requests.posts返回结果

时间: 2024-11-08 14:12:58 浏览: 34
`requests.post()` 是 Python 中用于发送 HTTP POST 请求的库 `requests` 的一个方法。它主要用于向指定的 URL 发送数据,并接收服务器响应。当你调用这个函数时,需要提供一个 URL,以及可选的数据(通常是一个字典,可以作为 JSON 或者表单数据),还有其他的可选参数如 headers、cookies、auth 等。 当请求成功完成,`requests.post()` 返回一个 Response 对象,该对象包含了服务器的响应信息,包括状态码(HTTP 状态码)、响应头(headers)、以及响应内容(通常是文本、JSON 或二进制数据)。你可以通过 `.text`、`.json()` 或 `.content` 属性获取响应的内容。 例如: ```python response = requests.post('https://api.example.com/data', data={'key': 'value'}) print(response.status_code) # 输出状态码 data = response.json() # 如果返回的是 JSON 数据 ```
相关问题

帮我写一个Python类,一个http请求的通用方法,里面包含请求不同api的方法,一个api写一个方法,请求返回的cookie也能再之后的请求中使用。

好的,以下是一个简单的Python类,包含一个通用的http请求方法和多个api请求方法,可以在请求返回的cookie中存储和使用: ```python import requests class ApiRequest: def __init__(self): self.session = requests.Session() def request(self, method, url, **kwargs): response = self.session.request(method, url, **kwargs) self.session.cookies.update(response.cookies) return response def get_user_info(self, user_id): url = f"https://example.com/api/user/{user_id}" return self.request("GET", url) def get_post_list(self, page): url = f"https://example.com/api/posts?page={page}" return self.request("GET", url) def create_post(self, title, content): url = "https://example.com/api/posts" data = {"title": title, "content": content} return self.request("POST", url, json=data) ``` 使用方法如下: ```python api = ApiRequest() response = api.get_user_info(123) print(response.json()) response = api.get_post_list(1) print(response.json()) response = api.create_post("Hello World", "This is my first post.") print(response.json()) ``` 其中,`ApiRequest`类的`request`方法是通用的http请求方法,可以用于请求任何api。`get_user_info`、`get_post_list`和`create_post`方法分别对应不同的api,可以根据需要进行修改。在每次请求后,`request`方法会更新`session`对象中的cookie,以便在之后的请求中使用。

如果我想要爬取贴吧里面乙肝吧的帖子数据,从2023年3月1日到2023年5月16日的全部帖子,需要返回帖子的发布者,发布时间,帖子内容,发帖者的主页信息,我应该怎么写代码

首先,你需要了解贴吧的数据获取方式。贴吧提供了一个叫做“百度贴吧开放平台”的接口,你可以通过该接口来获取贴吧中的数据。 以下是一些基本的步骤: 1. 申请百度账号和创建开发者应用,获取 App Key 和 Secret Key。 2. 通过 API 接口获取贴吧的帖子列表。你可以使用贴吧列表 API,该 API 可以根据关键字搜索贴吧中的帖子,返回结果包括帖子的标题、作者、发布时间等信息。 3. 获取帖子详情。通过帖子详情 API,你可以获取帖子的详细内容,包括帖子内容、回复数、点赞数等信息。 4. 获取发帖人的主页信息。通过用户信息 API,你可以获取用户的基本信息,如昵称、头像、个人简介等。 注意事项: 1. 贴吧开放平台的 API 调用需要签名认证,具体实现可参考官方文档。 2. API 调用频率有限制,建议适当控制请求频率。 3. 爬取数据可能会对贴吧的服务器造成一定的压力,故需要注意爬虫的合理性和道德性。 针对你的需求,你需要编写 Python 爬虫代码,可以使用 requests 库发送 HTTP 请求获取数据,使用 BeautifulSoup 或者 lxml 库解析 HTML 页面。同时,你还需要使用第三方库,如 pandas 和 xlwt,来进行数据处理和存储。 以下是一些示例代码,供你参考: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import xlwt # 设置请求头部信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36' } # 设置 API 请求参数 start_time = '2023-03-01' end_time = '2023-05-16' kw = '乙肝' page_no = 1 page_size = 50 # 获取帖子列表 url = f'https://tieba.baidu.com/f/search/res?ie=utf-8&qw={kw}&rn={page_size}&pn={page_no}&sd={start_time}&ed={end_time}' response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') # 解析帖子列表 results = [] for item in soup.select('.s_post'): result = {} result['title'] = item.select_one('.p_title a').text.strip() result['author'] = item.select_one('.p_author_name').text.strip() result['publish_time'] = item.select_one('.p_date').text.strip() result['link'] = item.select_one('.p_title a')['href'] results.append(result) # 获取帖子详情 for result in results: response = requests.get(result['link'], headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') result['content'] = soup.select_one('.d_post_content').text.strip() result['reply_count'] = soup.select_one('.l_posts_num .red').text.strip() result['like_count'] = soup.select_one('.d_post .d_post_footer .tail-info span').text.strip() # 获取发帖人的主页信息 for result in results: url = f'https://tieba.baidu.com/home/main?un={result["author"]}' response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') result['homepage'] = soup.select_one('.userinfo_wrap .userinfo_head .userinfo_username')['href'] # 将结果存储到 Excel 文件中 df = pd.DataFrame(results) writer = pd.ExcelWriter('results.xlsx', engine='xlwt') df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) writer.save() ```
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