【Python Requests库实战指南】:从入门到精通,掌握HTTP请求的利器

发布时间: 2024-06-22 06:46:55 阅读量: 46 订阅数: 47
![【Python Requests库实战指南】:从入门到精通,掌握HTTP请求的利器](https://img-blog.csdnimg.cn/20201221174824996.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTU2ODM5MQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Python Requests库简介** Requests库是一个用于在Python中发送HTTP请求的流行库。它提供了简洁易用的接口,使开发者能够轻松地与Web服务和API交互。Requests库的主要优点包括: - **易用性:**Requests库的语法简单明了,即使是初学者也能快速上手。 - **灵活性:**Requests库支持各种HTTP请求类型,包括GET、POST、PUT和DELETE。 - **扩展性:**Requests库提供了丰富的定制选项,允许开发者根据需要调整请求行为。 # 2. Requests库的HTTP请求操作 ### 2.1 GET请求 #### 2.1.1 GET请求的语法和参数 GET请求的语法如下: ```python requests.get(url, params=None, **kwargs) ``` 其中: - `url`:请求的URL地址。 - `params`:一个字典,包含要附加到URL的查询参数。 - `**kwargs`:其他可选参数,例如`headers`、`timeout`等。 #### 2.1.2 GET请求的响应处理 GET请求的响应处理与其他HTTP请求类似,可以通过以下方式获取响应信息: - `response.status_code`:响应状态码。 - `response.headers`:响应头信息。 - `response.text`:响应内容(字符串)。 - `response.json()`:响应内容(JSON对象)。 ### 2.2 POST请求 #### 2.2.1 POST请求的语法和参数 POST请求的语法如下: ```python requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs) ``` 其中: - `url`:请求的URL地址。 - `data`:一个字典或字节串,包含要发送到服务器的数据。 - `json`:一个字典或其他可序列化的对象,将被转换为JSON格式并发送到服务器。 - `**kwargs`:其他可选参数,例如`headers`、`timeout`等。 #### 2.2.2 POST请求的响应处理 POST请求的响应处理与GET请求类似,可以通过以下方式获取响应信息: - `response.status_code`:响应状态码。 - `response.headers`:响应头信息。 - `response.text`:响应内容(字符串)。 - `response.json()`:响应内容(JSON对象)。 ### 2.3 其他HTTP请求类型 除了GET和POST请求外,Requests库还支持其他HTTP请求类型,包括: - `requests.put()`:用于更新或创建资源。 - `requests.delete()`:用于删除资源。 - `requests.head()`:用于获取资源的元数据。 - `requests.options()`:用于获取服务器支持的HTTP方法。 这些请求类型的语法和参数与GET和POST请求类似,具体可参考Requests库官方文档。 # 3. Requests库的请求定制化 ### 3.1 超时设置 **语法:** ```python import requests # 设置超时时间(单位:秒) timeout = 5 response = requests.get('https://example.com', timeout=timeout) ``` **参数说明:** * `timeout`:超时时间,单位为秒。 **逻辑分析:** `timeout`参数指定了请求的超时时间。如果在指定的时间内没有收到响应,则请求将超时并引发`requests.exceptions.Timeout`异常。 ### 3.2 代理设置 **语法:** ```python import requests # 设置代理服务器 proxies = { 'http': 'http://127.0.0.1:8080', 'https': 'https://127.0.0.1:8080', } response = requests.get('https://example.com', proxies=proxies) ``` **参数说明:** * `proxies`:一个字典,其中键是协议(如`http`或`https`),值是代理服务器的地址。 **逻辑分析:** `proxies`参数指定了用于请求的代理服务器。这对于绕过防火墙或匿名访问网站很有用。 ### 3.3 认证设置 **语法:** ```python import requests # 设置基本认证 auth = ('username', 'password') response = requests.get('https://example.com', auth=auth) ``` **参数说明:** * `auth`:一个元组,其中第一个元素是用户名,第二个元素是密码。 **逻辑分析:** `auth`参数指定了用于请求的认证信息。这对于访问需要身份验证的网站很有用。 ### 3.4 请求头设置 **语法:** ```python import requests # 设置请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Safari/537.36', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9', } response = requests.get('https://example.com', headers=headers) ``` **参数说明:** * `headers`:一个字典,其中键是请求头字段名称,值是请求头字段值。 **逻辑分析:** `headers`参数指定了请求的HTTP头信息。这对于伪装请求的来源或指定首选的语言很有用。 # 4. Requests库的响应处理 ### 4.1 响应状态码 响应状态码是HTTP响应中最重要的部分之一,它表示服务器对请求的处理结果。Requests库提供了`status_code`属性来获取响应的状态码。常见的响应状态码及其含义如下: | 状态码 | 含义 | |---|---| | 200 | 请求成功 | | 400 | 请求语法错误 | | 401 | 未经授权 | | 403 | 禁止访问 | | 404 | 资源未找到 | | 500 | 服务器内部错误 | ### 4.2 响应头信息 响应头信息包含有关响应的附加信息,例如: - `Content-Type`:响应内容的类型 - `Content-Length`:响应内容的长度 - `Server`:处理请求的服务器软件 - `Date`:响应生成的时间 Requests库提供了`headers`属性来获取响应头信息。它是一个字典,其中键是头字段名称,值是头字段值。 ```python import requests response = requests.get("https://www.google.com") print(response.headers) ``` 输出: ``` {'Content-Type': 'text/html; charset=UTF-8', 'Content-Encoding': 'gzip', 'Date': 'Wed, 15 Jun 2023 04:05:35 GMT', 'Server': 'gws', 'Cache-Control': 'private, max-age=0, must-revalidate', 'X-Frame-Options': 'SAMEORIGIN', 'X-XSS-Protection': '1; mode=block', 'Transfer-Encoding': 'chunked'} ``` ### 4.3 响应内容解析 响应内容是HTTP响应的主体,它包含请求的实际数据。