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:

>>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json')

现在,我们有一个名为 r 的 Response 对象。我们可以从这个对象中获取所有我们想要的信息。

Requests 简便的 API 意味着所有 HTTP 请求类型都是显而易见的。例如,你可以这样发送一个 HTTP POST 请求:

>>> r = requests.post(http://httpbin.org/post)

漂亮,对吧?那么其他 HTTP 请求类型:PUT,DELETE,HEAD 以及 OPTIONS 又是如何的呢?都是一样的简单:

>>> r = requests.put("http://httpbin.org/put")
>>> r = requests.delete("http://httpbin.org/delete")
>>> r = requests.head("http://httpbin.org/get")
>>> r = requests.options(http://httpbin.org/get)

都很不错吧,但这也仅是 Requests 的冰山一角呢。

传递 URL 参数

你也许经常想为 URL 的查询字符串(query string)传递某种数据。如果你是手工构建 URL,那么数据会以键/值对的形式置于 URL 中,跟在一个问号的后面。例如, httpbin.org/get?key=val。 Requests 允许你使用 params 关键字参数,以一个字符串字典来提供这些参数。举例来说,如果你想传递 key1=value1 和 key2=value2 到 httpbin.org/get ,那么你可以使用如下代码:

>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> r = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)

通过打印输出该 URL,你能看到 URL 已被正确编码:

>>> print(r.url)
http://httpbin.org/get?key2=value2&key1=value1

注意字典里值为 None 的键都不会被添加到 URL 的查询字符串里。

你还可以将一个列表作为值传入:

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

响应内容

我们能读取服务器响应的内容。再次以 GitHub 时间线为例:

>>> import requests
>>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json')
>>> r.text
u'[{"repository":{"open_issues":0,"url":"https://github.com/...

Requests 会自动解码来自服务器的内容。大多数 unicode 字符集都能被无缝地解码。

请求发出后,Requests 会基于 HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测。当你访问 r.text 之时,Requests 会使用其推测的文本编码。你可以找出 Requests 使用了什么编码,并且能够使用r.encoding 属性来改变它:

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

如果你改变了编码,每当你访问 r.text ,Request 都将会使用 r.encoding 的新值。你可能希望在使用特殊逻辑计算出文本的编码的情况下来修改编码。比如 HTTP 和 XML 自身可以指定编码。这样的话,你应该使用 r.content 来找到编码,然后设置 r.encoding 为相应的编码。这样就能使用正确的编码解析 r.text 了。

在你需要的情况下,Requests 也可以使用定制的编码。如果你创建了自己的编码,并使用 codecs模块进行注册,你就可以轻松地使用这个解码器名称作为 r.encoding 的值, 然后由 Requests 来为你处理编码。

二进制响应内容

你也能以字节的方式访问请求响应体,对于非文本请求:

>>> r.content
b'[{"repository":{"open_issues":0,"url":"https://github.com/...

Requests 会自动为你解码 gzip 和 deflate 传输编码的响应数据。

例如,以请求返回的二进制数据创建一张图片,你可以使用如下代码:

>>> from PIL import Image
>>> from io import BytesIO
>>> i = Image.open(BytesIO(r.content))

JSON 响应内容

Requests 中也有一个内置的 JSON 解码器,助你处理 JSON 数据:

>>> import requests
>>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json')
>>> r.json()
[{u'repository': {u'open_issues': 0, u'url': 'https://github.com/...

如果 JSON 解码失败, r.json() 就会抛出一个异常。例如,响应内容是 401 (Unauthorized),尝试访问 r.json() 将会抛出 ValueError: No JSON object could be decoded 异常。

需要注意的是,成功调用 r.json() 并**不**意味着响应的成功。有的服务器会在失败的响应中包含一个 JSON 对象(比如 HTTP 500 的错误细节)。这种 JSON 会被解码返回。要检查请求是否成功,请使用 r.raise_for_status() 或者检查 r.status_code 是否和你的期望相同。

原始响应内容

在罕见的情况下,你可能想获取来自服务器的原始套接字响应,那么你可以访问 r.raw。 如果你确实想这么干,那请你确保在初始请求中设置了 stream=True。具体你可以这么做:

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

但一般情况下,你应该以下面的模式将文本流保存到文件:

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

使用 Response.iter_content 将会处理大量你直接使用 Response.raw 不得不处理的。 当流下载时,上面是优先推荐的获取内容方式。 Note that chunk_size can be freely adjusted to a number that may better fit your use cases.

