使用我们定义的默认值；server_default代表的是数据库层面的默认值，即DDL语句中的default关键字。

79620

python简单实现最大似然估计&scipy库的使用详解

python简单实现最大似然估计 1、scipy库的安装 wim+R输入cmd，然后cd到python的pip路径，即安装：pip install scipy即可 2、导入scipy库 from scipy.sats...，各参数的最大似然估计（MLE）值 ''' x_norm = norm.rvs(size=200) #在这组数据下，正态分布参数的最大似然估计值 x_mean, x_std = norm.fit(x_norm...print ('mean, ', x_mean) print ('x_std, ', x_std) plt.hist(x_norm, normed=True, bins=15)#归一化直方图（用出现频率代替次数...补充知识：python hypergeom.cdf函数理解 导入函数 hypergeom.cdf函数是scipy库中的。...以上这篇python简单实现最大似然估计&scipy库的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

3.8K20

爬虫异常处理：异常捕获与容错机制设计

作为一名专业的爬虫程序员，每天使用爬虫IP面对各种异常情况是我们每天都会遇到的事情。 在爬取数据的过程中，我们经常会遇到网络错误、页面结构变化、被反爬虫机制拦截等问题。...1、异常捕获 在使用Python进行爬虫开发时，异常捕获是非常重要的。通过捕获和处理异常，我们可以避免程序因为异常而崩溃，同时也能更好地排查问题并进行错误处理。...以下是一些常见的容错机制设计： 2.1 重试机制：当遇到网络异常或超时时，我们可以设置重试机制，让爬虫重新尝试获取数据。...可以设置最大重试次数和重试间隔时间，在一定次数的重试后，如果仍然无法成功获取数据，可以选择跳过该 URL，继续处理下一个请求。 2.2 数据检验：在爬取数据的过程中，了解页面结构的变化是非常重要的。...2.3 日志记录：对于运行中出现的异常，我们可以将其记录到日志中，便于排查问题和分析异常原因。利用Python的logging模块，我们可以方便地记录异常日志并进行监控。

24030

Django爬虫：如何处理超过重试次数的请求以保障数据完整性

然而，当请求超过一定的重试次数后，如果仍然无法成功获取数据，就会面临数据不完整的风险。本文将深入探讨如何使用一种特定的机制来处理这一问题。...当一个请求超过了设定的重试次数后，我们将其放入DLQ中，然后定期从DLQ中取出这些请求并重新发送它们，以确保数据的完整性。接下来，我们将详细介绍如何在Django爬虫中使用DLQ机制来处理这个问题。...使用特定机制的步骤下面是处理请求超过重试次数的步骤：步骤一：配置机制首先，我们需要在Django项目的配置文件中创建DLQ机制，并进行相应的配置。...步骤二：处理请求超过重试次数的情况在Django应用中，我们需要处理请求超过重试次数的情况。...我们还使用了代理来处理一些可能的阻塞或限制情况。结论使用DLQ机制是确保数据完整性的关键一步，它帮助我们处理了那些超过重试次数的请求，确保了数据的完整性。

20520

抢红包案例分析以及代码实现（三）

前文回顾 抢红包案例分析以及代码实现（一） 抢红包案例分析以及代码实现（二） 接下来我们使用乐观锁的方式来修复红包超发的bug ---- 乐观锁 乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制，它不会使用数据库的锁进行实现...url和大红包编号 url: "....从结果来看，之前大量失败的场景消失了，也没有超发现象，3 万次尝试抢光了所有的红包，避免了总是失败的结果，但是有时候时间戳并不是那么稳定，也会随着系统的空闲或者繁忙导致重试次数不一。...有时候我们也会考虑、限制重试次数，比如 3 次，如下所示： ---- 乐观锁重入机制-按次数重入 /** * * * @Title: grapRedPacketForVersion...现在是使用数据库的情况，有时候并不想使用数据库作为抢红包时刻的数据保存载体，而是选择性能优于数据库的 Redis。之前接触过了Redis的事务，结合lua来实现抢红包的功能。

85150
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券