urllib2和urllib3是并存关系还是代替关系？

一、urllib2和urllib3是并存关系还是代替关系？

1.在python中，urllib和urllib2不可相互替代的。

2.整体来说，urllib2是urllib的增强，但是urllib中有urllib2中所没有的函数。

3.urllib2可以用urllib2.openurl中设置Request参数，来修改Header头。如果你访问一个网站，想更改UserAgent（可以

二、python2^3表示什么？

python2^3表示2按位异或3，^ 符号是按位异或的符号，2^3进行的是位运算。

三、urllib和urllib2之间的区别？

urllib2可以接受一个Request类的实例来设置URL请求的headers，urllib仅可以接受URL。这意味着，你不可以通过urllib模块伪装你的User Agent字符串等（伪装浏览器）。

urllib提供urlencode方法用来GET查询字符串的产生，而urllib2没有。这是为何urllib常和urllib2一起使用的原因。

urllib2模块比较优势的地方是urlliburllib2.urlopen可以接受Request对象作为参数，从而可以控制HTTP Request的header部。

但是urllib.urlretrieve函数以及urllib.quote等一系列quote和unquote功能没有被加入urllib2中，因此有时也需要urllib的辅助。

四、urllib由什么组成？

是Python内置的HTTP请求库，也就是说不需要额外安装即可使用，包含四个模块，1 request

2 error

3 parse

4 robotparser

五、urllib怎么获取session？

登陆的话可以查看他的cookies、如果是他的登陆页面后跳转到你的jsp页面可以看session里存值没不过得询问他在session里存的key 是什么

六、urllib库啥意思？

Urllib 库是 Python 中的一个功能强大、用于操作 URL，并在做爬虫的时候经常要用到的库。在 Python2.X 中，分 Urllib 库和 Urllib2 库，Python3.X 之后合并到 Urllib 库中，使用方法稍有不同，如下

在 Python2.X 中使用 import urllib2——对应的，在 Python3.X 中会使用 import urllib.request，urllib.error。

在 Python2.X 中使用 import urllib——对应的，在 Python3.X 中会使用 import

七、ai 用python2还是python3？

现在用的最多是Python3，这是官方推荐的，他的各种包都比较健全，有很多第三方包都在积极维护。

另外配合起AI的机器学习框架Tensorflow，Pytorch都可以完美使用，并且能使用GPU加速，大大加快了训练AI机器学习模型的速度

八、python3可以运行python2吗？

python3的设计本身就破坏了对于2 的兼容性。

所以支持2 的程序无法在3中运行很正常。

只能一点点把程序中的代码改成3中的形式

九、python2怎么在python3运行？

得知道，类似 #!/bin/python 或者 #! /usr/bin/env python 这样的声明具体是什么含义。这种声明是脚本语言的特性，Shell 脚本也会有这样的声明 #! /bin/bash。这种声明表示，如果在运行脚本时，没有明确指定解释器，那么就用这种声明所指定的解释器来运行。也就是说，如果我在文件头加入 #! /bin/python2，然后运行脚本的时候用 /bin/python3

script.py

来运行，实际上这个脚本我是用 python3 来运行，而只有当用 ./script.py 这样的方式直接运行脚本时才会使用声明的 python2 运行。

至于作为模块导入，第一行的声明 #!/bin/python 是没有意义的。至于回用到那个解释器，取决于主程序，例如在

A.py

中对

B.py

进行导入，然后在运行

A.py

，那么

A.py

，

B.py

的执行是用的执行

A.py

的解释器。所以在写库的时候这种解释器声明是没有必要的，只有当脚本需要在不明确指定解释器的情况下直接执行时才会有用！

十、python2 gpu

Python2与GPU的结合应用

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，Python作为一种易于学习且功能强大的编程语言，越来越受到广大开发者的青睐。而在Python生态系统中，GPU加速技术也得到了广泛的应用。今天，我们将探讨Python2与GPU的结合应用，以期为开发者提供一些有益的参考。 首先，让我们来了解一下Python2。Python2是一款历史悠久的编程语言，它具有简单易学、语法清晰等特点，深受广大初学者和职业人士的喜爱。然而，Python2也存在着一些缺陷，如不支持多线程、标准库相对较弱等。因此，许多开发者开始寻求Python2的替代方案。 而GPU加速技术则为Python开发者提供了一种全新的解决方案。GPU是一种专门为并行计算设计的高速图形处理器，将其应用于计算领域，可以显著提高程序的运行速度。使用GPU加速，开发者可以轻松处理大规模数据集，提高算法的精度和速度。 将Python2与GPU结合，可以为开发者带来诸多优势。首先，GPU加速可以大大提高Python代码的运行效率，特别是在处理大规模数据时。其次，结合GPU的Python代码更易于实现分布式计算，为科研和工业领域的数据分析提供了强大的支持。最后，Python2与GPU的结合还可以降低开发成本，提高开发效率。 那么，如何将Python2与GPU完美结合呢？首先，需要选择一款支持GPU加速的Python库，如TensorFlow、PyTorch等。这些库提供了丰富的API和文档，使得开发者能够轻松实现GPU加速。在选择好库之后，需要将Python代码进行适当的修改和调整，以便于利用GPU的并行计算能力。 在实际应用中，Python2与GPU的结合可以应用于图像处理、机器学习、数据挖掘等多个领域。例如，在图像处理领域，GPU加速可以帮助提高图像处理的效率和精度；在机器学习领域，GPU加速可以加速模型的训练过程，提高模型的性能和泛化能力；在数据挖掘领域，GPU加速可以帮助处理大规模数据集，提高数据挖掘的效率和准确性。 总之，Python2与GPU的结合为开发者提供了一种全新的开发方式，具有诸多优势和应用场景。随着Python生态系统的不断发展和完善，相信未来将有越来越多的开发者将Python2与GPU结合应用于实际项目中。在未来，我们期待看到更多优秀的Python2与GPU结合的应用案例涌现，为人工智能技术的发展注入新的活力。