定制请求头

如果你想为请求添加 HTTP 头部,只要简单地传递一个 dict 给 headers 参数就可以了。

例如,在前一个示例中我们没有指定 content-type:

>>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
>>> headers = {'user-agent': 'my-app/0.0.1'}
>>> r = requests.get(url, headers=headers)

注意: 定制 header 的优先级低于某些特定的信息源,例如:

如果在 .netrc 中设置了用户认证信息,使用 headers= 设置的授权就不会生效。而如果设置了auth= 参数,``.netrc`` 的设置就无效了。

如果被重定向到别的主机,授权 header 就会被删除。

代理授权 header 会被 URL 中提供的代理身份覆盖掉。

在我们能判断内容长度的情况下,header 的 Content-Length 会被改写。

更进一步讲,Requests 不会基于定制 header 的具体情况改变自己的行为。只不过在最后的请求中,所有的 header 信息都会被传递进去。

注意: 所有的 header 值必须是 string、bytestring 或者 unicode。尽管传递 unicode header 也是允许的,但不建议这样做。

更加复杂的 POST 请求

通常,你想要发送一些编码为表单形式的数据——非常像一个 HTML 表单。要实现这个,只需简单地传递一个字典给 data 参数。你的数据字典在发出请求时会自动编码为表单形式:

>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

>>> r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
>>> print(r.text)
{
  ...
  "form": {
    "key2": "value2",
    "key1": "value1"
  },
  ...
}

你还可以为 data 参数传入一个元组列表。在表单中多个元素使用同一 key 的时候,这种方式尤其有效:

>>> payload = (('key1', 'value1'), ('key1', 'value2'))
>>> r = requests.post('http://httpbin.org/post', data=payload)
>>> print(r.text)
{
  ...
  "form": {
    "key1": [
      "value1",
      "value2"
    ]
  },
  ...
}

很多时候你想要发送的数据并非编码为表单形式的。如果你传递一个 string 而不是一个 dict,那么数据会被直接发布出去。

例如,Github API v3 接受编码为 JSON 的 POST/PATCH 数据:

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

此处除了可以自行对 dict 进行编码,你还可以使用 json 参数直接传递,然后它就会被自动编码。这是 2.4.2 版的新加功能:

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

POST一个多部分编码(Multipart-Encoded)的文件

Requests 使得上传多部分编码文件变得很简单:

>>> url = 'http://httpbin.org/post'
>>> files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
>>> r = requests.post(url, files=files)
>>> r.text
{
  ...
  "files": {
    "file": "<censored...binary...data>"
  },
  ...
}

你可以显式地设置文件名,文件类型和请求头:

>>> url = 'http://httpbin.org/post'
>>> files = {'file': ('report.xls', open('report.xls', 'rb'), 'application/vnd.ms-excel', {'Expires': '0'})}
>>> r = requests.post(url, files=files)
>>> r.text
{
  ...
  "files": {
    "file": "<censored...binary...data>"
  },
  ...
}

如果你想,你也可以发送作为文件来接收的字符串:

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

>>> r = requests.post(url, files=files)
>>> r.text
{
  ...
  "files": {
    "file": "some,data,to,send\\nanother,row,to,send\\n"
  },
  ...
}

如果你发送一个非常大的文件作为 multipart/form-data 请求,你可能希望将请求做成数据流。默认下 requests 不支持, 但有个第三方包 requests-toolbelt 是支持的。你可以阅读 toolbelt 文档来了解使用方法。

在一个请求中发送多文件参考 高级用法 一节。

警告

我们强烈建议你用二进制模式(binary mode)打开文件。这是因为 Requests 可能会试图为你提供 Content-Length header,在它这样做的时候,这个值会被设为文件的字节数(bytes)。如果用文本模式(text mode)打开文件,就可能会发生错误。

响应状态码

我们可以检测响应状态码:

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

为方便引用,Requests还附带了一个内置的状态码查询对象:

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

如果发送了一个错误请求(一个 4XX 客户端错误,或者 5XX 服务器错误响应),我们可以通过Response.raise_for_status() 来抛出异常:

>>> bad_r = requests.get('http://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

但是,由于我们的例子中 r 的 status_code 是 200 ,当我们调用 raise_for_status() 时,得到的是:

>>> r.raise_for_status()
None

一切都挺和谐哈。

响应头

我们可以查看以一个 Python 字典形式展示的服务器响应头:

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

但是这个字典比较特殊:它是仅为 HTTP 头部而生的。根据 RFC 2616, HTTP 头部是大小写不敏感的。

因此,我们可以使用任意大写形式来访问这些响应头字段:

>>> r.headers['Content-Type']
'application/json'
>>> r.headers.get('content-type')
'application/json'

它还有一个特殊点,那就是服务器可以多次接受同一 header,每次都使用不同的值。但 Requests 会将它们合并,这样它们就可以用一个映射来表示出来,参见 RFC 7230:

A recipient MAY combine multiple header fields with the same field name into one "field-name: field-value" pair, without changing the semantics of the message, by appending each subsequent field value to the combined field value in order, separated by a comma.

接收者可以合并多个相同名称的 header 栏位,把它们合为一个 "field-name: field-value" 配对,将每个后续的栏位值依次追加到合并的栏位值中,用逗号隔开即可,这样做不会改变信息的语义。

Cookie

如果某个响应中包含一些 cookie,你可以快速访问它们:

>>> url = 'http://example.com/some/cookie/setting/url'
>>> r = requests.get(url)
>>> r.cookies['example_cookie_name']
'example_cookie_value'
要想发送你的cookies到服务器,可以使用 cookies 参数:

>>> url = 'http://httpbin.org/cookies'
>>> cookies = dict(cookies_are='working')

>>> r = requests.get(url, cookies=cookies)
>>> r.text
'{"cookies": {"cookies_are": "working"}}'

Cookie 的返回对象为 RequestsCookieJar,它的行为和字典类似,但界面更为完整,适合跨域名跨路径使用。你还可以把 Cookie Jar 传到 Requests 中:

>>> 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 = 'http://httpbin.org/cookies'
>>> r = requests.get(url, cookies=jar)
>>> r.text
'{"cookies": {"tasty_cookie": "yum"}}'

重定向与请求历史

默认情况下,除了 HEAD, Requests 会自动处理所有重定向。

可以使用响应对象的 history 方法来追踪重定向。

Response.history 是一个 Response 对象的列表,为了完成请求而创建了这些对象。这个对象列表按照从最老到最近的请求进行排序。

例如,Github 将所有的 HTTP 请求重定向到 HTTPS:

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

如果你使用的是GET、OPTIONS、POST、PUT、PATCH 或者 DELETE,那么你可以通过 allow_redirects 参数禁用重定向处理:

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

如果你使用了 HEAD,你也可以启用重定向:

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

超时

你可以告诉 requests 在经过以 timeout 参数设定的秒数时间之后停止等待响应。基本上所有的生产代码都应该使用这一参数。如果不使用,你的程序可能会永远失去响应:

>>> requests.get('http://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)

注意

timeout 仅对连接过程有效,与响应体的下载无关。 timeout 并不是整个下载响应的时间限制,而是如果服务器在 timeout 秒内没有应答,将会引发一个异常(更精确地说,是在timeout 秒内没有从基础套接字上接收到任何字节的数据时)If no timeout is specified explicitly, requests do not time out.

错误与异常

遇到网络问题(如:DNS 查询失败、拒绝连接等)时,Requests 会抛出一个 ConnectionError 异常。

如果 HTTP 请求返回了不成功的状态码, Response.raise_for_status() 会抛出一个 HTTPError 异常。

若请求超时,则抛出一个 Timeout 异常。

若请求超过了设定的最大重定向次数,则会抛出一个 TooManyRedirects 异常。

所有Requests显式抛出的异常都继承自 requests.exceptions.RequestException 。

(0)

相关推荐

  • Python3使用requests包抓取并保存网页源码的方法

    本文实例讲述了Python3使用requests包抓取并保存网页源码的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用Python 3的requests模块抓取网页源码并保存到文件示例: import requests html = requests.get("http://www.baidu.com") with open('test.txt','w',encoding='utf-8') as f: f.write(html.text) 这是一个基本的文件保存操作,但这里有几个值得注意的

