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Request模塊怎么在python項目中使用?針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
在cmd中,使用如下指令安裝requests:
pip install requests
Requests 已安裝
Requests 是最新的
使用 Requests 發送網絡請求非常簡單。
一開始要導入 Requests 模塊:
>>> import requests
然后,嘗試獲取某個網頁。本例子中,我們來獲取 Github 的公共時間線:
>>> r = requests.get('https://api.github.com/events')
現在,我們有一個名為 r 的 Response 對象。我們可以從這個對象中獲取所有我們想要的信息。
Requests 簡便的 API 意味著所有 HTTP 請求類型都是顯而易見的。例如,你可以這樣發送一個 HTTP POST 請求:
>>> r = requests.post('http://httpbin.org/post', data = {'key':'value'})
那么其他 HTTP 請求類型:PUT,DELETE,HEAD 以及 OPTIONS 又是如何的呢?都是一樣的簡單:
>>> 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')
你也許經常想為 URL 的查詢字符串(query string)傳遞某種數據。如果你是手工構建 URL,那么數據會以鍵/值對的形式置于 URL 中,跟在一個問號的后面。
例如, httpbin.org/get?key=val。 Requests 允許你使用 params 關鍵字參數,以一個字符串字典來提供這些參數。舉例來說,如果你想傳遞 key1=value1 和 key2=value2 到 httpbin.org/get ,那么你可以使用如下代碼:
>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} >>> r = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)
通過打印輸出該 URL,你能看到 URL 已被正確編碼:
>>> print(r.url) http://httpbin.org/get?key2=value2&key1=value
注意字典里值為 None 的鍵都不會被添加到 URL 的查詢字符串里。
你還可以將一個列表作為值傳入:
>>> 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
我們能讀取服務器響應的內容。再次以 GitHub 時間線為例:
>>> import requests >>> r = requests.get('https://api.github.com/events') >>> r.text u'[{"repository":{"open_issues":0,"url":"https://github.com/...
Requests會自動解碼來自服務器的內容。大多數 unicode 字符集都能被無縫地解碼。
請求發出后,Requests 會基于 HTTP 頭部對響應的編碼作出有根據的推測。
當你訪問 r.text 之時,Requests 會使用其推測的文本編碼。
你可以找出 Requests 使用了什么編碼,并且能夠使用 r.encoding 屬性來改變它:
>>> r.encoding 'utf-8' >>> r.encoding = 'ISO-8859-1'
如果你改變了編碼,每當你訪問 r.text ,Request 都將會使用 r.encoding 的新值。
你可能希望在使用特殊邏輯計算出文本的編碼的情況下來修改編碼。比如 HTTP 和 XML 自身可以指定編碼。這樣的話,你應該使用 r.content 來找到編碼,然后設置 r.encoding 為相應的編碼。這樣就能使用正確的編碼解析 r.text 了。
在你需要的情況下,Requests 也可以使用定制的編碼。如果你創建了自己的編碼,并使用 codecs 模塊進行注冊,你就可以輕松地使用這個解碼器名稱作為 r.encoding 的值, 然后由 Requests 來為你處理編碼。
你也能以字節的方式訪問請求響應體,對于非文本請求:
>>> r.content b'[{"repository":{"open_issues":0,"url":"https://github.com/...
Requests 會自動為你解碼 gzip 和 deflate 傳輸編碼的響應數據。
例如,以請求返回的二進制數據創建一張圖片,你可以使用如下代碼:
>>> from PIL import Image >>> from io import BytesIO >>> i = Image.open(BytesIO(r.content))
Requests 中也有一個內置的 JSON 解碼器,助你處理 JSON 數據:
>>> 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 解碼失敗, r.json() 就會拋出一個異常。
例如,響應內容是 401 (Unauthorized),嘗試訪問 r.json() 將會拋出 ValueError: No JSON object could be decoded 異常。
需要注意的是,成功調用 r.json() 并不意味著響應的成功。
有的服務器會在失敗的響應中包含一個 JSON 對象(比如 HTTP 500 的錯誤細節)。這種 JSON 會被解碼返回。要檢查請求是否成功,請使用 r.raise_for_status() 或者檢查 r.status_code 是否和你的期望相同。
在罕見的情況下,你可能想獲取來自服務器的原始套接字響應,那么你可以訪問 r.raw。
如果你確實想這么干,那請你確保在初始請求中設置了 stream=True。具體你可以這么做:
>>> 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'
但一般情況下,你應該以下面的模式將文本流保存到文件:
with open(filename, 'wb') as fd: for chunk in r.iter_content(chunk_size): fd.write(chunk)
使用 Response.iter_content 將會處理大量你直接使用 Response.raw 不得不處理的。 當流下載時,上面是優先推薦的獲取內容方式。 Note that chunk_size can be freely adjusted to a number that may better fit your use cases.
