Python中第三方库Requests库的高级用法详解
虽然Python的标准库中urllib2模块已经包含了平常我们使用的大多数功能,但是它的API使用起来让人实在感觉不好。它已经不适合现在的时代,不适合现代的互联网了。而Requests的诞生让我们有了更好的选择。本文就介绍了Python中第三方库Requests库的高级用法。
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get请求的状态码
>>> r.status_code
200
#查看请求的数据类型,可以看到是json格式,utf-8编码
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
#打印请求到的内容
>>> r.text
u'{"type":"User"...'
#输出json格式数据
>>> r.json()
{u'private_gists': 419, u'total_private_repos': 77, ...}
下面看一个小栗子:
#小例子
import requests
r = requests.get('http://www.baidu.com')
print type(r)
print r.status_code
print r.encoding
print r.text
print r.cookies
'''请求了百度的网址,然后打印出了返回结果的类型,状态码,编码方式,Cookies等内容 输出:'''
200
UTF-8
<requestscookiejar[]>
二、http基本请求
requests库提供了http所有的基本请求方式。例如:
r = requests.post("http://httpbin.org/post")
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)
基本GET请求
r = requests.get("http://httpbin.org/get")
#如果想要加参数,可以利用 params 参数:
import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)
print r.url
#输出:http://httpbin.org/get?key2=value2&key1=value1
如果想请求JSON文件,可以利用 json() 方法解析,例如自己写一个JSON文件命名为a.json,内容如下:
["foo", "bar", {
"foo": "bar"
}]
#利用如下程序请求并解析:
import requests
r = requests.get("a.json")
print r.text
print r.json()
'''运行结果如下,其中一个是直接输出内容,另外一个方法是利用 json() 方法 解析,感受下它们的不同:'''
["foo", "bar", {
"foo": "bar"
}]
[u'foo', u'bar', {u'foo': u'bar'}]
如果想获取来自服务器的原始套接字响应,可以取得 r.raw 。 不过需要在初始请求中设置 stream=True 。
r = requests.get('https://github.com/timeline.json', stream=True)
r.raw
#输出
<requests.packages.urllib3.response.httpresponse object="" at="" 0x101194810="">
r.raw.read(10)
'\x1f\x8b\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
这样就获取了网页原始套接字内容。
如果想添加 headers,可以传 headers 参数:
import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
headers = {'content-type': 'application/json'}
r = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload, headers=headers)
print r.url
#通过headers参数可以增加请求头中的headers信息
三、基本POST请求
对于 POST 请求来说,我们一般需要为它增加一些参数。那么最基本的传参方法可以利用 data 这个参数。
import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
print r.text
#运行结果如下:
{
"args": {},
"data": "",
"files": {},
"form": {
"key1": "value1",
"key2": "value2"
},
"headers": {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Content-Length": "23",
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",
"Host": "http://httpbin.org",
"User-Agent": "python-requests/2.9.1"
},
"json": null,
"url": "http://httpbin.org/post"
}
可以看到参数传成功了,然后服务器返回了我们传的数据。
有时候我们需要传送的信息不是表单形式的,需要我们传JSON格式的数据过去,所以我们可以用 json.dumps() 方法把表单数据序列化。
import json
import requests
url = 'http://httpbin.org/post'
payload = {'some': 'data'}
r = requests.post(url, data=json.dumps(payload))
print r.text
#运行结果:
{
"args": {},
"data": "{\"some\": \"data\"}",
"files": {},
"form": {},
"headers": {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Content-Length": "16",
"Host": "http://httpbin.org",
"User-Agent": "python-requests/2.9.1"
},
"json": {
"some": "data"
},
"url": "http://httpbin.org/post"
}
通过上述方法,我们可以POST JSON格式的数据
如果想要上传文件,那么直接用 file 参数即可:
#新建一个 test.txt 的文件,内容写上 Hello World!
import requests
url = 'http://httpbin.org/post'
files = {'file': open('test.txt', 'rb')}
r = requests.post(url, files=files)
print r.text
{
"args": {},
"data": "",
"files": {
"file": "Hello World!"