  • Python3控制路由器——使用requests重启极路由.py

    通过本文给大家介绍Python3控制路由器--使用requests重启极路由.py的相关知识,代码写了相应的注释,以后再写成可以方便调用的模块. 用fiddler抓包可以看到很多HTTP头,经过尝试发现不是都必须的. 'Upgrade-Insecure-Requests':1,#必要项,值为1 'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded',#必要项 否则取不到服务顺响应返回的Set-Cookie """ python3控

  • Python的requests网络编程包使用教程

    早就听说requests的库的强大,只是还没有接触,今天接触了一下,发现以前使用urllib,urllib2等方法真是太搓了-- 这里写些简单的使用初步作为一个记录 一.下载 官方项目页: https://pypi.python.org/pypi/requests/#downloads 可以从上面直接下载. 二.发送无参数的get请求 >>> r = requests.get('http://httpbin.org/get') >>> print r.text { &q

  • python中requests模块的使用方法

    本文实例讲述了python中requests模块的使用方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 在HTTP相关处理中使用python是不必要的麻烦,这包括urllib2模块以巨大的复杂性代价获取综合性的功能.相比于urllib2,Kenneth Reitz的Requests模块更能简约的支持完整的简单用例. 简单的例子: 想象下我们试图使用get方法从http://example.test/获取资源并且查看返回代码,content-type头信息,还有response的主体内容.这件事无论使用

  • Python使用lxml模块和Requests模块抓取HTML页面的教程

    Web抓取 Web站点使用HTML描述,这意味着每个web页面是一个结构化的文档.有时从中 获取数据同时保持它的结构是有用的.web站点不总是以容易处理的格式, 如 csv 或者 json 提供它们的数据. 这正是web抓取出场的时机.Web抓取是使用计算机程序将web页面数据进行收集 并整理成所需格式,同时保存其结构的实践. lxml和Requests lxml(http://lxml.de/)是一个优美的扩展库,用来快速解析XML以及HTML文档 即使所处理的标签非常混乱.我们也将使用 Re

  • Python3使用requests登录人人影视网站的方法

    早就听说requests的库的强大,只是还没有接触,今天接触了一下,发现以前使用urllib,urllib2等方法真是太搓了-- 这里写些简单的使用初步作为一个记录 本文继续练习使用requests登录网站,人人影视有一项功能是签到功能,需要每天登录签到才能升级. 下面的代码python代码实现了使用requests登录网站的过程. 以下是使用fiddler抓包得到完整的HTTP请求头: POST http://www.zimuzu.tv/User/Login/ajaxLogin HTTP/1.

  • Python 使用requests模块发送GET和POST请求的实现代码

    ①GET # -*- coding:utf-8 -*- import requests def get(url, datas=None): response = requests.get(url, params=datas) json = response.json() return json 注:参数datas为json格式 ②POST # -*- coding:utf-8 -*- import requests def post(url, datas=None): response = re

  • 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 flask框架快速入门

    Flask 本身相当于一个内核,比如可以用 Flask 扩展加入ORM.窗体验证工具,文件上传.身份验证等.Flask 没有默认使用的数据库,你可以选择 MySQL,也可以用 NoSQL. 其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug(路由模块),模板引擎则使用 Jinja2.这两个也是 Flask 框架的核心. Flask常用扩展包: Flask-SQLalchemy:操作数据库: Flask-script:插入脚本: Flask-migrate:管理迁移数据库: Flask-Session:S

  • python Django框架快速入门教程(后台管理)

    Python下有许多款不同的 Web 框架.Django是重量级选手中最有代表性的一位.许多成功的网站和APP都基于Django. Django 是一个开放源代码的 Web 应用框架,由 Python 写成. Django 遵守 BSD 版权,初次发布于 2005 年 7 月, 并于 2008 年 9 月发布了第一个正式版本 1.0 . Django 采用了 MVT 的软件设计模式,即模型(Model),视图(View)和模板(Template). 参考官方文档:Django官方文档https:

  • Python requests模块基础使用方法实例及高级应用(自动登陆,抓取网页源码)实例详解

    1.Python requests模块说明 requests是使用Apache2 licensed 许可证的HTTP库. 用python编写. 比urllib2模块更简洁. Request支持HTTP连接保持和连接池,支持使用cookie保持会话,支持文件上传,支持自动响应内容的编码,支持国际化的URL和POST数据自动编码. 在python内置模块的基础上进行了高度的封装,从而使得python进行网络请求时,变得人性化,使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作. 现代,国际化

  • 新手如何快速入门Python(菜鸟必看篇)

    学习任何一门语言都是从入门(1年左右),通过不间断练习达到熟练水准(3到5年),少数人最终能精通语言,成为执牛耳者,他们是金字塔的最顶层.虽然万事开头难,但好的开始是成功的一半,今天这篇文章就来谈谈如何开始入门Python.只要方向对了,就不怕路远. 设定目标 当你决定入门 Python 时,需要一个清晰且短期内可实现的目标,比如通过学习找一份初级程序员工作,目标明确后,你需要了解企业对初级程序员有哪些技能要求,下面是我从拉勾网找的一个初级 Python 工程师的任职要求: 1.熟悉 Pytho

  • Python 数值区间处理_对interval 库的快速入门详解

    使用 Python 进行数据处理的时候,常常会遇到判断一个数是否在一个区间内的操作.我们可以使用 if else 进行判断,但是,既然使用了 Python,那我们当然是想找一下有没有现成的轮子可以用.事实上,我们可以是用 interval 这一个库来完成我们需要的操作. 区间判断基础 最基础的区间判断操作就是先创建一个区间几个,然后使用 in 来判断一个数是否存在于区间之内.代码如下: from interval import Interval zoom_2_5 = Interval(2, 5)

  • Python OpenCV快速入门教程

    OpenCV OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库,最初由intel使用C和C ++进行开发的,现在也可以在python中使用.该库是一个跨平台的开源库,是免费使用的.OpenCV库是一个高度优化的库,主要关注实时应用程序. OpenCV库是2500多种优化算法的组合,可用于检测和识别不同的人脸,实时识别图像中的对象,使用视频和网络摄像头对不同的人类动作进行分类,跟踪摄像机的运动,跟踪运动对象(例如汽车,人等),实时计数对象,缝合图像来产生高分辨率图像,从图像数据库中查找相似的图像,从使用闪光

  • Python 音视频剪辑快速入门教程

    目录 一.引言 二.Moviepy 简介 三.Moviepy 安装 四.音视频的加载和保存 五.音视频数据的访问 六.音视频变换 1.Clip 的 fl 方法 2.Clip 的 fl_time 方法 3.剪辑颜色变换 4.剪辑大小变换 5.剪辑内容变换 七.剪辑合成 1.概述 2.将多个剪辑拼接 3.多个剪辑同屏播放 4.将一系列图像构造成视频 5.其他几种生成视频方法简介 八.小结 一.引言 在这个短视频和自媒体大行其道的年代,音视频剪辑成为了大佬们的必备工具,现在有很多音视频剪辑的软件,如剪

  • Blender Python编程快速入门教程

    目录 Blender Python 编程 数据访问 访问集合 访问属性 数据创建/删除 自定义属性 上下文 Context 运算符 Operators (Tools) Operator Poll() 将 Python 集成到 Blender 的方式 示例运算符 示例面板 数据类型 原生类型 内部类型 Mathutils 类型 动画 Blender Python 编程 支持的特性: 编辑用户界面可以编辑的任何数据(场景,网格,粒子等). 修改用户首选项.键映射和主题. 使用自己的设置运行工具. 创

  • Python Requests 基础入门

    首先,Python 标准库中的 urllib2 模块提供了你所需要的大多数 HTTP 功能,但是它的 API 不友好.它是为另一个时代.另一个互联网所创建的.它需要巨量的工作,甚至包括各种方法覆盖,来完成最简单的任务,所以学习reuqests模块,比较简洁好用(以后慢慢会学习scapy,更强大的库),安装就不用说了 1 导入模块 >>> import requests 2 直观感受一下发送请求的简洁 >>> r = requests.get('your url') &g

随机推荐