【Python网络请求秘籍】：掌握requests库的10大高级技巧和最佳实践

# 1. Python网络请求概述

在这个数字化时代，网络请求是IT行业不可或缺的一部分。无论是在网站开发、API集成、数据抓取还是自动化测试中，网络请求都扮演着至关重要的角色。Python，作为一门广泛使用的编程语言，拥有丰富的库支持，其中`requests`库因其简洁的API、强大的功能和对HTTP协议的丰富支持而备受欢迎。

通过本章，我们将概览网络请求的基础知识，解释一些核心概念，并为后续章节中对`requests`库更深层次的探讨打下基础。我们将探讨以下几个方面：

- 网络请求的定义和其在应用程序中的角色。
- Python中网络请求库的概览。
- `requests`库为何成为开发者选择的热门库。

了解这些基础知识将有助于我们更好地掌握`requests`库，并在接下来的章节中深入探讨其使用技巧和最佳实践。

# 2. requests库基础

### 2.1 安装requests库和导入

#### 2.1.1 安装requests的方法

在Python项目中集成网络请求功能，最广泛使用的第三方库之一就是`requests`。要开始使用`requests`库，首先需要安装它。安装`requests`库是一个简单的步骤，可以通过Python包管理器pip完成。

安装命令如下：

pip install requests

也可以使用Python的虚拟环境进行安装，以避免影响系统级的Python环境，具体操作如下：

# 首先创建虚拟环境（在项目目录下）
python -m venv venv
# 激活虚拟环境
# 在Windows中：
venv\Scripts\activate
# 在Unix或MacOS中：
source venv/bin/activate
# 在虚拟环境中安装requests库
pip install requests

以上命令将安装最新版本的`requests`。如果需要安装特定版本的`requests`，可以使用`==`来指定版本号：

pip install requests==2.25.1

确保安装完成之后，可以通过Python解释器检查安装的版本，来验证安装是否成功：

python -c "import requests; print(requests.__version__)"

#### 2.1.2 导入库的导入语句

一旦`requests`库安装到Python环境中，就可以在项目中导入它。导入语句非常简单，通常在Python脚本或交互式解释器中使用以下语句：

import requests

该语句会导入整个`requests`库，你可以使用库中定义的所有模块、类和函数。例如，要发起一个GET请求，可以使用`requests.get()`方法。

response = requests.get('***')

此时，`response`对象包含了服务器返回的所有信息，可以通过`response.text`或`response.json()`等方法获取响应内容。

### 2.2 发送基本的HTTP请求

#### 2.2.1 GET请求的使用

`GET` 请求是最简单的HTTP请求方法之一，通常用于获取数据。在`requests`库中，发送`GET`请求是通过`get()`函数实现的，其基本用法如下：

response = requests.get('***')

发送`GET`请求后，服务器会返回一个`Response`对象。如果请求成功（即状态码2xx），则可以通过`response.text`获取响应内容，或者使用`response.json()`直接解析JSON格式的响应体。

# 获取响应内容为文本格式
text_data = response.text

# 直接获取JSON格式的响应体
json_data = response.json()

有时，服务器可能需要额外的参数来处理请求。这些参数可以通过`params`关键字参数传递给`get()`函数：

payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.get('***', params=payload)

#### 2.2.2 POST请求的使用

与`GET`请求不同，`POST` 请求通常用于提交数据到服务器。在`requests`库中，`post()`函数用于发送`POST`请求。一个基础的`POST`请求示例如下：

response = requests.post('***', data=payload)

`data`参数用于携带请求体中的数据，它通常是一个字典或字符串。如果数据是表单形式，可以使用`files`参数：

files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
response = requests.post('***', files=files)

`requests`库也允许你设置请求头部（headers）、cookies、超时等高级参数，可以使用`headers`关键字参数传递额外的请求头信息。

headers = {'user-agent': 'my-app/0.0.1'}
response = requests.post('***', data=payload, headers=headers)

### 2.3 理解响应内容和状态码

#### 2.3.1 响应内容的解析

`requests`库中的`Response`对象提供了丰富的方法和属性，用于解析服务器的响应内容。响应内容可以是文本、JSON、二进制数据等格式，根据响应的`Content-Type`头部来确定。

对于JSON格式的响应体，可以使用`response.json()`方法将其解析为Python字典：

json_response = response.json()