Requests库提供了`text`和`json`属性来解析响应内容。 - `text`属性返回响应内容的文本表示形式。 - `json`属性将响应内容解析为JSON对象。 ```python import requests response = requests.get("https://api.github.com/users/requests") print(response.text) print(response.json()) ``` 输出: ``` {"login":"requests","id":2217331,"node_id":"MDEyOk9yZ2FuaXphdGlvbjIyMTczMzE=","avatar_url":"https://avatars.githubusercontent.com/u/2217331?v=4","gravatar_id":"","url":"https://api.github.com/users/requests","html_url":"https://github.com/requests","followers_url":"https://api.github.com/users/requests/followers","following_url":"https://api.github.com/users/requests/following{/other_user}","gists_url":"https://api.github.com/users/requests/gists{/gist_id}","starred_url":"https://api.github.com/users/requests/starred{/owner}{/repo}","subscriptions_url":"https://api.github.com/users/requests/subscriptions","organizations_url":"https://api.github.com/users/requests/orgs","repos_url":"https://api.github.com/users/requests/repos","events_url":"https://api.github.com/users/requests/events{/privacy}","received_events_url":"https://api.github.com/users/requests/received_events","type":"Organization","site_admin":false,"name":"Requests","company":null,"blog":"https://requests.readthedocs.io/","location":null,"email":null,"hireable":null,"bio":"Python HTTP for Humans.","twitter_username":null,"public_repos":2,"public_gists":0,"followers":1639,"following":0,"created_at":"2011-05-11T17:17:03Z","updated_at":"2023-06-14T19:18:16Z"} ``` # 5. Requests库的会话管理 ### 5.1 会话的概念和优势 会话管理是Requests库中一个重要的特性,它允许在多个HTTP请求之间保持状态。这在许多情况下非常有用,例如: * **保持登录状态:**会话可以存储登录凭证,以便在后续请求中自动发送,从而避免重复登录。 * **跟踪用户偏好:**会话可以存储用户偏好,例如语言设置或主题选择,并在后续请求中自动应用这些偏好。 * **管理购物车:**会话可以存储购物车中的商品,以便用户在后续请求中继续购物。 ### 5.2 会话的创建和使用 要创建会话,可以使用`requests.Session()`函数: ```python import requests # 创建一个会话 session = requests.Session() ``` 创建会话后,可以使用会话对象发送HTTP请求,就像使用常规的`requests`对象一样: ```python # 使用会话发送GET请求 response = session.get("https://example.com") ``` 会话对象会自动维护会话状态,包括cookie、认证信息和请求头。 ### 5.3 会话的持久化 会话可以被持久化到文件中,以便在程序重新启动后继续使用。这对于保持登录状态或跟踪用户偏好非常有用。 要持久化会话,可以使用`session.cookies.save()`函数: ```python # 持久化会话 session.cookies.save("my_session.cookies") ``` 要加载持久化的会话,可以使用`session.cookies.load()`函数: ```python # 加载持久化会话 session.cookies.load("my_session.cookies") ``` 通过使用会话管理,Requests库可以帮助简化需要保持状态的HTTP请求的开发。 # 6. Requests库的实战应用 Requests库在实际应用中有着广泛的用途,以下列举几个常见的应用场景: ### 6.1 网络爬虫 Requests库可以作为网络爬虫的基础库,用于从网站中提取数据。爬虫的流程通常如下: 1. 发送HTTP请求获取网页内容 2. 解析网页内容,提取所需数据 3. 将数据存储或进一步处理 **代码示例:** ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 发送HTTP GET请求获取网页内容 response = requests.get("https://www.example.com") # 解析网页内容,提取所需数据 soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") titles = [title.text for title in soup.find_all("h1")] # 将数据存储或进一步处理 print(titles) ``` ### 6.2 API调用 Requests库可以方便地调用各种API,获取或提交数据。API调用的流程通常如下: 1. 构建HTTP请求,指定请求方法、URL和参数 2. 发送HTTP请求 3. 解析API响应,获取所需数据 **代码示例:** ```python import requests # 构建HTTP GET请求 url = "https://api.example.com/v1/users" params = {"page": 1, "per_page": 10} # 发送HTTP GET请求 response = requests.get(url, params=params) # 解析API响应,获取所需数据 data = response.json() users = data["users"] # 将数据存储或进一步处理 print(users) ``` ### 6.3 数据采集 Requests库可以用于从各种来源采集数据,包括网页、API和数据库。数据采集的流程通常如下: 1. 确定数据源和采集方法 2. 发送HTTP请求或执行其他操作获取数据 3. 解析数据,提取所需信息 4. 将数据存储或进一步处理 **代码示例:** ```python import requests import pandas as pd # 发送HTTP GET请求获取网页内容 response = requests.get("https://www.example.com/data.csv") # 解析数据,提取所需信息 data = pd.read_csv(response.text) data = data[["name", "age", "city"]] # 将数据存储或进一步处理 data.to_csv("data.csv") ```
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