python如何求数据包大小？

一、python如何求数据包大小？

requests.get(url).headers是个字典，里面有个键’Content-Length’对应的值就是文件大小啊，直接提取出来就可以了。

二、python中json怎么求数据包大小？

json是一个文本数据，读取进Python以后，可直接用eval函数解析文本成一个字典。或者可以用py自带的json包。json.load 或者json.loads方法，前面那个可以直接读文本文件，后面那个是读取字符串的。

三、为什么王者数据包这么大？

主要是现在分辨率提高了，特效多了，而且现在出了很多新英雄，最占空间的就是英雄的模型技能和皮肤，一个皮肤就相当于一个新的模型，算下来几百个模型，就算一个模型10m，100个就是1G，500个就是5个G，再加上好几个地图，每个地图几百兆。

四、python三大框架对比？

python三大框架的对比：

Django：Python 界最全能的 web 开发框架，battery-include 各种功能完备，可维护性和开发速度一级棒。常有人说 Django 慢，其实主要慢在 Django ORM 与数据库的交互上，所以是否选用 Django，取决于项目对数据库交互的要求以及各种优化。而对于 Django 的同步特性导致吞吐量小的问题，其实可以通过 Celery 等解决，倒不是一个根本问题。Django 的项目代表：Instagram，Guardian。

Tornado：天生异步，性能强悍是 Tornado 的名片，然而 Tornado 相比 Django 是较为原始的框架，诸多内容需要自己去处理。当然，随着项目越来越大，框架能够提供的功能占比越来越小，更多的内容需要团队自己去实现，而大项目往往需要性能的保证，这时候 Tornado 就是比较好的选择。Tornado项目代表：知乎。

Flask：微框架的典范，号称 Python 代码写得最好的项目之一。Flask 的灵活性，也是双刃剑：能用好 Flask 的，可以做成 Pinterest，用不好就是灾难（显然对任何框架都是这样）。Flask 虽然是微框架，但是也可以做成规模化的 Flask。加上 Flask 可以自由选择自己的数据库交互组件（通常是 Flask-SQLAlchemy），而且加上 celery +redis 等异步特性以后，Flask 的性能相对 Tornado 也不逞多让，也许Flask 的灵活性可能是某些团队更需要的。

五、年纪大能否学Python？

并不晚，某报道曾经采访过一个38岁转行写程序的人，很成功。年龄不是问题，问题是你要学的愿望强不强烈。python对于初学者来说是很好的选择，简单易懂，容易上手；以python为基础再拓展其他的语言是很好的选择。

六、python新手三大忠告？

忠告如下：1 需要先掌握行业知识，比如学机器人需要电路知识和力学知识，学人工智能需要高等数学。

2语法基础一定要牢，所谓基础不牢，地动山摇。

3也要会搜索Python多如繁星的第三方库，避免重复造轮子

七、golang python哪个用处大？

用处大这个不好定义。说说这两门语言的一些优势吧，看你需要的场景来判断谁的用处大。

首先说Python，Python上手简单，号称胶水语言，有很多语言特性，正因为易学的特性，Python的使用人群也是非常多的。这也就造就了Python的轮子很多。

Python现在比较流行的领域有爬虫，人工智能，机器学习，大数据，自动化测试。

golang的话是个比较新的语言，golang运行速度仅次于c和c++，而golang的编译速度又很快。

其次golang的协程又是golang的杀手锏，性能强悍，golang没有繁琐的设计模式，语言特性相对比较少，简单易学，现在广泛用于web开发中。

八、python三大经典书？

Python三大经典书籍如下：

《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》，豆瓣评分9.1，被广大IT网友誉为“入门最好，没有之一”的编程入门行业典范。适合没有任何编程基础的人学习，手把手式教学，不涉及Python高级知识，语言通俗易懂。

本书分基础篇和实战篇两部分，基础篇内容详尽不枯燥，实战篇案例新颖有趣味。

《Python编程-从入门到实践》，用贴近工作实战案例，夯实Python基础。这是一套以解决实际工作问题，提高工作效率为切入口的Python实战教程。

本书被读者誉为“趣味性十足的Python教程”。专门为想提高工作效率的白领人士提供的Python办公自动化教程。不必纠结于代码优雅不优雅、是否耗费CPU、是否有更好的实现方式等专业程序员需要考虑的问题。比如，你现在需要给1000多个文件重命名，没有足够的时间从头开始学习，有现成的实现案例吗？本书包含了81个实现案例，包括在一个文件或多个文件中搜索文本；创建、更新、移动和重命名文件和文件夹；搜索网页和下载的在线内容；拆分、合并PDF文件；抓取Web端信息；读取、写入、更新Excel电子表格；复制、粘贴、裁剪图像，为图像添加logo等。

《Python极客项目编程》，用“极客”的眼光看待Python的世界，Python可实现的功能太多，这本书提供了富有想象力的Python项目，拓展你的视野，完成从小白到大神的进化。Python是一种强大的编程语言，容易学习而且充满乐趣。但掌握了基本知识后，接下来做什么？本书包含了一组富有想象力的编程项目，它们将引导你用Python来制作图像和音乐、模拟现实世界的现象，并与Arduino和树莓派这样的硬件进行交互。你将学习使用常见的Python工具和库，如numpy、matplotlib和pygame等。

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九、python十大用途？

1、WEB前端开发

python相比php\ruby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好。

2. 网络编程

网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

3. 爬虫开发

在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

4. 云计算开发

PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。

5. 人工智能

于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

6. 自动化运维

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。

7. 金融分析

量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

8. 科学运算

随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

9. 游戏开发

在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10、桌面软件

Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

十、统计业务数据包含哪些?

这个得看你所在的具体行业，以及你统计数据的目的。

诸如说你想要统计的是电商实时访问数据，那你就需要统计用户的访问来源、停留时间、访问页面数量、停留的商品、用户是新用户还是老用户、浏览商品的分类，同类商品的驻留时间等等。