requests基本用法
首先,确认一下:已安装 requests
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://api.github.com/events')
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', data = {'key':'value'})
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', data = {'key':'value'})
>>> 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://api.github.com/events')
>>> 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://api.github.com/events')
>>> 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://api.github.com/events', 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,但接口更为完整,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
。
requests基本用法的更多相关文章
- Python3.x:requests的用法
Python3.x:requests的用法 1,requests 比 urllib.request 容错能力更强: 2,通常用法: (1).认证.状态码.header.编码.json r = requ ...
- 爬虫—Requests高级用法
Requests高级用法 1.文件上传 我们知道requests可以模拟提交一些数据.假如有的网站需要上传文件,我们也可以用requests来实现. import requests files = { ...
- Python爬虫十六式 - 第三式:Requests的用法
Requests: 让 HTTP 服务人类 学习一时爽,一直学习一直爽 Hello,大家好,我是Connor,一个从无到有的技术小白.今天我们继续来说我们的 Python 爬虫,上一次我们说到了 ...
- 爬虫简介、requests 基础用法、urlretrieve()
1. 爬虫简介 2. requests 基础用法 3. urlretrieve() 1. 爬虫简介 爬虫的定义 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛.网络机器人),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程 ...
- python requests 高级用法
高级用法 本篇文档涵盖了 Requests 的一些高级特性. 会话对象 会话对象让你能够跨请求保持某些参数.它也会在同一个 Session 实例发出的所有请求之间保持 cookie, 期间使用 url ...
- urllib 库的代替品 requests 的用法
Requuests 官方的介绍时多么的霸气,之所以那么霸气,是因为 Requestts 相比于 urllib 在使用方面上会让开发者感到更加的人性化.更加简洁.更加舒适,并且国外的一些公司也在使用re ...
- 转:【Python3网络爬虫开发实战】 requests基本用法
1. 准备工作 在开始之前,请确保已经正确安装好了requests库.如果没有安装,可以参考1.2.1节安装. 2. 实例引入 urllib库中的urlopen()方法实际上是以GET方式请求网页,而 ...
- requests高级用法
会话对象 当你向同一主机发送多个请求时,session会重用底层的tcp连接,从而提升性能,同时session也会为所有请求保持 cookie. # _*_ coding: utf-8 _*_ imp ...
- requests 进阶用法学习(文件上传、cookies设置、代理设置)
一.文件上传 1.模拟网站提交文件 提交此图片,图片名称:timg.jpg import requests files={ 'file':open('timg.jpg','rb') } respons ...
随机推荐
- rpc中的高并发
手写一个高性能的rpc框架 模拟服务端,运行main函数,相当于启动服务器 public class ServerApplication { public static void main(Strin ...
- 面试【JAVA基础】多线程
本次整理的内容如下: 1.进程与线程的区别 进程是一个可执行的程序,是系统资源分配的基本单位:线程是进程内相对独立的可执行单元,是操作系统进行任务调度的基本单位. 2.进程间的通信方式 2.1.操作系 ...
- 分布式文件存储:FastDFS简单使用与原理分析
引言 FastDFS 属于分布式存储范畴,分布式文件系统 FastDFS 非常适合中小型项目,在我接手维护公司图片服务的时候开始接触到它,本篇文章目的是总结一下 FastDFS 的知识点. 用了 2 ...
- 对于分布式Job的思考
引言 在清理Github的时候,发现以前写的一个简单的分布式任务分发系统ClawHub/task-distribution,使用了zk的选主与队列,调度器使用spring的ThreadPoolTask ...
- 在centos6.5下搭建lnmp
1.查看环境: [root@localhost /]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.5 (Final) 2.关掉防火墙(需要到国外地址下载软件 ...
- [WUST-CTF]Web WriteUp
周末放假忙里偷闲打了两场比赛,其中一场就是武汉科技大学的WUST-CTF新生赛,虽说是新生赛,题目质量还是相当不错的.最后有幸拿了总排第5,记录一下Web的题解. checkin 进入题目询问题目作者 ...
- [BUUOJ记录] [GYCTF]EasyThinking
主要考察ThinkPHP6.0的一个任意文件写入的CVE以及突破disable_function的方法. ThinkPHP6.0.0任意文件操作漏洞 理论分析 进入题目是一个简单的操作页面,dirma ...
- JVM 中的对象及引用
JVM中对象的创建过程 对象的内存分配 虚拟机遇到一条 new 指令时,首先检查是否被类加载器加载,如果没有,那必须先执行相应的类加载过程. 类加载就是把 class 加载到 JVM 的运行时数据区的 ...
- [LeetCode]66. 加一(数组)
###题目 给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一. 最高位数字存放在数组的首位, 数组中每个元素只存储单个数字. 你可以假设除了整数 0 之外,这个整数不会以零开头. 示例 ...
- Burger King使用RayOnSpark进行基于实时情景特征的快餐食品推荐
作者:Luyang Wang, Kai Huang, Jiao Wang, Shengsheng Huang, Jason Dai 基于深度学习的推荐模型已广泛应用于各种电商平台中,为用户提供推荐.目 ...