对于纯文本内容，可以使用`response.text`获取：

text_response = response.text

若响应内容是二进制数据，例如文件下载，可以使用`response.content`：

binary_response = response.content

#### 2.3.2 状态码的含义及处理

HTTP状态码用于表示服务器对请求的响应结果。例如，状态码`200`表示请求成功，`404`表示未找到资源，`500`表示服务器内部错误。在`requests`库中，可以通过`response.status_code`属性获取状态码：

status_code = response.status_code

常见的HTTP状态码和它们的含义：

| 状态码 | 含义 |
| ------ | ---- |
| 200 | 请求成功 |
| 400 | 客户端请求有语法错误 |
| 401 | 请求未经授权 |
| 403 | 服务器理解请求但拒绝执行 |
| 404 | 资源未找到 |
| 500 | 服务器内部错误 |
| 502 | 错误网关 |
| 503 | 服务不可用 |

了解状态码的含义有助于在编写代码时处理不同的响应情况。例如，当状态码为`200`时，可以继续处理响应数据；若为`404`或`400`，则可能需要向用户显示错误信息并中止后续操作。

if response.status_code == 200:
    # 处理成功响应
    process_data(response.json())
elif response.status_code in (404, 400):
    # 处理错误响应
    print('Error:', response.status_code, response.reason)
else:
    # 处理其他响应
    print('Unexpected status:', response.status_code)

通过对响应内容的解析和状态码的处理，可以确保你的网络请求更加健壮，用户体验更加友好。

以上便是使用`requests`库进行基础网络请求的介绍。本章节内容涵盖了安装、导入、发送`GET`和`POST`请求以及理解响应内容和状态码等基础知识。为了确保网络请求能够有效地满足项目需求，深入理解这些概念是十分必要的。在下一部分，我们将深入探讨`requests`库的高级技巧，如使用会话保持连接、异常处理、数据编码解码等，以便更加高效地利用`requests`库。

# 3. requests库高级技巧

## 3.1 使用会话保持连接

### 3.1.1 创建会话对象

在使用`requests`库进行网络请求时，频繁地打开和关闭连接会降低程序的效率，特别是当需要对同一个服务器进行多个请求时。此时，可以利用会话（Session）对象来保持连接状态，这通过在多个请求间保持某些参数（如Cookies）来实现。

会话对象允许你跨请求保持某些参数，例如cookies，例如，如果你登录到一个网站，并希望在后续的请求中保持登录状态，使用会话可以非常方便地实现。

import requests

# 创建会话对象
session = requests.Session()

# 使用会话发送请求
session.get('***')
response = session.get('***')

# 打印响应内容查看Cookies
print(response.text)

上述代码中，我们首先创建了一个会话对象`session`，然后使用它发送一个GET请求以设置一个session cookie，紧接着再发送一个请求去获取当前的Cookies信息。由于使用了会话对象，我们可以看到第一个请求设置的session cookie在第二个请求中被保留了下来。

### 3.1.2 会话中的持久化Cookie

会话对象允许我们保存Cookies，这意味着在多次请求之间，Cookies可以被保持下来。这对于需要维护登录状态或实现单点登录等功能的应用场景非常有用。

# 发送请求1
response_1 = session.get('***', auth=('user', 'pass'))

# 发送请求2
response_2 = session.get('***')

# 检查session中是否保存了Cookies
print(session.cookies)

在这个例子中，我们先通过会话对象发送了一个需要认证的请求，这导致服务器响应中包含了设置为`session`的Cookies。在随后的请求中，会话自动地将这些Cookies附加到请求中，因此能够维持登录状态，访问受保护的资源。

## 3.2 异常处理与重试机制

### 3.2.1 捕获并处理请求异常

网络请求可能会因为多种原因失败，例如网络问题、服务器错误或请求参数问题等。有效的异常处理能够帮助我们确保网络请求的稳定性，并能够优雅地处理请求失败的情况。

try:
    response = session.get('***')
    response.raise_for_status()
except requests.HTTPError as http_err:
    print(f'HTTP error occurred: {http_err}')
except Exception as err:
    print(f'Other error occurred: {err}')

在这个例子中，`raise_for_status`方法会在响应状态码指示出错时抛出一个HTTPError异常。我们通过try-except块捕获可能发生的异常，并输出错误信息。其他类型的异常也可以被捕捉，以处理例如网络连接问题等其他情况。

