【基础】使用Requests进行网页抓取

发布时间: 2024-06-28 23:04:48 阅读量: 12 订阅数: 24
![【基础】使用Requests进行网页抓取](https://img-blog.csdn.net/20170311143557081) # 2.1 Requests库的安装 Requests库是一个强大的HTTP库,可以轻松地发送HTTP请求并获取响应。要安装Requests库,请在命令提示符或终端中运行以下命令: ``` pip install requests ``` 安装完成后,就可以在Python脚本中导入Requests库: ```python import requests ``` # 2. Requests库的安装和使用 ### 2.1 Requests库的安装 Requests库是一个用于发送HTTP请求的Python库,它提供了简洁易用的API,可以方便地获取网页内容。要安装Requests库,可以使用pip命令: ``` pip install requests ``` 安装完成后,就可以在Python脚本中导入Requests库: ``` import requests ``` ### 2.2 Requests库的基本使用 Requests库的基本使用非常简单,只需要调用get()或post()方法即可发送HTTP请求。 **GET请求** GET请求用于获取资源,例如网页内容。发送GET请求的语法如下: ``` response = requests.get(url) ``` 其中: * `url`是要获取的网页地址。 * `response`是请求的响应对象,它包含了请求的结果。 **POST请求** POST请求用于提交数据,例如表单数据。发送POST请求的语法如下: ``` response = requests.post(url, data) ``` 其中: * `url`是要提交数据的网页地址。 * `data`是要提交的数据,可以是字典或字符串。 **响应对象** 发送HTTP请求后,会得到一个响应对象。响应对象包含了请求的结果,包括响应状态码、响应头和响应内容。 **响应状态码** 响应状态码表示请求是否成功。常见的响应状态码有: * 200 OK:请求成功。 * 403 Forbidden:禁止访问。 * 404 Not Found:资源不存在。 **响应头** 响应头包含了有关响应的元信息,例如内容类型、编码方式等。 **响应内容** 响应内容是请求获取的实际内容,可以是HTML、JSON或其他格式。 # 3. 网页抓取实践 ### 3.1 GET请求和POST请求 在网页抓取中,HTTP请求是获取网页内容的主要手段。HTTP请求分为两种主要类型:GET请求和POST请求。 #### 3.1.1 GET请求 GET请求是最常用的HTTP请求类型,用于从服务器获取资源。GET请求的语法如下: ```python requests.get(url, params=None, **kwargs) ``` 其中: * `url`:要请求的资源的URL。 * `params`:一个字典,包含要发送给服务器的查询参数。 GET请求的查询参数附加在URL之后,以问号(?)开头,参数之间用&符号分隔。例如,以下请求获取`example.com`网站的根目录,并指定查询参数`name`为`John`: ```python requests.get("https://example.com/?name=John") ``` #### 3.1.2 POST请求 POST请求用于向服务器发送数据。POST请求的语法如下: ```python requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs) ``` 其中: * `url`:要请求的资源的URL。 * `data`:一个字典或字节串,包含要发送给服务器的数据。 * `json`:一个字典或列表,包含要发送给服务器的JSON数据。 POST请求的数据附加在请求正文中。例如,以下请求向`example.com`网站的`/submit`端点发送一个包含`name`和`email`键值对的JSON数据: ```python data = {"name": "John", "email": "john@example.com"} requests.post("https://example.com/submit", json=data) ```
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李_涛

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拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
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