如果你想為請求添加 HTTP 頭部,只要簡單地傳遞一個 dict 給 headers 參數就可以了。
>>> 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 的優先級低于某些特定的信息源,例如:
如果在 .netrc 中設置了用戶認證信息,使用 headers= 設置的授權就不會生效。
如果設置了 auth= 參數,.netrc 的設置就無效了。
如果被重定向到別的主機,授權 header 就會被刪除。
代理授權 header 會被 URL 中提供的代理身份覆蓋掉。
在我們能判斷內容長度的情況下,header 的 Content-Length 會被改寫。
更進一步講,Requests 不會基于定制 header 的具體情況改變自己的行為。只不過在最后的請求中,所有的 header 信息都會被傳遞進去。
注意: 所有的 header 值必須是 string、bytestring 或者 unicode。盡管傳遞 unicode header 也是允許的,但不建議這樣做。
通常,你想要發送一些編碼為表單形式的數據——非常像一個 HTML 表單。
要實現這個,只需簡單地傳遞一個字典給 data 參數。你的數據字典在發出請求時會自動編碼為表單形式:
>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} >>> r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload) >>> print(r.text) { ... "form": { "key2": "value2", "key1": "value1" }, ... }
你還可以為 data 參數傳入一個元組列表。
在表單中多個元素使用同一 key 的時候,這種方式尤其有效:
>>> payload = (('key1', 'value1'), ('key1', 'value2')) >>> r = requests.post('http://httpbin.org/post', data=payload) >>> print(r.text) { ... "form": { "key1": [ "value1", "value2" ] }, ... }
很多時候你想要發送的數據并非編碼為表單形式的。
如果你傳遞一個 string 而不是一個 dict,那么數據會被直接發布出去。
例如,Github API v3 接受編碼為 JSON 的 POST/PATCH 數據:
>>> import json >>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint' >>> payload = {'some': 'data'} >>> r = requests.post(url, data=json.dumps(payload))
此處除了可以自行對 dict 進行編碼,你還可以使用 json 參數直接傳遞,然后它就會被自動編碼
這是 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一個多部分編碼(Multipart-Encoded)的文件
Requests 使得上傳多部分編碼文件變得很簡單:
>>> url = 'http://httpbin.org/post' >>> files = {'file': open('report.xls', 'rb')} >>> r = requests.post(url, files=files) >>> r.text { ... "files": { "file": "<censored...binary...data>" }, ... }
你可以顯式地設置文件名,文件類型和請求頭:
>>> 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,你也可以發送作為文件來接收的字符串:
>>> 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" }, ... }
如果你發送一個非常大的文件作為 multipart/form-data 請求,你可能希望將請求做成數據流。默認下 requests 不支持, 但有個第三方包 requests-toolbelt 是支持的。你可以閱讀 toolbelt 文檔 來了解使用方法。
在一個請求中發送多文件參考 高級用法 一節。
我們強烈建議你用二進制模式(binary mode)打開文件。這是因為 Requests 可能會試圖為你提供 Content-Length header,在它這樣做的時候,這個值會被設為文件的字節數(bytes)。如果用文本模式(text mode)打開文件,就可能會發生錯誤。
我們可以檢測響應狀態碼:
>>> r = requests.get('http://httpbin.org/get') >>> r.status_code 200
為方便引用,Requests還附帶了一個內置的狀態碼查詢對象:
>>> r.status_code == requests.codes.ok True
如果發送了一個錯誤請求(一個4XX客戶端錯誤,或者5XX服務器錯誤響應)
我們可以通過 Response.raise_for_status() 來拋出異常:
>>> 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
我們可以查看以一個 Python 字典形式展示的服務器響應頭:
>>> r.headers { 'content-encoding': 'gzip', 'transfer-encoding': 'chunked', 'connection': 'close', 'server': 'nginx/1.0.4', 'x-runtime': '148ms', 'etag': '"e1ca502697e5c9317743dc078f67693f"', 'content-type': 'application/json' }
