京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22