python三方库之requests的快速上手

本文基于2.21.0

发送请求

发送GET请求:

r = requests.get('https://api.github.com/events')

发送POST请求:

r = requests.post('https://httpbin.org/post', data={'key':'value'})

其他请求接口与HTTP请求类型一致,如PUT, DELETE, HEAD, OPTIONS等。

在URL查询字符串中使用参数

给params参数传递一个字典对象:

>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> r = requests.get('https://httpbin.org/get', params=payload)
>>> print(r.url)
https://httpbin.org/get?key2=value2&key1=value1

字典的值也可以是一个列表:

>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': ['value2', 'value3']}
>>> r = requests.get('https://httpbin.org/get', params=payload)
>>> print(r.url)
https://httpbin.org/get?key1=value1&key2=value2&key2=value3

参数中值为None的键值对不会加到查询字符串

文本响应内容

Response对象的text属性可以获取服务器响应内容的文本形式,Requests会自动解码:

>>> r = requests.get('https://api.github.com/events')
>>> r.text
'[{"id":"9167113775","type":"PushEvent","actor"...

访问Response.text时,Requests将基于HTTP头猜测响应内容编码。使用Response.encoding属性可以查看或改变Requests使用的编码:

>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.encoding = 'ISO-8859-1'

二进制响应内容

Response对象的content属性可以获取服务器响应内容的二进制形式:

>>> r.content
b'[{"id":"9167113775","type":"PushEvent","actor"...

JSON响应内容

Response对象的json()方法可以获取服务器响应内容的JSON形式:

>>> r = requests.get('https://api.github.com/events')
>>> r.json()
[{'repo': {'url': 'https://api.github.com/...

如果JSON解码失败,将抛出异常。

原始响应内容

在极少情况下,可能需要访问服务器原始套接字响应。通过在请求中设置stream=True参数,并访问Response对象的raw属性实现:

>>> r = requests.get('https://api.github.com/events', stream=True)
>>> r.raw
<urllib3.response.HTTPResponse object at 0x101194810>
>>> r.raw.read(10)
'\x1f\x8b\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'

通常的用法是用下面这种方式将原始响应内容保存到文件,Response.iter_content方法将自动解码gzip和deflate传输编码:

with open(filename, 'wb') as fd:
  for chunk in r.iter_content(chunk_size=128):
    fd.write(chunk)

定制请求头

传递一个dict对象到headers参数,可以添加HTTP请求头:

>>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
>>> headers = {'user-agent': 'my-app/0.0.1'}

>>> r = requests.get(url, headers=headers)

定制的header的优先级较低,在某些场景或条件下可能被覆盖。

所有header的值必须是string, bytestring或unicode类型。但建议尽量避免传递unicode类型的值

更复杂的POST请求

发送form-encoded数据

给data参数传递一个字典对象:

>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> r = requests.post("https://httpbin.org/post", data=payload)

如果有多个值对应一个键,可以使用由元组组成的列表或者值是列表的字典:

>>> payload_tuples = [('key1', 'value1'), ('key1', 'value2')]
>>> r1 = requests.post('https://httpbin.org/post', data=payload_tuples)
>>> payload_dict = {'key1': ['value1', 'value2']}
>>> r2 = requests.post('https://httpbin.org/post', data=payload_dict)

发送非form-encoded数据

如果传递的是字符串而非字典,将直接发送该数据:

>>> import json
>>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
>>> payload = {'some': 'data'}
>>> r = requests.post(url, data=json.dumps(payload))

或者可以使用json参数自动对字典对象编码:

>>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
>>> payload = {'some': 'data'}
>>> r = requests.post(url, json=payload)

a) 如果在请求中使用了data或files参数,json参数会被忽略。b) 在请求中使用json参数会改变Content-Type的值为application/json

POST一个多部分编码(Multipart-Encoded)的文件

上传文件:

>>> url = 'https://httpbin.org/post'
>>> files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
>>> r = requests.post(url, files=files)

显式地设置文件名,内容类型(Content-Type)以及请求头:

