在使用python requests的时候，如果我想请求数据并在运算之后返回给服务器数据，应该怎么做

如果你想在请求数据后对返回的数据进行处理并再次发送给服务器，可以使用 Python 的 requests 库中的 post 方法。具体方法如下：

1. 发送请求并接收响应：

import requests

response = requests.get(url) # 发送 GET 请求
data = response.json() # 解析响应数据

2. 对接收到的数据进行处理，得到需要发送的数据：

new_data = process_data(data)

3. 将处理后的数据发送给服务器：

response = requests.post(url, json=new_data) # 发送 POST 请求

其中，url 是请求的地址，process_data 是你自己定义的处理数据的函数，new_data 是处理后的数据。在发送 POST 请求时，使用了 requests 库中的 json 参数将数据以 JSON 格式发送到服务器。

相关问题

python requests请求到的表格数据拿到pandas上创建DataFrame应该怎么做

你可以使用 `pandas.read_html` 函数将 HTML 表格数据解析为 `DataFrame`。

首先, 你需要使用 `requests` 库发送 HTTP 请求并获取 HTML 网页内容:

import requests

url = 'http://example.com/table.html'
response = requests.get(url)
html = response.content

然后, 使用 `pandas.read_html` 函数解析 HTML 表格数据:

import pandas as pd

df = pd.read_html(html)[0]  # 解析出的第一个表格数据

`read_html` 函数会返回一个列表, 列表中的每个元素都是一个 `DataFrame` 对象。如果 HTML 网页中只有一个表格, 你可以像上面的代码一样, 直接取出列表中的第一个元素。如果有多个表格, 你可以通过下标访问列表中的其他元素来获取其他表格数据。

例如:

df1 = pd.read_html(html)[0]  # 解析出的第一个表格数据
df2 = pd.read_html(html)[1]  # 解析出的第二个表格数据

使用python requests 封装一个请求方法，并支持异常

好的，下面是一个简单的使用 Python requests 封装的请求方法，并支持异常处理：

import requests

def request(url, method='GET', params=None, data=None, headers=None, timeout=30):
    try:
        resp = requests.request(method=method, url=url, params=params, data=data, headers=headers, timeout=timeout)
        resp.raise_for_status()  # 如果响应码不为 200，抛出异常
        return resp.json()  # 返回响应 JSON 数据
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print('请求异常：', e)
        return None

这个方法接收以下参数：

- `url`：请求的 URL 地址
- `method`：请求方法，默认为 GET
- `params`：URL 参数，字典类型
- `data`：请求体，字典类型
- `headers`：请求头，字典类型
- `timeout`：请求超时时间，默认为 30 秒

如果请求成功，返回响应的 JSON 数据；如果请求异常，打印异常信息并返回 `None`。