### 3.2.2 自动重试机制的实现

在网络请求中，可能会遇到由于网络波动或者短暂的服务器故障导致的暂时性失败。通过实现自动重试机制，可以提高程序的健壮性和用户体验。

from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry

session = requests.Session()
retry = Retry(connect=3, backoff_factor=0.5)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry)

session.mount('***', adapter)
session.mount('***', adapter)

# 尝试发送请求，如果失败会自动重试
response = session.get('***')

这里我们使用了`urllib3`库中的`Retry`类和`HTTPAdapter`来为会话对象添加重试机制。`max_retries`参数定义了最大重试次数，`connect`参数定义了连接重试次数，`backoff_factor`定义了退避因子，用于计算重试间隔时间。

## 3.3 数据编码和解码

### 3.3.1 数据的编码

当我们发送带有请求体的请求时，比如POST请求，我们需要对数据进行编码。请求体通常是`application/x-www-form-urlencoded`或`multipart/form-data`格式，或者是JSON格式。`requests`库默认会处理这些编码，但是我们也可以手动进行编码。

# 手动编码JSON数据
import json

url = '***'
data = {'key': 'value'}

# 使用requests默认方式发送
response_default = session.post(url, json=data)

# 手动编码JSON数据并发送
data_json = json.dumps(data)
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response_manual = session.post(url, data=data_json, headers=headers)

# 打印响应内容以比较差异
print(response_default.text)
print(response_manual.text)

在这个例子中，我们尝试了`requests`库默认的JSON编码方式和手动编码JSON数据的方式。通过对比响应内容，可以看到两种方式都成功地将数据以JSON格式发送到了服务器。

### 3.3.2 响应数据的解码

服务器响应的数据可能是JSON格式、文本格式或其他编码格式。`requests`库提供了非常方便的`json()`方法来解码JSON格式的响应内容。

# 发送请求并自动解码JSON响应数据
response = session.get('***')
json_response = response.json()

# 打印解码后的JSON数据
print(json_response)

在这个例子中，我们使用了`json()`方法来解析响应体中的JSON数据。`requests`库会自动检查响应头部中的`Content-Type`，并使用正确的JSON解码方式来处理响应数据。这种方法不仅简化了代码，也使我们能够直接操作Python字典对象，而无需手动解析JSON字符串。

# 4. requests库最佳实践

## 4.1 高效的错误处理策略
在使用requests库进行网络请求时，错误处理是不可或缺的一部分。正确的错误处理策略可以提高代码的健壮性和用户体验。错误处理主要分为两个方面：错误分类与处理以及自定义异常类。

### 4.1.1 错误的分类与处理
错误分类主要是基于requests库可能抛出的异常，包括但不限于连接错误、超时、HTTP错误等。正确的分类和处理可以确保程序在面对不同的请求异常时，能够做出适当的响应和恢复。

#### 网络错误
网络错误通常发生在连接请求时，例如网络连接断开或DNS解析失败。这类错误可以通过捕获`requests.ConnectionError`异常来处理。

import requests

try:
    response = requests.get('***')
except requests.ConnectionError as e:
    print(f"连接错误: {e}")

#### 超时错误
超时错误发生在请求未能在预定时间内完成时。可以捕获`requests.Timeout`异常来处理。

try:
    response = requests.get('***', timeout=1)
except requests.Timeout as e:
    print(f"超时错误: {e}")

#### HTTP错误
当服务器响应状态码表明请求存在问题时（如4xx或5xx响应），可以通过检查响应对象的`status_code`属性来处理。

try:
    response = requests.get('***')
    response.raise_for_status()
except requests.HTTPError as e:
    print(f"HTTP错误: {e}")

### 4.1.2 自定义异常类
在复杂的网络请求应用程序中，可能需要对不同类型的错误做出不同的响应。自定义异常类可以在这种情况下提供更多的灵活性。

class MyTimeoutError(requests.Timeout):
    pass

class MyConnectionError(requests.ConnectionError):
    pass

# 使用自定义异常
try:
    response = requests.get('***', timeout=1)
    response.raise_for_status()
except MyTimeoutError:
    print("发生了一个超时错误")
except MyConnectionError:
    print("网络连接错误")

### 4.1.3 错误处理策略的小结
在实际开发中，根据不同的业务需求和错误类型，可以设计更为复杂的错误处理逻辑。例如，可以记录错误日志、发送告警、实施补偿逻辑或回滚操作等。错误处理的设计应当考虑以下几点：

- 确保错误处理逻辑足够清晰，易于理解。
- 避免过于复杂的错误处理代码，以免影响主程序的可读性和可维护性。
- 在代码库中统一错误处理策略，确保不同开发人员遵循相同的规范。

