requests.get(url, headers=head

时间: 2023-04-23 11:04:20 浏览: 84
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爬虫：设置Request Header（请求头）

star5星 · 资源好评率100%
requests.get(url, headers=head是一个Python中使用requests库发送HTTP GET请求的代码片段。其中，url是要请求的URL地址，headers是请求头信息，可以包含一些自定义的HTTP头信息，比如User-Agent、Referer等。这个代码片段可以用来获取网页内容、API数据等。
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python requests.get带header

啥也不说了，大家还是直接看图吧！ 补充知识：python http request header主要内容 http request 请求头主要包括内容如下： header名 作用 示例 Accept 指定客户端能够接收的内容类型 Accept: text/plain, text/html Accept-Charset 浏览器可以接受的字符编码集。 Accept-Charset: iso-8859-5 Accept-Language 浏览器可接受的语言 Accept-Language: en,zh Accept-Encoding 指定浏览器可以支持的web服务器返回内
txt

调用http请求（包括head头部的请求）

java后台请求http从而获取数据，这里支持头部参数，比如可以在头部加入orgCode、username、password等必填数据。可以达到postman请求效果

def get_html(url,head): try: #**********FOUND********** r=requests.get(url,head=head,timeout=10) #正确如下# r=requests.get(url, headers=head, timeout=10) #**********FOUND********* r.status_code #正确如下# r.raise_for_status() #**********FOUND********** r.encoding=utf-8 #正确如下# r.encoding='utf-8' return r.text except:

- requests.get(url, head=head, timeout=10) 发起 GET 请求，使用传入的 head 参数作为请求头，设置超时时间为 10 秒，并将返回的响应对象保存在变量 r 中； - r.status_code 返回 HTTP 状态码； - r....

翻译这段代码 nb = requests.get(url, headers=head).text from lxml import etree sb = etree.HTML(nb) whh = sb.xpath('//tbody/tr[not(@class)]')

我理解你的意思是，你想要翻译这段代码：nb = requests.get(url, headers=head).text from lxml import etree sb = etree.HTML(nb) whh = sb.xpath('//tbody/tr[not(@class)]')，对吧？翻译如下：nb = ...

try: r = requests.get(url, headers=head, timeout=time,cookies=cookie) # 发送请求 r.encoding = 'utf-8' # 设置返回的内容的字符集编码 r.raise_for_status() # 返回的状态码不等于200抛出异常 return r.text # 返回网页的文本内容 except Exception as err: print(err)

具体来说，它使用了 Python 的 requests 库来发送 GET 请求，并传入了 url、headers、timeout 和 cookies 等参数。其中，url 表示请求的 URL 地址，headers 包含了请求的头信息，timeout 表示请求的超时时间，...

import requests from bs4 import BeautifulSoup as BS import time,random url = 'http://www.biqu5200.net/2_2598' # header = {'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0；Win64; ' # 'x64;rv:109.0)Gecko/20200101 Firefox/113.0'} head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 " "(KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.106 Safari/537.36"} html = requests.get(url,headers=head) # # html.encoding = 'utf-8' # print(html.status_code) mybs = BS(html.text,'html.parser') # print(mybs.text) # print(mybs.tytle.string) mylinklist = mybs.find_all('a') # print(mylinklist) urllist = [] for link in mylinklist: url1 = link.get('href') print(url1) try: if url1[0:7] =='/2_2598': urllist.append('http://www.biqu5200.net/'+url1) except: pass #print(urllist) with open("D://789.txt",'w',encoding='utf-8') as file: for url2 in urllist[9:35]: html_zj = requests.get(url2,headers=head) mybs_zj = BS(html_zj.text,'html.parser') print(mybs_zj.h1.string) file.write(mybs_zj.h1.string+'\n') con = mybs_zj.find('div',id='content').text file.write(con+'\n') time.sleep(random.randint(1,5)/10) print("下载完毕!")

- 第十九到第二十六行，使用with语句打开一个文件，遍历新的URL列表并依次获取每个URL的内容，将内容保存到文件中，并在每次获取内容之后，随机等待一段时间，以模拟真实用户的访问行为。 - 最后一行打印出下载完毕...