>>> url = 'https://httpbin.org/post'
>>> files = {'file': ('report.xls', open('report.xls', 'rb'), 'application/vnd.ms-excel', {'Expires': '0'})}
>>> r = requests.post(url, files=files)

甚至可以发送作为文件接收的字符串:

>>> url = 'http://httpbin.org/post'
>>> files = {'file': ('report.csv', 'some,data,to,send\nanother,row,to,send\n')}
>>> r = requests.post(url, files=files)

如果发送的文件过大,建议使用第三方包requests-toolbelt做成数据流。

强烈建议以二进制模式打开文件,因为Requests可能以文件中的字节长度来设置Content-Length

响应状态码

Response对象的status_code属性可以获取响应状态:

>>> r = requests.get('https://httpbin.org/get')
>>> r.status_code
200

requests库还内置了状态码以供参考:

>>> r.status_code == requests.codes.ok
True

如果请求异常(状态码为4XX的客户端错误或5XX的服务端错误),可以调用raise_for_status()方法抛出异常:

>>> bad_r = requests.get('https://httpbin.org/status/404')
>>> bad_r.status_code
404
>>> bad_r.raise_for_status()
Traceback (most recent call last):
 File "requests/models.py", line 832, in raise_for_status
  raise http_error
requests.exceptions.HTTPError: 404 Client Error

响应头

Response对象的headers属性可以获取响应头,它是一个字典对象,键不区分大小写:

>>> r.headers
{
  'content-encoding': 'gzip',
  'transfer-encoding': 'chunked',
  'connection': 'close',
  'server': 'nginx/1.0.4',
  'x-runtime': '148ms',
  'etag': '"e1ca502697e5c9317743dc078f67693f"',
  'content-type': 'application/json'
}
>>> r.headers['Content-Type']
'application/json'
>>> r.headers.get('content-type')
'application/json'

Cookies

Response对象的cookies属性可以获取响应中的cookie信息:

>>> url = 'http://example.com/some/cookie/setting/url'
>>> r = requests.get(url)
>>> r.cookies['example_cookie_name']
'example_cookie_value'

使用cookies参数可以发送cookie信息:

>>> url = 'https://httpbin.org/cookies'
>>> cookies = dict(cookies_are='working')
>>> r = requests.get(url, cookies=cookies)

Response.cookies返回的是一个RequestsCookieJar对象,跟字典类似但提供了额外的接口,适合多域名或多路径下使用,也可以在请求中传递:

>>> jar = requests.cookies.RequestsCookieJar()
>>> jar.set('tasty_cookie', 'yum', domain='httpbin.org', path='/cookies')
>>> jar.set('gross_cookie', 'blech', domain='httpbin.org', path='/elsewhere')
>>> url = 'https://httpbin.org/cookies'
>>> r = requests.get(url, cookies=jar)
>>> r.text
'{"cookies": {"tasty_cookie": "yum"}}'

重定向及请求历史

requests默认对除HEAD外的所有请求执行地址重定向。Response.history属性可以追踪重定向历史,它返回一个list,包含为了完成请求创建的所有Response对象并由老到新排序。

下面是一个HTTP重定向HTTPS的用例:

>>> r = requests.get('http://github.com/')
>>> r.url
'https://github.com/'
>>> r.status_code
200
>>> r.history
[<Response [301]>]

使用allow_redirects参数可以禁用重定向:

>>> r = requests.get('http://github.com/', allow_redirects=False)
>>> r.status_code
301
>>> r.history
[]

如果使用的是HEAD请求,也可以使用allow_redirects参数允许重定向:

>>> r = requests.head('http://github.com/', allow_redirects=True)
>>> r.url
'https://github.com/'
>>> r.history
[<Response [301]>]

请求超时

使用timeout参数设置服务器返回响应的最大等待时间:

>>> requests.get('https://github.com/', timeout=0.001)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
requests.exceptions.Timeout: HTTPConnectionPool(host='github.com', port=80): Request timed out. (timeout=0.001)

