Anleitung zur POST-Methode für Python-Anfragen

Pythons Anforderungsbibliothek ist ein leistungsstarkes HTTP-Client-Bibliothekstool, das die API-Kommunikation vereinfacht, insbesondere für POST-Anfragen. Unabhängig davon, ob Sie eine Anwendung erstellen, die mit Remote-APIs oder Web-Scraping interagiert, ist die Beherrschung der POST-Methode mit Anfragen eine grundlegende Fähigkeit für eine effiziente Webentwicklung.

Diese Anleitung bietet eine umfassende Anleitung zur Verwendung von Python-Anfragen zum Erstellen von POST-Anfragen, einer wichtigen Methode zum Senden von Daten an Server. Wir werden Beispiele, häufige Herausforderungen und Best Practices behandeln.

Für diejenigen, die neu in der Bibliothek sind, können Sie mit der Installation mit pip install request beginnen und dieser Anleitung folgen.

Was sind HTTP-POST-Anfragen?

HTTP ist das Rückgrat der Kommunikation zwischen Web-Clients (wie Browsern oder Anwendungen) und Servern. Dieses Protokoll verwendet Anfragen zum Datenaustausch und es kann mehrere Methodentypen geben:

• GET: Ruft Daten vom Server ab, ohne sie zu ändern.
• POST: Sendet Daten an den Server, ideal für:
  • Neue Datensätze erstellen (z. B. Benutzerkonten).
  • Senden von Formularen oder Benutzereingaben.
  • Übertragung von Dateien oder sensiblen Daten.
• PUT: Aktualisiert vorhandene Ressourcen, z. B. das Ändern von Benutzerprofilen.
• DELETE: Entfernt angegebene Ressourcen vom Server.
• PATCH: Aktualisiert teilweise vorhandene Ressourcen.
• HEAD: Fordert nur die Header (Metainformationen) einer Antwort ohne den Text an.
• OPTIONEN: Überprüft, welche HTTP-Methoden von einem Server unterstützt werden.

Die Verwendung des Anforderungs-POST in Python ist für Interaktionen, die Daten an Server senden, unerlässlich und es kann viele Anwendungsfälle für diese Methode geben – schauen wir uns das als nächstes an.

Warum POST für die Datenübermittlung verwenden?

Zu verstehen, wann POST gegenüber anderen HTTP-Methoden verwendet werden sollte, ist der Schlüssel bei der Webentwicklung. Im Gegensatz zu GET, das Daten als Teil der begrenzten URL-Parameter sendet, sendet POST Daten über den Anfragetext. Dies ermöglicht die Aufnahme größerer Nutzlasten und das Verbergen von Daten aus Sicherheitsgründen. Dies macht die POST-Methode ideal für:

• Neuen Datensatz erstellen: Einen neuen Benutzer hinzufügen, einen Kommentar posten oder ein Dokument hochladen.
• Formulardaten senden: Wenn Benutzer Informationen über ein Kontaktformular, ein Suchformular oder eine Kontoeinrichtung übermitteln.
• Übertragung vertraulicher Daten: Im Gegensatz zu GET werden bei POST-Anfragen keine Parameter in der URL angezeigt, was eine zusätzliche Sicherheitsebene für vertrauliche Informationen bietet.

Nachdem wir genau verstanden haben, was POST-Anfragen sind, wollen wir nun untersuchen, wie man sie in Python mithilfe der Anforderungsbibliothek sendet, die wichtige Formate wie JSON, Formulardaten und Datei-Uploads abdeckt.