优化我的代码:import requests import os # 判断是否存在此文件,不存在则创建 file_name = 'wod3/' if not os.path.exists(file_name): os.mkdir(file_name) head = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } # 获取文件全部内容 str2 = open('URL3', 'r', encoding='utf-8') str1 = str2.readlines() a = 1 for i in str1: if 'http' in i: # 去除空格 o = ''.join(i.split()) # print(o) nxt = requests.get(url=o, headers=head).content # print(nxt) with open(file_name + f'{a}.mp4', mode='wb') as f: f.write(nxt) a = a + 1

response = requests.get(url, headers=head, timeout=10) if response.status_code == 200: content = response.content file_path = os.path.join(file_name, f'{url.split("/")[-1]}.mp4') with open(file_...

import requests from bs4 import BeautifulSoup head={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.67" } content = requests.get("https://movie.douban.com/annual/2022?fullscreen=1&source=movie_navigation",headers = head).text soup = BeautifulSoup(content, "html.parser") all_links = soup.findAll('span',attrs={"class": "movie-name-text"}) for link in all_links: all_names = link.findAll('a') for name in all_names: print( name.string)

然后，使用requests.get()方法发送GET请求，并将返回的内容赋值给变量content。 接下来，我们使用BeautifulSoup库将HTML内容解析为一个可操作的对象soup。 然后，我们使用soup.findAll()方法查找所有...

import csv import requests from lxml import etree if name == "main": url = 'https://heze.lianjia.com/zufang/pg%d' header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } #爬取源码数据 headers = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] path = "链家菏泽租房数据.csv" with open(path, 'wb') as f: csv_write = csv.writer(f) csv_head = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] csv_write.writerow(csv_head) for num in range(85,101): new_url = format(url%num) page_num1 = requests.get(url=new_url, headers=header) page_num1.encoding = ('utf-8') page_num = page_num1.text tree = etree.HTML(page_num) # 存储的就是标签对象 div_list = tree.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/div[1]/div') with open(path, 'a+') as f: for div in div_list: quyu = div.xpath('./div/p[2]/a[1]//text()')[0] name = div.xpath('./div/p[2]/a[3]//text()')[0] area = div.xpath('./div/p[2]/text()')[4].split()[0] type = div.xpath('./div/p[2]/text()')[6].split()[0] place = div.xpath('./div//span/em/text()')[0] csv_write = csv.writer(f) data_row = [quyu,name,type,area,place] csv_write.writerow(data_row) print("完成")改错

page_num1 = requests.get(url=new_url, headers=header) page_num1.encoding = ('utf-8') page_num = page_num1.text tree = etree.HTML(page_num) # 存储的就是标签对象 div_list = tree.xpath('//*[@id=...

import csv import requests from lxml import etree if __name__ == "__main__": url = 'https://jn.lianjia.com/zufang/pg{}' header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } # 爬取源码数据 headers = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] path = "链家济南租房数据.csv" with open(path, 'w', newline='') as f: csv_write = csv.writer(f) csv_head = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] csv_write.writerow(csv_head) for num in range: new_url = url.format(num) page_num1 = requests.get(url=new_url, headers=header) page_num1.encoding = ('utf-8') page_num = page_num1.text tree = etree.HTML(page_num) # 存储的就是标签对象 div_list = tree.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/div[1]/div') with open(path, 'a', newline='') as f: csv_write = csv.writer(f) for div in div_list: quyu = div.xpath('./div/p[2]/a[1]//text()')[0] name = div.xpath('./div/p[2]/a[3]//text()')[0] area = div.xpath('./div/p[2]/text()')[4].split()[0] type = div.xpath('./div/p[2]/text()')[6].split()[0] place = div.xpath('./div//span/em/text()')[0] data_row = [quyu, name, type, area, place] csv_write.writerow(data_row) print("完成")爬取所有网页信息

page_num1 = requests.get(url=new_url, headers=header) page_num1.encoding = ('utf-8') page_num = page_num1.text tree = etree.HTML(page_num) div_list = tree.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/div[1]/...