错误及异常

  • ConnectionError:网络异常,比如DNS错误,连接拒绝等。
  • HTTPError:如果请求返回4XX或5XX状态码,调用Response.raise_for_status()会抛出此异常。
  • Timeout:连接超时。
  • TooManyRedirects:请求超过配置的最大重定向数。
  • RequestException:异常基类。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python requests库用法实例详解

    本文实例讲述了Python requests库用法.分享给大家供大家参考,具体如下: requests是Python中一个第三方库,基于 urllib,采用 Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库.它比 urllib 更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足 HTTP 测试需求.接下来将记录一下requests的使用: 安装 要使用requests库必须先要安装: pip install requests 创建请求 通过requests库发出一个请求非常简单,首先我们先导入

  • Python Requests库基本用法示例

    本文实例讲述了Python Requests库基本用法.分享给大家供大家参考,具体如下: requests是python的一个http client库,提供了一套简捷的API供开发者使用.下面简单介绍一下其安装和使用.这里是官方文档. 0 安装 pip install requests 1 发送请求 r=requests.get('https://www.baidu.com') print r.status_code,r.text r=requests.post('http://httpbin.

  • 使用requests库制作Python爬虫

    使用python爬虫其实就是方便,它会有各种工具类供你来使用,很方便.Java不可以吗?也可以,使用httpclient工具.还有一个大神写的webmagic框架,这些都可以实现爬虫,只不过python集成工具库,使用几行爬取,而Java需要写更多的行来实现,但目的都是一样. 下面介绍requests库简单使用: #!/usr/local/env python # coding:utf-8 import requests #下面开始介绍requests的使用,环境语言是python3,使用下面的

  • Python中第三方库Requests库的高级用法详解

    一.Requests库的安装 利用 pip 安装,如果你安装了pip包(一款Python包管理工具,不知道可以百度哟),或者集成环境,比如Python(x,y)或者anaconda的话,就可以直接使用pip安装Python的库. $ pip install requests 安装完成之后,下面来看一下基本的方法: #get请求方法 >>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) #打印g

  • Python3.6安装及引入Requests库的实现方法

    本博客可能没有那么规范,环境之类的配置.只是让你直接开始编程写python. 至于各种配置网络上有多种方法. 本文仅代表我的观点的一种方法. 电脑环境:win10 64位 第一步:下载python. 网址:https://www.python.org/downloads/windows/ 点击并打开,我下载的是最新Python3.6.0版本. 打开后界面如下,根据你的电脑和你的条件选择你需要的版本. x86适合32位操作系统:x86-64适合64位操作系统. web-based installe

  • python中数据爬虫requests库使用方法详解

    一.什么是Requests Requests 是Python语编写,基于urllib,采Apache2 Licensed开源协议的 HTTP 库.它urllib 更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足HTTP测试需求. 一句话--requests是python实现的简单易用的HTTP库 二.安装Requests库 进入命令行win+R执行 命令:pip install requests 项目导入:import requests 三.各种请求方式 直接上代码,不明白可以查看我的urllib的基

  • python三方库之requests的快速上手

    本文基于2.21.0 发送请求 发送GET请求: r = requests.get('https://api.github.com/events') 发送POST请求: r = requests.post('https://httpbin.org/post', data={'key':'value'}) 其他请求接口与HTTP请求类型一致,如PUT, DELETE, HEAD, OPTIONS等. 在URL查询字符串中使用参数 给params参数传递一个字典对象: >>> payload

  • 音频处理 windows10下python三方库librosa安装教程

    librosa是处理音频库里的opencv,使用python脚本研究音频,先安装三方库librosa. 如下通过清华镜像源安装librosa: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple librosa D:\D00_Python3\D00A2_python3.7.3\install>pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple librosa   Looking

