Python下载网络文本数据到本地内存的四种实现方法

　　本文实例讲述了Python下载网络文本数据到本地内存的四种实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

word">import urllib.request

import requests

from io import StringIO

import numpy as np

import pandas as pd

'''

下载网络文件，并导入CSV文件作为numpy的矩阵

'''

# 网络数据文件地址

url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data"

# 方法一

# 
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# 下载文件

#r = urllib.request.urlopen(url)

# 导入CSV文件作为numpy的矩阵

#dataset = np.loadtxt(r, delimiter=",")

# 方法二

# 
========================================================

# 下载文件

#r = requests.get(url)

# 导入CSV文件作为numpy的矩阵

#dataset = np.loadtxt(StringIO(r.text), delimiter=",") # 
此处用到 StringIO ！！！！！！

# 方法三

# 
========================================================

#用genfromtxt直接下载网络文件，并将CSV文件导作numpy矩阵。爽！！！！！！！！

#dataset = np.genfromtxt(url, delimiter=",")

# 方法四

# 
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# 
用pandas.read_csv直接下载网络文件，并将CSV文件导作pandas.DataFrame。

# dataset = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv', 
index_col=0)

dataset = pd.read_csv(url)

# 
========================================================

# separate the data from the target attributes

X = dataset[:,0:7]

y = dataset[:,8]

print(X)

#print(y)

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