错误处理不仅仅是在发生错误时的行为，它还包括对潜在错误的预防和预测。通过设计高效的错误处理策略，可以提升应用程序的稳定性和可靠性。

## 4.2 高级认证机制

在现代网络应用中，认证机制扮演着重要的角色，以确保用户和服务器之间的交互是安全和可信赖的。requests库提供了对多种认证方法的支持，这里将讨论两种常见的认证机制：HTTP基本认证和OAuth认证。

### 4.2.1 HTTP基本认证
HTTP基本认证是最简单的认证机制之一，它通过将用户名和密码编码为Base64字符串，并在HTTP请求头中发送。

#### 使用HTTP基本认证
要使用HTTP基本认证，可以在请求头中添加认证信息。

from requests.auth import HTTPBasicAuth
import requests

response = requests.get('***', auth=HTTPBasicAuth('user', 'pass'))
print(response.status_code)

#### 基本认证机制的分析
HTTP基本认证虽然简单，但存在安全隐患，因为它以明文形式发送用户名和密码。因此，通常建议与HTTPS配合使用。

### 4.2.2 OAuth认证
OAuth是一个开放标准，允许用户提供一个令牌，而不是用户名和密码来访问他们存储在特定服务提供者的数据。

#### 实现OAuth认证
要使用OAuth认证，首先需要从服务提供者那里获取访问令牌（Access Token），然后在请求中使用这个令牌。

import requests

token = 'your_access_token'
headers = {'Authorization': f'Bearer {token}'}
response = requests.get('***', headers=headers)
print(response.status_code)

#### OAuth认证机制的分析
OAuth认证提供了更强的安全性，并支持多种授权流程，包括授权码流程、简化流程、密码凭证流程和客户端凭证流程。它的使用依赖于第三方服务的支持。

### 4.2.3 高级认证机制的小结
- 使用基本认证时，应注意保护用户名和密码的安全，最好配合HTTPS使用。
- OAuth认证提供了更为安全和灵活的认证机制，适合复杂的交互场景。
- 应根据应用场景选择合适的认证机制。对于涉及敏感数据的交互，选择合适的认证机制尤为重要。

认证机制是网络安全的关键组成部分，开发人员需要根据实际需求和安全要求来选择合适的认证方式，并实现相应的逻辑。

## 4.3 性能优化

在使用requests库进行大规模的网络请求时，性能优化成为一个关键因素。优化可以从多个方面入手，包括超时和连接池的管理，以及并发请求和异步IO。

### 4.3.1 超时和连接池的管理
超时是网络请求中常见的性能瓶颈。在requests库中，可以通过设置超时参数来避免请求挂起。

# 设置连接和读取超时
response = requests.get('***', timeout=(1, 3)) # 单位：秒

#### 连接池的管理
requests库默认使用了HTTP连接池，这有助于提高重复请求同一主机的性能。可以通过连接池的复用减少重复的TCP握手，从而提升性能。

### 4.3.2 并发请求和异步IO
为了进一步提升性能，可以使用并发请求，即同时发起多个请求。Python的`concurrent.futures`模块可以与requests库结合使用。

from requests import get
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def fetch_url(url):
    return get(url)

urls = ['***'] * 100
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    results = executor.map(fetch_url, urls)

#### 异步IO
对于大规模的并发请求，可以考虑使用异步IO。异步IO允许程序在等待I/O操作完成时继续执行，这样可以有效利用单个线程处理更多请求。

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_url(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        urls = ['***'] * 100
        tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)

### 4.3.3 性能优化的小结
- 确定超时参数并避免请求无限期挂起。
- 利用requests库的连接池特性减少网络开销。
- 使用并发请求来提高处理大量请求时的效率。
- 考虑使用异步IO进一步提升性能，尤其是在I/O密集型应用中。
- 性能优化需要针对应用场景进行调整，过度优化可能会引入复杂性。

优化的目的是在保证程序稳定运行的同时，尽可能地提高请求的效率和系统的吞吐量。不同的优化手段适用于不同的场景，应根据实际情况选择合适的优化策略。

在以上的章节中，我们展示了如何在Python项目中使用requests库，并讨论了包括错误处理策略、高级认证机制以及性能优化的最佳实践。这些内容有助于开发者在日常开发中更有效地利用requests库，编写出更加健壮、安全且高效的代码。

