python中 Requests、re、Beautiful Soup 、 Lxml的类库介绍

时间: 2023-06-04 20:04:21 浏览: 131

python中需要用到的requests第三方类库

Python中的`requests`库是进行HTTP请求操作的强大工具，尤其在网页抓取（网络爬虫）领域中，它被广泛使用。`requests`库简洁易用，提供了丰富的功能，包括发送GET、POST等各种HTTP方法的请求，处理cookies，管理session，上传文件，以及处理响应数据等。 1. **安装**：要安装`requests`库，你可以使用Python的包管理器pip。在命令行中输入以下命令： ``` pip install requests ``` 2. **基础使用**： `requests.get()`是最常见的HTTP请求方式，用于获取网页内容。例如，要获取百度首页的HTML内容，可以这样做： ```python import requests response = requests.get('http://www.baidu.com') print(response.text) ``` 3. **HTTP方法**： `requests`库支持所有标准的HTTP方法，如POST、PUT、DELETE等。例如，使用POST发送数据到服务器： ```python data = {'key': 'value'} response = requests.post('http://example.com', data=data) ``` 4. **请求头（Headers）**：可以通过设置`headers`参数来传递自定义的HTTP头部信息： ```python headers = {'User-Agent': 'my-app/0.0.1'} response = requests.get('http://example.com', headers=headers) ``` 5. **参数（Parameters）**：对于GET请求，可以使用`params`参数传递URL参数： ```python params = {'key': 'value'} response = requests.get('http://example.com', params=params) ``` 6. **POST数据（Form Data）**：发送表单数据时，可以通过`data`参数： ```python data = {'key': 'value'} response = requests.post('http://httpbin.org/post', data=data) ``` 7. **JSON数据**：发送JSON数据，需设置`json`参数： ```python json_data = {'key': 'value'} response = requests.post('http://httpbin.org/post', json=json_data) ``` 8. **文件上传**：使用`files`参数上传文件： ```python files = {'file': open('report.xls', 'rb')} response = requests.post('http://httpbin.org/post', files=files) ``` 9. **Cookie管理**：可以通过`cookies`参数传递或获取Cookie： ```python cookies = dict(cookies_are='yum') response = requests.get('http://httpbin.org/cookies', cookies=cookies) ``` 10. **Session对象**：使用`Session`对象可以保持会话状态，如cookies： ```python s = requests.Session() s.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789') response = s.get('http://httpbin.org/cookies') ``` 11. **超时设置**：可以设置请求的超时时间，避免程序因等待响应而阻塞： ```python response = requests.get('http://www.example.com', timeout=5) ``` 12. **响应处理**： `response`对象包含了服务器的响应，如响应文本`text`、响应码`status_code`、头部信息`headers`等。 13. **错误处理**：可以使用异常处理来捕获网络请求可能出现的问题，如连接错误、超时等。 14. **分块读取**：对于大文件，可以使用`stream=True`分块读取响应内容，节省内存资源。 15. **代理设置**：可以通过`proxies`参数设置HTTP和HTTPS代理。 `requests`库是Python中进行HTTP请求的首选工具，其简洁的API和强大的功能使得网络交互变得简单高效。在进行网络爬虫、API接口测试、自动化任务等场景下，`requests`库都能发挥重要作用。

好的，没有问题。Requests是一个Python的HTTP库，可以方便地发送各种HTTP请求，例如GET和POST。re是Python标准库中的正则表达式模块，可以用于对字符串的匹配和搜索。Beautiful Soup是一个Python库，用于从HTML和XML文档中提取数据。Lxml是一个Python库，用于解析XML和HTML文档，提供了XPath解析器。

阅读全文

python中 Requests、re、Beautiful Soup 、 Lxml的类库介绍

相关推荐

python爬取数码产品信息 使用mysql，requests，BeautifulSoup等包

使用requests和BeautifulSoup库实现从任意网站爬取数据_附源代码+注释

使用Python的Requests库和Beautiful Soup库来爬取豆瓣电影Top250的数据

requests_docker_image：安装了Requests和Beautiful Soup的Python3

Python中使用Beautiful Soup库的超详细教程

python中requests使用代理proxies方法介绍

Python爬虫利器二之Beautiful Soup的用法.zip_python_爬虫_爬虫 python_爬虫 pyth

python中requests小技巧

python requests 正则re万能图片下载

Python利用Beautiful Soup模块修改内容方法示例

Python 爬虫入门的教程之Beautiful Soup解析

python爬虫实例（使用requests、lxml、xlwt模块）

python中requests模块的使用方法

Python爬虫：利用Beautiful Soup解析豆瓣音乐排行榜

Python爬虫中的网页解析技术对比：Beautiful Soup vs. lxml

1. 通过导入requests库，使用该库爬取Python官方网站页面数据。 2. 通过导入lxml和Beautiful Soup，使用该库解析爬取的Python官方网站页面数据

python爬虫实例——基于BeautifulSoup与urllib.request

【超强组合】基于VMD-星雀优化算法NOA-Transformer-BiLSTM的光伏预测算研究Matlab实现.rar

最新推荐

Python requests.post方法中data与json参数区别详解

构建高效的python requests长连接池详解

Python requests上传文件实现步骤

python+requests接口压力测试500次,查看响应时间的实例

Python3使用requests包抓取并保存网页源码的方法

探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

管理建模和仿真的文件

ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南

如何使用MATLAB实现电力系统潮流计算中的节点导纳矩阵构建和阻抗矩阵转换，并解释这两种矩阵在潮流计算中的作用和差异？

使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

python爬取数码产品信息使用mysql，requests，BeautifulSoup等包