rt = requests.get(url)的后续可以对rt进行什么函数操作

在使用 `requests.get()` 发送 GET 请求后，返回的是一个 `Response` 对象，可以对该对象进行多种操作，例如：

1. 获取响应内容：可以使用 `rt.text` 获取响应的内容，返回的是一个字符串。
2. 获取响应状态码：可以使用 `rt.status_code` 获取响应的状态码，返回一个整数。
3. 获取响应头信息：可以使用 `rt.headers` 获取响应的头信息，返回一个字典。
4. 获取请求 URL：可以使用 `rt.url` 获取实际请求的 URL。
5. 检查请求是否成功：可以使用 `rt.ok` 判断请求是否成功，返回一个布尔值。

此外，还有其他一些常用的方法和属性可以在 `Response` 对象上调用，例如 `rt.json()` 可以将响应的内容解析为 JSON 数据，`rt.content` 可以获取响应的二进制内容等。

您可以根据具体的需求选择相应的方法和属性来处理 `Response` 对象。更多关于 `Response` 对象的方法和属性，请参考 `requests` 库的官方文档。

相关问题

你是我的python助手可以帮我写代码，https://www.bbiquge.net/modules/article/search.php?searchkey=%B6%B7%C2%DE%B4%F3%C2%BD&submit=%CB%D1%CB%F7这个网站获取源代码的文本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', 'referer': 'https://www.bbiquge.net/modules/article/search.php?searchkey=%B6%B7%C2%DE%B4%F3%C2%BD&submit=%CB%D1%CB%F7&__cf_chl_tk=sloS0pzp6d1uAnYpALHcgIKs4rWjKqzfIYD4OXgK2xQ-1685714391-0-gaNycGzNDBA', 'cookie':' __gads=ID=80441a18d01e55cc-226b809157da00ce:T=1677758715:RT=1685678040:S=ALNI_MboIk-dUvtHydPucNSQ4k0MMKgdqg; __gpi=UID=00000bcfc88d3faa:T=1677758715:RT=1685678040:S=ALNI_MbpuTSDhTgrw2mMv6PXbbCwD8b5AA; cf_chl_2=206d854953a2c39; cf_clearance=wLK7rF.9158UjsnSnRTVDdbk6Fc.9HIhB.p695uIhHA-1685712522-0-160; jieqiVisitTime=jieqiArticlesearchTime%3D1685713325; Hm_lvt_007bc30c1abb0ffb7a93b4f3c8e10c5e=1685343344,1685415712,1685674211,1685713326; Hm_lpvt_007bc30c1abb0ffb7a93b4f3c8e10c5e=1685713326' }请帮我写

好的，你想要爬取这个网站的源代码文本，我可以帮你写一个Python爬虫程序来实现。以下是代码实现：

import requests

url = 'https://www.bbiquge.net/modules/article/search.php?searchkey=%B6%B7%C2%DE%B4%F3%C2%BD&submit=%CB%D1%CB%F7'
headers = {
    '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',
    'referer': 'https://www.bbiquge.net/modules/article/search.php?searchkey=%B6%B7%C2%DE%B4%F3%C2%BD&submit=%CB%D1%CB%F7&__cf_chl_tk=sloS0pzp6d1uAnYpALHcgIKs4rWjKqzfIYD4OXgK2xQ-1685714391-0-gaNycGzNDBA',
    'cookie': '__gads=ID=80441a18d01e55cc-226b809157da00ce:T=1677758715:RT=1685678040:S=ALNI_MboIk-dUvtHydPucNSQ4k0MMKgdqg; __gpi=UID=00000bcfc88d3faa:T=1677758715:RT=1685678040:S=ALNI_MbpuTSDhTgrw2mMv6PXbbCwD8b5AA; cf_chl_2=206d854953a2c39; cf_clearance=wLK7rF.9158UjsnSnRTVDdbk6Fc.9HIhB.p695uIhHA-1685712522-0-160; jieqiVisitTime=jieqiArticlesearchTime%3D1685713325; Hm_lvt_007bc30c1abb0ffb7a93b4f3c8e10c5e=1685343344,1685415712,1685674211,1685713326; Hm_lpvt_007bc30c1abb0ffb7a93b4f3c8e10c5e=1685713326'
}

response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print('请求失败，状态码为：', response.status_code)

在这个程序中，我们使用了Python的requests库来发送HTTP请求，获取网页的源代码文本。其中，`url`是我们要爬取的网址，`headers`是我们发送请求时需要带上的请求头信息，包括User-Agent、Referer和Cookie等。我们使用requests.get()函数发送GET请求，并且通过判断响应状态码是否为200来判断请求是否成功。如果请求成功，我们就可以通过response.text属性来获取网页的源代码文本。

python如何把数据导入data函数

在Python中，你可以使用内置模块`pandas`来加载各种数据源的数据并将其导入到DataFrame对象中。这里提供几种常见的数据导入方法：

1. **CSV文件**:
使用`pd.read_csv()`函数：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('file.csv')

2. **Excel文件**:
使用`pd.read_excel()`函数：

   data = pd.read_excel('file.xlsx')

3. **JSON文件**:
使用`pd.read_json()`函数：

   data = pd.read_json('file.json')

4. **SQL查询** (如果使用的是SQLite数据库):

   import sqlite3
   conn = sqlite3.connect('database.db')
   query = "SELECT * FROM table_name"
   data = pd.read_sql_query(query, conn)

5. **网络API** 或 CSV字符串:

   response = requests.get('https://api.example.com/data')
   data = pd.read_json(response.text)  # 对于JSON响应

6. **CSV.gz、bz2等压缩文件**:
需要先解压，然后读取：

   import gzip
   with gzip.open('file.gz', 'rt') as f_in:
       data = pd.read_csv(f_in)

每种方法的具体操作可能会有所不同，但基本思想都是通过相应的库提供的函数将外部数据转换成可以处理的DataFrame结构。