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：

import urllib.requestimport requestsfrom io import StringIOimport numpy as npimport 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# ========================================================# 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# ========================================================# 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 attributesX = dataset[:,0:7]y = dataset[:,8]print(X)#print(y)

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。