Request模块怎么在python项目中使用?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
在cmd中,使用如下指令安装requests:
pip install requests
Requests 已安装
Requests 是最新的
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'})
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')
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=value
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=value
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。
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))
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。
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.
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。
>>> 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。
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。
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。
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。
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
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,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。
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"}}'
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]>]
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.
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 。
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 = { "http": "http://10.10.1.10:3128", "https": "http://10.10.1.10:1080", } requests.get("http://example.org", proxies=proxies)
你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" $ python >>> import requests >>> requests.get("http://example.org")
若你的代理需要使用HTTP Basic Auth,可以使用 http://user:password@host/ 语法:
proxies = { "http": "http://user:pass@10.10.1.10:3128/", }
要为某个特定的连接方式或者主机设置代理,使用 scheme://hostname 作为 key, 它会针对指定的主机和连接方式进行匹配。
proxies = {'http://10.20.1.128': 'http://10.10.1.10:5323'}
注意,代理 URL 必须包含连接方式。
关于Request模块怎么在python项目中使用问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。
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