IncompleteRead: IncompleteRead(196171 bytes read, 209626 more expected)

def download(url, user_agent='Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:38.0) Gecko/20100101 Firefox/38.0',num_retries=2):
    headers = {'User-agent': user_agent}
    request = urllib.request.Request(url, headers=headers)
        html = urllib.request.urlopen(request).read()
    except urllib.request.URLError as e:
        print ('Downloading error:', e.reason)
        html = None
        if num_retries > 0:
            if hasattr(e, 'code') and 500 <= e.code < 600:
                return download(url, num_retries -1)
return html

 resp = urllib.request.urlopen(request)
 html = resp.read(resp.length)

对于这段时间遇到的问题，在多次感到记忆力无能时，觉得很有必要记下来！ 1、UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128) 可以试着在导入sys模块 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding(

Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/workspace/dcard/venv/lib/ python 3.5/site-packages/requests/packages/ urllib 3/response.py", line 435, in _update_chunk_length self.chunk_left = int(line, 16) ValueError: invalid literal for int() with base 16: b'' During handling of the above

由于平时主要用 Python 编写Web漏洞规则脚本，所以网络方面的库使用较多，如 urllib ， urllib 2，httplib2等，我们知道 urllib 这几个库都是基于httplib库 开发 的， 那么她们有什么区别呢？只能通过源码去分析，想看源码，那么基础库httplib得熟悉。

问题：使用 urllib 的request模块抓取页面时，不时会出现“In com p let e Read (25686 bytes read )”这样的 错误 导致运行中断。 部分代码如下： url = "https://baike.baidu. com /item/%E6%95%B0%E5%AD%A6/107037" rsp = request. url open ( url ) html...

python 3 用 urllib 时，出现http.client.In com p let e Read : In com p let e Read (34144 bytes read ) 错误 代码： 原出错代码： html = urllib .request. url open (request). read ().decode('utf-8') 解决 方法： html = urllib .request.ur...

使用 urllib 3上传出现的问题 Connection broken: In com p let e Read (1394 bytes read )', In com p let e Read (1394 bytes read ) 原因：网上说此问题出现的原因是服务器的请求只支持HTTP/1.0， urllib 3中使用了chunk，但是chunk在HTTP/1.1中才会有，传输还没完成连接就中断了，所以报错 # 引入...

### 回答1： Pandas是一个 Python 库，用于数据处理和分析。在数据分析中，预处理是非常重要的一步，因为它可以帮助我们清洗和转换数据，使其更适合进行分析。Pandas提供了一些强大的预处理功能，包括数据清洗、数据转换、数据重塑和数据合并等。在使用Pandas进行数据分析时，预处理是必不可少的一步。 ### 回答2： 在数据分析中，数据的预处理是一个必要的过程。它的主要目的是清洗数据，准备数据，以便后续分析。在 Python 中，pandas是一种广泛使用的数据处理库。pandas可以通过其高效的数据结构和操作方法来清洗和处理数据。在本文中，将介绍pandas预处理的一些常见技术。 一、读取数据 在pandas中，使用 read _csv()函数读取CSV格式的数据文件， read _excel()函数读取Excel格式的数据文件。它们都有很多选项，可以根据具体文件的格式进行设置。 二、查看数据 在pandas中，使用以下函数来查看数据： 1. head() - 显示数据框的前几行； 2. tail() - 显示数据框的后几行； 3. columns - 显示数据框的列名； 4. shape - 显示数据框的行列数； 5. info() - 显示数据框的基本信息，包括每列的名称、非空值数量和数据类型。 三、数据清洗 在数据清洗中，有以下一些常见的技术： 1. 删除重复行：使用drop_duplicates()函数； 2. 替换空值：使用fillna()函数； 3. 删除空值：使用dropna()函数； 4. 更改数据类型：使用astype()函数。 四、数据准备 在数据准备中，有以下一些常见的技术： 1. 数据合并：使用merge()函数； 2. 数据筛选：使用loc()函数或者iloc()函数； 3. 数据分组：使用groupby()函数； 4. 数据排序：使用sort_values()函数。 五、数据分析 在数据分析中，有以下一些常见的技术： 1. 数据聚合：使用agg()函数； 2. 统计描述：使用describe()函数； 3. 数据可视化：使用matplotlib或者seaborn库。 综上所述，pandas预处理是数据分析中必不可少的一步。通过使用pandas提供的函数和方法，可以方便地清理和处理数据，使其更容易被分析。 ### 回答3： Pandas是 Python 中最强大的数据处理库之一，它提供了DataFrame和Series这两种数据结构，可以快速便捷地处理数据。在数据分析过程中，我们往往需要先对数据进行预处理，以便后续的分析。Pandas提供了一系列的方法和函数，可以帮助我们进行数据的预处理。 首先，在进行数据分析之前，我们需要了解自己所面对的数据类型和数据结构。Pandas中的DataFrame结构就是类似于表格的结构，每一行代表一个样本，每一列代表一个属性。Series则是一维的数组结构。通过pandas. read _csv()，我们可以读取CSV格式的数据，并转化为DataFrame结构。 接下来，我们要对数据进行一些基本的处理，例如数据清洗、数据去重、缺失值处理、异常值处理等。在数据清洗过程中，我们往往需要对数据进行一些特殊的处理，例如字符串的分割、合并、替换等操作，Pandas提供了一系列能够对文本进行操作的函数。在数据去重方面，我们可以使用drop_duplicates()函数，它可以去除DataFrame中的重复记录。在处理缺失值时，Pandas提供了一系列的函数，如fillna()函数、dropna()函数，可以方便地将NaN值变为其他有意义的值，或者删除缺失值的行或列。在异常值处理方面，我们可以使用isoutlier()函数来找到数据中的异常值，并进行处理。 在数据预处理完成后，我们可以对数据进行一些统计分析，例如计算小计、计算总计、分位数、极差、方差、标准差等统计指标。我们可以使用describe()函数来获得数据的统计描述，还可以使用groupby()函数来对数据分组，使用agg()函数对每组进行计算统计指标。此外，我们还可以对数据进行排序、丢弃、合并等操作。 总之，Pandas是一个非常强大的 Python 库，可以轻松处理数据预处理和数据处理方面的任务。Pandas作为数据分析和数据处理的基础库，使用熟练后可以在数据分析中发挥更大的作用。