# 5. requests库在Web开发中的应用

## 5.1 创建RESTful API客户端

### 5.1.1 设计API请求规范

RESTful API是一种软件架构风格，旨在通过HTTP协议定义资源的状态和交互。在使用requests库创建RESTful API客户端时，首先需要设计API请求规范。这涉及到对API端点的了解、请求方式的确定以及必要的请求头设置。通常，一个RESTful API遵循以下基本设计原则：

- 使用标准的HTTP方法如GET、POST、PUT、DELETE来对资源进行操作。
- 使用URL来指定资源的位置。
- 使用HTTP状态码来表示请求的状态。
- 使用HTTP头来传输额外信息，比如数据类型和认证信息。

设计API请求规范时，需要详细了解API文档，了解每个端点的具体功能、参数和预期的输入输出格式。例如，一个获取用户信息的API可能看起来像这样：

GET /api/users/{user_id}

在这种情况下，`{user_id}`是一个路径变量，用于动态指定要检索信息的用户。调用API时，你需要将URL中的`{user_id}`替换为具体的用户ID。

代码示例：

import requests

# 设计GET请求
url = "***{user_id}".replace("{user_id}", "123")
response = requests.get(url)

# 打印响应状态码
print(response.status_code)

### 5.1.2 请求参数和数据的传递

在执行RESTful API请求时，经常需要通过URL查询字符串传递参数，或者在请求体中传递JSON数据。在使用requests库时，可以通过`params`参数传递查询参数，而`json`参数用于发送JSON格式的数据。

#### 通过查询字符串传递参数

当你需要使用GET方法获取数据，并传递一些参数时，可以通过`params`字典来实现：

import requests

# 示例：传递查询参数
params = {
    'param1': 'value1',
    'param2': 'value2'
}
response = requests.get('***', params=params)

# 打印响应文本
print(response.text)

#### 发送JSON格式的数据

对于需要发送JSON数据的POST请求，可以使用`json`参数，这样requests库会自动将Python字典编码为JSON格式，并设置正确的`Content-Type`头部：

import requests

# 示例：发送JSON数据
data = {
    'key1': 'value1',
    'key2': 'value2'
}
response = requests.post('***', json=data)

# 打印响应文本
print(response.text)

## 5.2 处理Webhooks和JSON数据

### 5.2.1 Webhooks的使用场景

Webhooks是一种允许外部应用向内部应用发送即时信息的机制，当发生某些事件时，服务会向你提供的URL发送一个HTTP请求。在Web开发中，Webhooks常用于实现事件驱动的集成。

例如，一个代码托管平台可能会在你的仓库代码被推送或者合并请求被创建时，使用Webhooks向你的服务器发送事件通知。你的服务器则需要设计合适的路由和处理逻辑来接收这些事件，并作出响应。

#### 实现Webhooks接收端

在Python中，你可以使用Flask或Django等Web框架来搭建一个Webhooks的接收端。这里以Flask为例：

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
    data = request.json
    print("Received webhook data:", data)
    # 这里可以添加处理数据的逻辑
    # ...

    return jsonify({"status": "success"}), 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

### 5.2.2 JSON数据的编码与解码

JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。在Web开发中，JSON数据的编码和解码是处理API响应和请求时的常见任务。

#### JSON数据的编码

在发送数据到服务器之前，需要将Python对象编码成JSON字符串，可以使用`json.dumps()`函数：

import json

data = {
    'name': 'Alice',
    'age': 25
}

json_data = json.dumps(data)
print(json_data)

#### JSON数据的解码

当从服务器接收到JSON格式的响应时，需要将其解析回Python字典，可以使用`json.loads()`函数：

import json

json_data = '{"name": "Alice", "age": 25}'
data = json.loads(json_data)
print(data)

## 5.3 集成第三方服务API

### 5.3.1 第三方API集成流程

集成第三方服务API通常遵循以下步骤：

1. **注册账户和创建应用**：大多数第三方服务都要求你在其平台上创建一个账户并注册一个新的应用，以便获得API密钥和其他必要的访问凭证。

2. **阅读API文档**：详细了解第三方API的功能、请求参数、请求格式和响应数据格式。

3. **获取API访问权限**：使用你的API密钥或访问令牌来获取访问权限。

4. **测试API**：在集成之前，应该先使用API测试工具（如Postman）进行测试。

5. **实现API调用**：在你的应用程序中实现API调用的代码，处理请求和响应。

6. **错误处理和日志记录**：确保你的代码能够妥善处理API调用中可能发生的任何错误，并记录足够的日志信息。

### 5.3.2 认证与数据交互的实践

#### 使用API密钥进行认证

大多数第三方API使用API密钥或访问令牌进行认证。例如，在发送请求时，你需要在请求头中包含`Authorization`字段：

import requests

headers = {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
}

response = requests.get('***', headers=headers)