},
"form": {},
"headers": {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Content-Length": "156",
"Content-Type": "multipart/form-data; boundary=7d8eb5ff99a04c11bb3e862ce78d7000",
"Host": "http://httpbin.org",
"User-Agent": "python-requests/2.9.1"
},
"json": null,
"url": "http://httpbin.org/post"
}
这样我们便成功完成了一个文件的上传。
requests 是支持流式上传的,这允许你发送大的数据流或文件而无需先把它们读入内存。要使用流式上传,仅需为你的请求体提供一个类文件对象即可,非常方便:
with open('massive-body') as f:
requests.post('http://some.url/streamed', data=f)
四、Cookies
如果一个响应中包含了cookie,那么我们可以利用 cookies 变量来拿到:
import requests
url = 'Example Domain'
r = requests.get(url)
print r.cookies
print r.cookies['example_cookie_name']
以上程序仅是样例,可以用 cookies 变量来得到站点的 cookies
另外可以利用 cookies 变量来向服务器发送 cookies 信息:
import requests
url = 'http://httpbin.org/cookies'
cookies = dict(cookies_are='working')
r = requests.get(url, cookies=cookies)
print r.text
#输出:
'{"cookies": {"cookies_are": "working"}}'
五、超时配置
可以利用 timeout 变量来配置最大请求时间
requests.get(‘Build software better, together', timeout=0.001)
注:timeout 仅对连接过程有效,与响应体的下载无关。
也就是说,这个时间只限制请求的时间。即使返回的 response 包含很大内容,下载需要一定时间。
六、会话对象
在以上的请求中,每次请求其实都相当于发起了一个新的请求。也就是相当于我们每个请求都用了不同的浏览器单独打开的效果。也就是它并不是指的一个会话,即使请求的是同一个网址。比如:
import requests
requests.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789')
r = requests.get("http://httpbin.org/cookies")
print(r.text)
#结果是:
{
"cookies": {}
}
很明显,这不在一个会话中,无法获取 cookies,那么在一些站点中,我们需要保持一个持久的会话怎么办呢?就像用一个浏览器逛淘宝一样,在不同的选项卡之间跳转,这样其实就是建立了一个长久会话。
解决方案如下:
import requests
s = requests.Session()
s.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789')
r = s.get("http://httpbin.org/cookies")
print(r.text)
#在这里我们请求了两次,一次是设置 cookies,一次是获得 cookies
{
"cookies": {
"sessioncookie": "123456789"
}
}
发现可以成功获取到 cookies 了,这就是建立一个会话到作用。
那么既然会话是一个全局的变量,那么我们肯定可以用来全局的配置了。
import requests
s = requests.Session()
s.headers.update({'x-test': 'true'})
r = s.get('http://httpbin.org/headers', headers={'x-test2': 'true'})
print r.text
'''通过 s.headers.update 方法设置了 headers 的变量。然后我们又在请求中 设置了一个 headers,那么会出现什么结果?很简单,两个变量都传送过去了。 运行结果:'''
{
"headers": {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Host": "http://httpbin.org",
"User-Agent": "python-requests/2.9.1",
"X-Test": "true",
"X-Test2": "true"
}
}
如果get方法传的headers 同样也是 x-test 呢?
r = s.get('http://httpbin.org/headers', headers={'x-test': 'true'})
#它会覆盖掉全局的配置:
{
"headers": {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Host": "http://httpbin.org",
"User-Agent": "python-requests/2.9.1",
"X-Test": "true"
}
}
如果不想要全局配置中的一个变量了呢?很简单,设置为 None 即可。
r = s.get('http://httpbin.org/headers', headers={'x-test': None})
{
"headers": {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Host": "http://httpbin.org",
"User-Agent": "python-requests/2.9.1"
}
}
以上就是 session 会话的基本用法。
七、SSL证书验证
现在随处可见 https 开头的网站,Requests可以为HTTPS请求验证SSL证书,就像web浏览器一样。要想检查某个主机的SSL证书,你可以使用 verify 参数,因为前段时间12306 证书不是无效的嘛,来测试一下:
import requests
r = requests.get('https://kyfw.12306.cn/otn/', verify=True)
print r.text
#结果:
requests.exceptions.SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:590)
来试下 github 的:
import requests
r = requests.get('Build software better, together', verify=True)
print r.text
嗯,正常请求,由于内容太多,我就不粘贴输出了。
如果我们想跳过刚才 12306 的证书验证,把 verify 设置为 False 即可:
import requests
r = requests.get('https://kyfw.12306.cn/otn/', verify=False)
print r.text
发现就可以正常请求了。在默认情况下 verify 是 True,所以如果需要的话,需要手动设置下这个变量。
八、代理
如果需要使用代理,你可以通过为任意请求方法提供 proxies 参数来配置单个请求。
import requests
proxies = {
"https": "http://41.118.132.69:4433"
}
r = requests.post("http://httpbin.org/post", proxies=proxies)
print r.text
#也可以通过环境变量 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY 来配置代理
export HTTP_PROXY="http://10.10.1.10:3128"
export HTTPS_PROXY=http://10.10.1.10:1080
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助requests.packages.urllib3.response.httpresponse>requestscookiejar[]>
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“用户旅程分析”概念 用户旅程图又叫做用户体验地图,它是用于描述用户在与产品或服务互动的过程中所经历的各个阶段、触点和情 ...
2025-01-22在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-22在数据分析领域,Excel作为一种普及率极高且功能强大的工具,无疑为无数专业人士提供了便捷的解决方案。尽管Excel自带了丰富的功 ...
2025-01-17在这个瞬息万变的时代,许多人都在寻找能让他们脱颖而出的职业。而数据分析师,作为大数据和人工智能时代的热门职业,自然吸引了 ...
2025-01-14Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31