  • C++通过内嵌解释器调用Python及间接调用Python三方库

    目录 1.移植Python解释器 2.VS配置(VS2017为例,此教程与VS版本无关) 3.C++调用程序样例 4.被调Python程序样例 本文章目的是脱离安装Python环境的前提下,由C++程序调用Python程序及Python相关三方库 1.移植Python解释器 Python环境的目录结构 路径详解 需要用的如下图 1.红色部分是生成路径下解释器运行时依赖 将红色部分拷贝到C++编译主ExE路径下即可 2.蓝色部分是VS配置编译时依赖 路径或文件名 作用 DLLs Python内部运

  • python下载库的步骤方法

    python怎么下载库? pip安装是python中最简单的一种安装第三方库的模式,要使用pip在线安装,我们要保证两个基本条件,分别是: 1. 要安装的机器可以连通外网 2. 知道第三方库的名称 首先来看第一个条件,保证能连通外网,最常用的就是ping一下百度官网,如下图所示,能够正常响应即可. 第二个条件是知道python三方库的名称,比如我要安装Django开发模块,那么安装命令就是: pip install Django 如下面图中所示,pip会自动从默认的源位置下载Django的安装包

  • Python实战快速上手BeautifulSoup库爬取专栏标题和地址

    目录 安装 解析标签 解析属性 根据class值解析 根据ID解析 多层筛选 提取a标签中的网址 实战-获取博客专栏 标题+网址 BeautifulSoup库快速上手 安装 pip install beautifulsoup4 # 上面的安装失败使用下面的 使用镜像 pip install beautifulsoup4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用PyCharm的命令行 解析标签 from bs4 import BeautifulS

  • python requests 使用快速入门

    快速上手 迫不及待了吗?本页内容为如何入门 Requests 提供了很好的指引.其假设你已经安装了 Requests.如果还没有,去安装一节看看吧. 首先,确认一下: Requests已安装 Requests 是最新的 让我们从一些简单的示例开始吧. 发送请求 使用 Requests 发送网络请求非常简单. 一开始要导入 Requests 模块: >>> import requests 然后,尝试获取某个网页.本例子中,我们来获取 Github 的公共时间线: >>>

  • Python如何快速上手? 快速掌握一门新语言的方法

    那么Python如何快速上手?找来了一篇广受好评的新语言学习方法介绍,供大家参考. 听说,你决定要为你的 "技能树" 再添加一门特定的编程语言.那该怎么办呢? 在这篇文章中,作者提出了 12 项关于学习技术的建议.记住每个人学习的方式都不一样.其中一些可能对你十分有用,而其他的则可能无法满足你的需求.如果你开始担心一个策略,请尝试另一个策略并看看它哪里适合你. 1. 将其与类似的语言进行比较.当你首次观看有关该语言的第一个教程或阅读代码时,请尝试猜测该语言的每个部分将会做什么,并检查你

  • Python语言快速上手学习方法

    最近在学习Python,后面搞机器人项目需要用到,所以要快速上手,我使用的是PyCharm这个IDE,看起来就舒服,学习起来就有劲啦,作为一名有工作经验的老司机,我学习编程语言的方法不会像大学生那样从头到尾学一遍,我会选择,够用,能用,实用即可,拒绝晦涩的语法,在不影响效率的情况下,我会采取容易看懂,后期项目可维护性等的方式来学习和编程,至于如何灵活运用Python语言,我认为是需要在项目中,才能不断精进的,毕竟,作为一门编程语言,它仅仅只是工具而已. 如果要在python中写中文,则要在xx.

  • 使用Python爬虫库requests发送表单数据和JSON数据

    导入Python爬虫库Requests import requests 一.发送表单数据 要发送表单数据,只需要将一个字典传递给参数data payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload) print(r.text) {"args":{},"data":"",&qu

  • Python爬虫库requests获取响应内容、响应状态码、响应头

    首先在程序中引入Requests模块 import requests 一.获取不同类型的响应内容 在发送请求后,服务器会返回一个响应内容,而且requests通常会自动解码响应内容 1.文本响应内容 获取文本类型的响应内容 r = requests.get('https://www.baidu.com') r.text # 通过文本的形式获取响应内容 '<!DOCTYPE html>\r\n<!--STATUS OK--><html> <head><m

随机推荐