【PYTHON】内网环境中,如何通过内网代理自动下载模型

背景

在内网环境跑python代码时,会涉及到下载模型,由于内容的原因,老是会报错urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='bj.bcebos.com', port=443): Max retries exceeded with url

解决办法

增加这两行代码
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://xxxx:[email protected]:8080" os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://xxxx:[email protected]:8080"

import os import requests proxies ={"http":"http://xxxx:[email protected]:8080","https":"http://xxxx:[email protected]:8080"}try:# 测试能否连接模型服务器 response = requests.get("https://bj.bcebos.com", proxies=proxies, timeout=3000)print("代理连接成功,状态码:", response.status_code)except Exception as e:print("代理连接失败:", e) os.environ["HTTP_PROXY"]="http://xxxx:[email protected]:8080" os.environ["HTTPS_PROXY"]="http://xxxx:[email protected]:8080"from paddlenlp import Taskflow corrector = Taskflow("text_correction",timeout=3000)print(corrector("今天天气真很好"))

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Python系列Bug修复PyCharm控制台pip install报错:如何解决 pip install pycurl 报错 缺少 ‘curl/curl.h’ 或 OpenSSL 头文件 问题

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Python系列Bug修复PyCharm控制台pip install报错:如何解决 pip install pycurl 报错 缺少 ‘curl/curl.h’ 或 OpenSSL 头文件 问题 摘要 在Python开发中,pip install 是最常用的包管理命令,但在安装一些底层依赖C库的Python包时(如 pycurl、cryptography、mysqlclient 等),开发者经常会遇到编译错误。本文以 PyCharm控制台执行 pip install pycurl 时报错缺少 curl/curl.h 或 OpenSSL头文件 为典型案例,深入剖析这类问题的根本原因,并提供从开发环境诊断到问题解决的完整技术方案。 这类错误通常发生在需要编译C扩展的Python包安装过程中,涉及系统级依赖库、头文件路径配置、编译工具链等多个层面。无论你是Python后端开发、爬虫工程师还是DevOps运维,掌握这类问题的排查思路都是必备技能。 文章目录 * Python系列Bug修复PyCharm控制台pip

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Anaconda安装(2024最新版)

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安装新的anaconda需要卸载干净上一个版本的anaconda,不然可能会在新版本安装过程或者后续使用过程中出错,完全卸载干净anaconda的方法,可以参考我的博客! 第一步:下载anaconda安装包         官网:Anaconda | The Operating System for AI (不过官网是外网,这里推荐国内清华大学的镜像源,对于国内的网络友好,下载速度更快!) 清华镜像网:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source MirrorIndex of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站,致力于为国内和校内用户提供高质量的开源软件镜像、Linux 镜像源服务,帮助用户更方便地获取开源软件。本镜像站由清华大学 TUNA 协会负责运行维护。https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/         这里有许多版本,博主这些选择下载最新版本的2024.06-1版本

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双重机器学习之因果推断 | CATE条件平均处理效应估计:五大方法原理详解与模拟数据实战(python版)

家人们我又更新了,代码和科研绘图在论文末尾,欢迎大家评论点赞和收藏,你们的认可是我坚持的动力,祝大家科研顺利。 因果推断 | CATE条件平均处理效应估计:五大方法原理详解与模拟数据实战 本文是因果推断系列文章。本篇聚焦 CATE(Conditional Average Treatment Effect,条件平均处理效应) 的估计,从ATE的局限性讲起,深入介绍S-Learner、T-Learner、X-Learner、因果森林DML和线性DML五种主流方法的原理,并在模拟数据上进行完整的代码实操与效果对比。 1 从ATE到CATE:为什么需要异质性处理效应? 1.1 ATE只能回答"平均有没有用" ATE(Average Treatment Effect)回答的是:干预措施对整个群体的平均效果是什么? 但在实际业务中,我们更想知道的是:对于不同的个体或子群,干预效果有什么不同? 举几个例子: * 精准营销:给所有人发满减券ATE为正,但拆开看,高消费用户根本不需要券,低消费用户反而是增量用户——CATE帮你找到真正的增量人群。 * 个性化医疗:

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【超详细教程】Python 连接 MySQL 全流程实战

Python 连接 MySQL 全流程实战教程(2026版超详细指南) 以下是基于 Python 3.12+ 和 MySQL 8.0+ 的从零到精通实战教程。我会按实际开发流程组织内容:环境准备 → 连接基础 → CRUD 操作 → 高级技巧 → 性能优化 → 完整项目示例 → 常见问题排查。 这个教程假设你有基本的 Python 知识(如变量、函数、异常处理)。我们优先使用 mysql-connector-python(Oracle 官方驱动,推荐),备用 pymysql(纯 Python,轻量)。 为什么学这个? * MySQL 是最流行的关系型数据库(2026 年市场份额仍超 40%)。 * Python + MySQL 是 Web/App/

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