#### 处理数据交互

在与第三方服务交互时，你可能需要处理各种数据结构。这通常涉及到解析JSON响应数据，以及在发送请求时构建JSON格式的请求体。使用Python中的`requests`库可以很容易地实现这些功能。

这里是一个处理复杂数据交互的例子：

import requests
import json

# 发送包含JSON数据的POST请求
data = {
    'key1': 'value1',
    'key2': {
        'subkey1': 'subvalue1',
        'subkey2': 'subvalue2'
    }
}

response = requests.post('***', json=data)
response_data = response.json()

# 打印响应数据
print(response_data)

# 解析更复杂的JSON数据
for item in response_data.get('items', []):
    # 对每个项目进行处理
    print(item.get('name'))

通过上述示例，我们展示了如何在Python中集成第三方服务API，并展示了在请求和响应过程中如何进行认证和处理数据。

# 6. requests库安全性和隐私保护

## 6.1 防止信息泄露和数据保护

### 6.1.1 隐藏HTTP头信息

在使用requests库发起网络请求时，HTTP请求头中可能会包含一些敏感信息，如User-Agent、Cookie等，这些信息可能会被恶意网站利用。为了防止信息泄露，我们可以手动配置请求头，避免暴露不必要的信息。

import requests

# 创建一个字典，仅包含需要的信息
headers = {
    'Accept': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_TOKEN',
}

# 发送请求时使用自定义头信息
response = requests.get('***', headers=headers)

# 输出响应内容
print(response.text)

在上面的代码中，我们通过`headers`字典指定了请求头信息。`User-Agent`和`Cookie`等敏感头信息并未被包含，从而减少了信息泄露的风险。

### 6.1.2 管理敏感数据

处理敏感数据时，尤其是在公共网络中传输时，应使用加密协议如HTTPS，并确保敏感数据在内存中不会被轻易泄露。此外，敏感数据不应硬编码在源代码中，而应使用环境变量或配置文件进行管理。

# 使用环境变量中的敏感信息
import os
import requests

token = os.getenv('API_TOKEN')
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {token}',
}

# 发送请求
response = requests.get('***', headers=headers)

在本示例中，`API_TOKEN`这样的敏感信息存储在环境变量中，只有在运行代码时才可访问。这样即使源代码被公开，敏感信息也不会直接暴露。

## 6.2 使用代理和VPN保护隐私

### 6.2.1 配置和使用代理服务器

代理服务器可以作为客户端与服务器之间的中介，帮助隐藏客户端的真实IP地址，并且可以用于访问被某些网络策略限制的资源。在requests库中，可以通过`proxies`参数来配置代理。

import requests

# 设置代理服务器
proxies = {
    'http': '***',
    'https': '***',
}

# 使用代理发送请求
response = requests.get('***', proxies=proxies)

在此段代码中，我们定义了HTTP和HTTPS协议的代理服务器地址，并在发送请求时指定了它们。通过这种方式，请求将通过指定的代理服务器转发。

### 6.2.2 VPN在请求中的应用

虽然requests库没有直接支持VPN功能，但是可以通过配置系统级别的代理来实现类似的效果。VPN可以提供加密的通道，保证数据传输的安全性和用户的匿名性。

如果你的网络环境允许配置VPN，那么一旦VPN连接成功，你可以将其视为一个代理服务器来配置。一旦VPN连接被激活，所有通过该设备的网络流量都将被加密并通过VPN服务器转发。

请注意，VPN的配置和使用受到法律和政策的限制，在使用前请确保了解和遵守相关法律法规。

虽然本章重点讨论了使用requests库时的安全性和隐私保护措施，但网络请求的安全性涉及许多其他方面，如服务器端的安全配置、SSL/TLS证书的管理等，也都是实现安全通信不可或缺的部分。作为开发者，应全面关注整个通信链路的安全性，确保数据传输的安全和隐私保护。