python爬虫requests

requests是一个Python库，用于向网站发出HTTP请求。它提供了一种简单的方法来从网站获取数据，比如HTML或JSON响应。requests库的使用非常简单，可以通过以下步骤来完成：

1. 安装requests库

pip install requests

2. 导入requests库

import requests

3. 发送HTTP请求

response = requests.get(url)

4. 解析响应数据

content = response.content # 获取原始数据
text = response.text # 获取文本数据
json_data = response.json() # 获取JSON数据

示例代码：

import requests

url = 'https://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
content = response.content
text = response.text
print(text)

上述代码会向百度发送一个HTTP GET请求，并打印返回的HTML响应。

相关问题

python爬虫requests使用

Python爬虫中，requests库是非常常用的一个库，它提供了简洁而强大的API来发送HTTP请求。对于使用requests库进行爬虫，以下是一些基本操作和高级用法的介绍：

基本操作：
1. 安装requests库：使用pip命令可以安装requests库，例如：`pip install requests`。
2. 导入requests库：在Python脚本中导入requests库，例如：`import requests`。
3. 发起GET请求：使用requests库的get方法可以发起GET请求，例如：`response = requests.get(url)`。
4. 发起POST请求：使用requests库的post方法可以发起POST请求，例如：`response = requests.post(url, data)`。

5. 响应内容：通过response对象可以获取请求的响应内容，例如：`response.text`返回响应内容的字符串形式。

高级用法：
1. 请求头部信息：可以通过headers参数来设置请求头部信息，例如：`headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}`，然后将headers作为参数传入GET或POST请求中。

2. 发送参数：可以通过params参数来发送请求参数，例如：`params = {"key": "value"}`，然后将params作为参数传入GET请求中。

3. 发送数据：可以通过data参数来发送POST请求的数据，例如：`data = {"key": "value"}`，然后将data作为参数传入POST请求中。

4. 文件上传：可以通过files参数来上传文件，例如：`files = {"file": open("filename", "rb")}`，然后将files作为参数传入POST请求中。

5. 超时设置：可以通过timeout参数来设置请求的超时时间，例如：`timeout = 5`，表示设置超时时间为5秒。

6. 会话管理：可以使用Session对象来管理会话，例如：`session = requests.Session()`，然后可以使用session对象发送多个请求，会话对象会自动保存和使用Cookies信息。

7. 重定向处理：可以通过allow_redirects参数来控制是否允许重定向，默认为True，可以设置为False来禁止重定向。

8. SSL验证：可以通过verify参数来控制SSL证书验证，默认为True，可以设置为False来禁止验证。

总结：以上是Python爬虫中使用requests库的一些基本操作和高级用法。你可以根据具体的需求来选择合适的方法和参数来发送HTTP请求，并获取响应内容。记得根据实际情况进行异常处理和错误判断，以保证爬虫的稳定性和可靠性。

python爬虫requests步骤

使用 Python 编写爬虫通常需要用到 requests 库，以下是使用 requests 库进行爬虫的基本步骤：

1. 导入 requests 库

import requests

2. 发送请求

使用 requests 库的 get() 或 post() 方法发送请求，传入目标网址作为参数。例如：

response = requests.get('http://www.example.com')

3. 处理响应

获得响应后，可以通过 response 对象的属性和方法来获取响应信息。例如：

# 获取响应状态码
status_code = response.status_code

# 获取响应内容
content = response.content

# 获取响应头
headers = response.headers

# 获取 Cookies
cookies = response.cookies

4. 解析响应

通常我们需要对响应进行解析，获取有用的数据。使用 BeautifulSoup 或 lxml 库可以方便地进行 HTML 解析，使用 json 库可以解析 JSON 数据。例如：

# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
title = soup.title.text

# 使用 json 解析 JSON 数据
import json

data = json.loads(response.content)

5. 处理异常

在请求过程中可能会出现各种异常，例如网络连接异常、服务器返回错误等。使用 try-except 语句可以处理这些异常。例如：

try:
    response = requests.get('http://www.example.com')
    response.raise_for_status()
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(e)

以上是使用 requests 库进行爬虫的基本步骤，具体使用时需要根据实际情况进行调整和补充。