Verwenden von Python-Anfragen zum Senden von POST-Anfragen

Die Funktion „requests.post()“ ist Ihr primäres Werkzeug zum Senden von POST-Anfragen in Python. Es ermöglicht einen anpassbaren und unkomplizierten Datenversand durch Angabe der URL, Header und der Daten selbst. Zu den gebräuchlichsten Datentypen gehören JSON, Formulardaten oder Rohdaten, die alle problemlos mit der POST-Methode von Python Requests verarbeitet werden können. Zum Beispiel:

Einfaches Postbeispiel für Python-Anfragen zum Senden einer POST-Anfrage:

import requests

response = requests.post('https://httpbin.dev/post', data={'key': 'value'})
# or start a persisten session:
session = requests.Session()
response = session.post('https://httpbin.dev/post', data={'key': 'value'})

# Check response content
print(response.status_code)
print(response.text)

Durch die Verwendung von „requests.Session()“ können Sie bestimmte Parameter (z. B. Cookies oder Header) über mehrere Anfragen hinweg beibehalten. Dies kann bei der Arbeit mit POST-Anfragen von entscheidender Bedeutung sein, da der Server häufig den aktuellen Clientstatus verfolgt und unterschiedliche Daten zurückgeben oder sogar POST-Anfragen blockieren kann, denen bestimmte Header oder Cookies fehlen.

Verschiedene Inhaltstypen

Der HTTP-Content-Type-Header ist bei POST-Anfragen von entscheidender Bedeutung, da er das Format der gesendeten Daten angibt, wodurch sichergestellt wird, dass der Server die Anfrage korrekt interpretieren kann.

Einige Server unterstützen mehrere POST-Inhaltstypen, während andere bestimmte Formate erfordern. Hier sind einige gängige Content-Type-Header und deren Verwendung:

• application/json stellt das JSON-Format dar, das häufig in der API-Kommunikation verwendet wird.
• application/x-www-form-urlencoded wird in HTML-Formularübermittlungen verwendet und kodiert Daten als URL-kodierte Schlüssel-Wert-Paare.
• Multipart-/Formulardaten für Datei-Uploads, die gemischte Inhalte wie Binärdateien und Text in einer einzigen Anfrage unterstützen.

Um den Content-Type-Header in Python-Anfragen festzulegen, verwenden Sie den Header-Parameter:

import requests
response = requests.post(
    'https://httpbin.dev/post', 
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
    },
    data='{ "key": "value" }'
)

Vor diesem Hintergrund werfen wir als nächstes einen Blick auf die am häufigsten in POST-Anfragen verwendeten Datenformate.

So posten Sie JSON-Daten

JSON (JavaScript Object Notation) ist ein häufig verwendetes Format für die API-Kommunikation, da es leicht zu strukturieren und zu analysieren ist. Es ist nativ in JavaScript verfügbar und kann in Python mithilfe des JSON-Moduls problemlos in ein Python-Wörterbuch umgewandelt werden.

Die Verwendung der Anforderungsbibliothek zum Senden von Python-Anfragen per POST mit JSON-Daten ist unkompliziert. Verwenden Sie den JSON-Parameter in „requests.post()“, der die Codierung automatisch übernimmt und den Content-Type-Header festlegt:

import requests

response = requests.post('https://httpbin.dev/post', data={'key': 'value'})
# or start a persisten session:
session = requests.Session()
response = session.post('https://httpbin.dev/post', data={'key': 'value'})

# Check response content
print(response.status_code)
print(response.text)

JSON ist bei weitem der beliebteste POST-Datentyp, der häufig in folgenden Szenarios anzutreffen ist:

• Benutzerauthentifizierung: Beim Anmelden oder Registrieren wird JSON zum Senden von Anmeldeinformationen und zum Empfangen von Authentifizierungstokens verwendet.
• Datenabruf und -übermittlung: APIs zum Abrufen oder Aktualisieren von Daten wie Wetter, Aktienkursen oder Benutzerprofilen antworten normalerweise mit JSON und erfordern häufig JSON zum Senden von Aktualisierungen.
• Konfigurationseinstellungen: Viele Anwendungen verwenden JSON zum Senden oder Empfangen von Konfigurationsdetails und ermöglichen so eine flexible Einrichtung basierend auf Benutzerpräferenzen oder Systemanforderungen.
• Formularübermittlungen in Web-Apps: JSON wird auch häufig in Anwendungen verwendet, in denen Formulare oder Benutzereingaben übermittelt werden, wie etwa Umfragen oder E-Commerce-Transaktionen.

