Python中网络请求的12种方式

目录

• 1. 使用requests模块的基础请求
• 2. GET请求带参数
• 3. POST请求发送数据
• 4. 设置请求头
• 5. 处理jsON响应
• 6. 下载文件
• 7. 超时设置
• 8. 使用代理
• 9. 自动处理重定向
• 10. 发送认证信息
• 11. 会话管理（保持Cookie）
• 12. 错误处理
• 实战案例：网页内容抓取
• 练习技巧与方法提示
• 注意事项
• 高级技巧：异步请求

1. 使用requests模块的基础请求

import requests; 
response = requests.get('https://api.example.com/data')

这是最基本的网络请求，用requests.get()函数向指定URL发送GET请求，response里装的就是响应数据。

2. GET请求带参数

params = {'key': 'value'}; 
response = requests.get('https://example.com/search', params=params)

通过字典params传递查询参数，简单又高效。

3. POST请求发送数据

data = {'username': 'learner'}; 
response = requests.post('https://example.com/login', data=data)

POST请求常用于提交数据，比如登录表单，这里用data字典携带你的信息。

4. 设置请求头

headers = {编程'User-Agent': 'MyBot/0.1'}; 
response = requests.get('https://example.com', headers=headers)

模拟浏览器或添加特定的请求头，有时候是访问某些网站的关键。

5. 处理JSON响应

response = requests.get('https://api.example.com/data'); 
print(response.json())

直接用.json()方法解析JSON格式的响应，方便快捷。

6. 下载文件

with open('image.jpg', 'wb') 
as f: f.write(requests.get('https://example.com/image.jpg', stream=True).content)

流式下载大文件，避免内存爆棚，记得以二进制模式打开文件哦。

7. 超时设置

response = requests.get('https://slow.example.com', timeout=3)

耐心有限，3秒内没响应就放弃，避免程序挂起。

8. 使用代理

proxies = {'http': 'http://proxy.example.com:8080', 'https': 'https://proxy.example.com:8080'}; response = requests.get('https://example.com', proxies=proxies)

当你需要通过代理服务器访问时，这个技巧很实用。

9. 自动处理重定向

response = requests.get('https://redirect-me.example.com', allow_redirects=False)

默认情况下会自动重定向，加allojsw_redirects=False可以控制是否跟随重定向。

10. 发送认证信息

response = requests.get('https://protected.example.com', auth=('user', 'pass'))

问需要认证的页面，用户名密码一提交，轻松搞定。

11. 会话管理（保持Cookie）

with requests.Session() as s:
    s.get('https://login.exandroidample.com')
    response = s.get('https://profile.example.com')

使用Session对象，可以维持登录状态，访问受限资源。

12. 错误处理

try:
    response = requests.get('https://never.exists.com')
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(e)

优雅地处理请求过程中可能遇到的错误，让你的程序更加健壮。

实战案例：网页内容抓取

想象一下，你想从一个博客网站上抓取最新的文章标题。假设这个网站的每篇文章链接都在一个类名为'article-title'的html元素中。你可以这样做：

from bs4 import BeautifulSoup; import requests
 
url = 'https://example-blog.com/latest'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
titles = [title.text for title in shttp://www.devze.comoup.find_all(class_='article-title')]
print(titles)

这段代码首先发送GET请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，最后通过列表推导式提取所有文章标题。这就是一个简单的网络爬虫雏形。

练习技巧与方法提示

• 分步调试：在复杂的请求逻辑中，分步执行并打印中间结果，有助于理解流程。

• **使用requests.Session**：在频繁请求同一站点时，使用Session可以提高效率，减少握手时间。

• 错误日志：记录请求过程中的错误，有助于排查问题。可以使用python的logging模块。

注意事项

• 遵守Robots协议（robots.txt）：尊重网站规则，不爬取禁止抓取的内容。

• 请求频率：合理控制请求间隔，避免对目标网站造成过大压力，可能导致IP被封禁。

• 数据处理：获取的数据可能需要清洗和格式化，确保数据质量。

• 安全性：在处理HTTP请求时，注意SSL证书验证，防止中间人攻击。

高级技巧：异步请求

随着Python的asyncio库的普及，异步请求成为提高效率的新方式。虽然不是“一行代码”，但了解其重要性是必要的。

import aiohttp
import asyncio
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:android
        html = await fetch(session, 'https://example.com')
        print(html)
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

这段代码展示了如何使用aiohttp库进行异步HTTP请求，大幅提升了并发请求的能力，适用于大量请求的场景。

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