
对于使用 Python 中的 requests 库发送 HTTP 请求的开发者来说,理解请求连接关闭问题是非常重要的。在本文中,我们将探讨 requests 如何处理请求连接关闭问题。
首先,需要注意的是,在默认情况下,requests 会自动在请求完成后关闭连接。这意味着,当请求完成后,连接将被释放,并且可以供其他请求使用。这个特性使得 requests 在处理大量并发请求时表现出色,因为它可以避免连接池耗尽的问题。
不过,有一些情况下,我们可能需要手动关闭连接。例如,当我们需要通过一个长时间运行的连接(例如 WebSockets)保持与服务器的通信时,我们需要手动关闭连接,以避免连接泄漏和资源浪费。
为了手动关闭连接,我们可以使用 requests.Response 对象的 close() 方法。这个方法将立即关闭连接,并释放所有相关的系统资源。以下是一个示例代码:
import requests
response = requests.get('https://www.example.com') # 处理 response response.close()
在上面的示例中,我们首先发送了一个 GET 请求到 https://www.example.com,并将响应存储在 response 变量中。然后我们处理了这个响应,最后调用了 response.close() 方法来手动关闭连接。
需要注意的是,如果我们不手动关闭连接,requests 库也会自动在程序退出时关闭连接。但是,这种方式可能会导致连接泄漏和资源浪费,因此最好还是手动关闭连接。
另外,如果我们希望在请求完成后保持连接打开状态,以便进行长时间运行的通信,可以使用 requests.Session 对象来管理连接。Session 对象会自动处理连接池和连接复用,从而使得长时间通信更加容易实现。以下是一个示例代码:
import requests
session = requests.Session()
response = session.get('https://www.example.com', stream=True) # 处理 response
在上面的示例中,我们首先创建了一个 Session 对象,并发送了一个 GET 请求到 https://www.example.com。这里需要注意的是,我们使用了 stream=True 参数来告诉 requests 库保持连接打开状态。然后我们处理了这个响应,最后不需要手动关闭连接,因为会话对象会自动处理连接池和连接复用。
总之,requests 库默认情况下会自动在请求完成后关闭连接,但在一些特殊情况下,我们可能需要手动关闭连接。为了手动关闭连接,我们可以使用 requests.Response 对象的 close() 方法。另外,如果我们需要在请求完成后保持连接打开状态,可以使用 requests.Session 对象来管理连接。
想快速入门Python数据分析?这门课程适合你!
如果你对Python数据分析感兴趣,但不知从何入手,推荐你学习《山有木兮:Python数据分析极简入门》。这门课程专为初学者设计,内容简洁易懂,手把手教你掌握Python数据分析的核心技能,助你轻松迈出数据分析的第一步。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3429?targetId=5724&preview=0
开启你的Python数据分析之旅,从入门到精通,只需一步!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15