但是這個字典比較特殊:它是僅為 HTTP 頭部而生的。根據 RFC 2616, HTTP 頭部是大小寫不敏感的。
因此,我們可以使用任意大寫形式來訪問這些響應頭字段:
>>> r.headers['Content-Type'] 'application/json' >>> r.headers.get('content-type') 'application/json'
它還有一個特殊點,那就是服務器可以多次接受同一header,每次都使用不同的值。但Requests會將它們合并,這樣它們就可以用一個映射來表示出來,接收者可以合并多個相同名稱的 header 欄位,把它們合為一個 “field-name: field-value” 配對,將每個后續的欄位值依次追加到合并的欄位值中,用逗號隔開即可,這樣做不會改變信息的語義。
如果某個響應中包含一些 cookie,你可以快速訪問它們:
>>> url = 'http://example.com/some/cookie/setting/url' >>> r = requests.get(url) >>> r.cookies['example_cookie_name'] 'example_cookie_value'
要想發送你的cookies到服務器,可以使用 cookies 參數:
>>> url = 'http://httpbin.org/cookies' >>> cookies = dict(cookies_are='working') >>> r = requests.get(url, cookies=cookies) >>> r.text '{"cookies": {"cookies_are": "working"}}'
Cookie 的返回對象為 RequestsCookieJar,它的行為和字典類似,但接口更為完整,適合跨域名跨路徑使用。你還可以把 Cookie Jar 傳到 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"}}'
默認情況下,除了 HEAD, Requests 會自動處理所有重定向。
可以使用響應對象的 history 方法來追蹤重定向。
Response.history 是一個 Response 對象的列表,為了完成請求而創建了這些對象。這個對象列表按照從最老到最近的請求進行排序。
例如,Github 將所有的 HTTP 請求重定向到 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
那么你可以通過 allow_redirects 參數禁用重定向處理:
>>> r = requests.get('http://github.com', allow_redirects=False) >>> r.status_code 301 >>> r.history []
如果你使用了 HEAD,你也可以啟用重定向:
>>> r = requests.head('http://github.com', allow_redirects=True) >>> r.url 'https://github.com/' >>> r.history [<Response [301]>]
你可以告訴 requests 在經過以 timeout 參數設定的秒數時間之后停止等待響應。基本上所有的生產代碼都應該使用這一參數。如果不使用,你的程序可能會永遠失去響應:
>>> 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 僅對連接過程有效,與響應體的下載無關。 timeout 并不是整個下載響應的時間限制,而是如果服務器在 timeout 秒內沒有應答,將會引發一個異常(更精確地說,是在 timeout 秒內沒有從基礎套接字上接收到任何字節的數據時)If no timeout is specified explicitly, requests do not time out.
遇到網絡問題(如:DNS 查詢失敗、拒絕連接等)時,Requests 會拋出一個 ConnectionError 異常。
如果 HTTP 請求返回了不成功的狀態碼, Response.raise_for_status() 會拋出一個 HTTPError 異常。
若請求超時,則拋出一個 Timeout 異常。
若請求超過了設定的最大重定向次數,則會拋出一個 TooManyRedirects 異常。
所有Requests顯式拋出的異常都繼承自 requests.exceptions.RequestException 。
如果需要使用代理,你可以通過為任意請求方法提供 proxies 參數來配置單個請求:
import requests proxies = { "http": "http://10.10.1.10:3128", "https": "http://10.10.1.10:1080", } requests.get("http://example.org", proxies=proxies)
你也可以通過環境變量 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY 來配置代理。
$ 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/ 語法:
proxies = { "http": "http://user:pass@10.10.1.10:3128/", }
要為某個特定的連接方式或者主機設置代理,使用 scheme://hostname 作為 key, 它會針對指定的主機和連接方式進行匹配。
proxies = {'http://10.20.1.128': 'http://10.10.1.10:5323'}
注意,代理 URL 必須包含連接方式。
關于Request模塊怎么在python項目中使用問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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