import csv import requests from lxml import etree #定义主程序入口 if name == "main": # 定义要爬取的网页链接 url = 'https://jn.lianjia.com/zufang/pg%d' # 请求头 header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } # 爬取源码数据 # 定义要爬取的数据字段 headers = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] path = "链家济南租房数据.csv" #打开CSV文件，使用csv.writer()函数创建一个csv.writer对象，用于写入CSV文件 with open(path, 'w', newline='') as f: csv_write = csv.writer(f) csv_head = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] csv_write.writerow(csv_head) # 用于循环爬取多个网页，其中range(85,101)表示需要爬取85-100页的租房信息 for num in range(85,101): # 使用字符串的format()方法将%d占位符替换成实际的页码num new_url = url.format(num) # 用request库获取网页源码数据 page_num1 = requests.get(url=new_url, headers=header) page_num1.encoding = ('utf-8') page_num = page_num1.text tree = etree.HTML(page_num) # # 使用xpath语法获取所有租房信息的父级标签对象 div_list = tree.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/div[1]/div') with open(path, 'a', newline='') as f: # 循环处理每个租房信息的标签对象 csv_write = csv.writer(f) for div in div_list: quyu = div.xpath('./div/p[2]/a[1]//text()')[0] name = div.xpath('./div/p[2]/a[3]//text()')[0] area_text = div.xpath('./div/p[2]/text()')[4] #用来解决.split（）出错 area = area_text.split()[0] if len(area_text.split()) > 0 else "" type = div.xpath('./div/p[2]/text()')[6].split()[0] place = div.xpath('./div//span/em/text()')[0] data_row = [quyu, name, type, area, place] csv_write.writerow(data_row) print("完成")改成先获取网页数爬网页数据

page_num1 = requests.get(url=url.format(1), headers=header) page_num1.encoding = ('utf-8') page_num = page_num1.text tree = etree.HTML(page_num) total_page = int(tree.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/...

import json import pandas as pd import requests data1 = pd.read_excel('C:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\pythonProject10\\用户信息.xls') head = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:92.0) Gecko/20100101 Firefox/92.0', 'cookie': 'UM_distinctid=17fed3bf7296d4-01aeae5d80942c-1f343371-1fa400-17fed3bf72a1163; __client_id=2ec00f15870204623a78bf6f63f7c99a85774791; CNZZDATA5476811=cnzz_eid%3D1690978113-1633007100-https%253A\%252F\%252Fcn.bing.com\%252F%26ntime%3D1651749421; _uid=0; login_referer=https%3A\%2F\%2Fwww.luogu.com.cn\%2Fuser\%2F387021' } data = requests.get("https://www.luogu.com.cn/fe/api/contest/scoreboard/68651?page=1", headers=head) data.encoding = 'utf-8' json_object = json.loads(data.text) g = dict() rank = dict() ID = {'U197159': 'A', 'U196210': 'B', 'U215461': 'C', 'U197241': 'D', 'U197281': 'E', 'U215474': 'F', 'U197124': 'G', 'U215470': 'H'} idx = 1 for i in json_object['scoreboard']['result']: g[i['user']['name']] = [] rank[i['user']['name']] = idx idx = idx + 1 for j in i['details']: if i['details'][j]['score'] >= 0: g[i['user']['name']].append(ID[j]) for i in range(33): if data1.loc[i, '洛谷账号'] in rank.keys(): data1.loc[i, '排名'] = rank[data1.loc[i, '洛谷账号']] for j in g[data1.loc[i, '洛谷账号']]: data1.loc[i, j] = 'AC' else: data1.loc[i, '排名'] = -1 data1.to_excel('C:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\pythonProject10\\result.xls', index=False)

这段代码是用来爬取洛谷比赛成绩并将其和本地 Excel 文件中的用户信息进行匹配，最后将结果输出到本地 Excel 文件。但是在代码中出现了一个错误，导致代码无法正常运行。 错误可能是由于代码中引用的文件路径不正确...
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