So posten Sie Formulardaten

Formulardaten werden verwendet, wenn Benutzer mit Eingabefeldern auf einer Webseite interagieren, wie zum Beispiel:

• Anmeldung durchführen
• Eine Suche einreichen
• Einreichen von benutzergenerierten Inhalten wie Kommentaren oder Beiträgen

Formulardaten senden Daten mit dem Content-Type-Header application/x-www-form-urlencoded und URL-kodiert Daten in einem Schlüsselwertformat. Sehen wir uns ein Beispiel für das POST von Formulardaten mit Python-Anfragen an, um dieses Format besser zu verstehen:

import requests
response = requests.post(
    'https://httpbin.dev/post', 
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
    },
    data='{ "key": "value" }'
)

Im obigen Beispiel wird der Content-Type-Header automatisch festgelegt, wenn wir ein Python-Wörterbuch als Datenparameter verwenden. Andernfalls müssen wir, wenn wir eine Zeichenfolge übergeben, den Content-Type-Header manuell festlegen.

Senden von Dateien

Um Dateien mithilfe der Anforderungsbibliothek von Python zu senden, kann der Dateiparameter verwendet werden. Dieser Parameter nimmt Byte-Daten entgegen und setzt den Content-Type-Header automatisch auf multipart/form-data. Dies ist nützlich zum Hochladen von Bildern, Dokumenten oder Medieninhalten. Schauen wir uns einige Beispiele an, wie man eine Datei mit Python-Anfragen hochlädt POST:

import requests

data = {'username': 'ziad', 'password': '1234'}
response = requests.post('https://httpbin.dev/api', json=data)

Oben sehen wir, dass wir entweder ein Dateiobjekt für Anfragen zum Streamen der Daten an den Server bereitstellen oder Byte-Daten direkt bereitstellen können.

Umgang mit POST-Antworten in Python

Nachdem Sie eine POST-Anfrage gestellt haben, empfiehlt es sich, die Antwort auf Fehler oder Metanotizen zu überprüfen. Zu diesem Zweck stellt das Antwortobjekt der Anforderungen Attribute wie Statuscode, Header und json() bereit, die dabei helfen, den Erfolg zu bewerten oder Probleme zu diagnostizieren.

Inspizieren Sie zunächst den Response.status_code, um zu überprüfen, ob eine erfolgreiche POST-Anfrage mit der Antwort 200 OK gestellt wurde. Ansonsten schauen Sie sich die praktische Tabelle unten an.

Häufige Probleme mit der POST-Antwort und deren Lösung

Status Code	Issue	Description	Solution
400 Bad Request	Incorrect data or syntax error	The server couldn't process the request due to data format issues.	Check the data format and headers (e.g., Content-Type) for correctness.
401 Unauthorized	Missing or invalid authentication	The request lacks valid authentication credentials.	Include valid API keys or tokens in headers.
403 Forbidden	Access denied	The server refuses to authorize the request.	Verify permissions and check the API documentation for access requirements.
404 Not Found	Incorrect URL	The server cannot find the requested endpoint.	Double-check the endpoint URL for typos and ensure it’s valid.
405 Method Not Allowed	Unsupported HTTP method	The endpoint does not support the HTTP method used.	Confirm the correct HTTP method is used by consulting the API documentation.
500 Internal Server Error	Server-side error	A generic error indicating an internal server issue.	Retry the request; contact API support if the issue persists.
503 Service Unavailable	Temporary overload/maintenance	The server is temporarily unavailable due to high traffic or maintenance.	Wait and retry later; consider implementing retry logic for critical applications.

---

Durch die Überwachung von „response.status_code“ und die Integration von Fehlerbehandlungslogik können Sie robuste, zuverlässige Interaktionen bei POST-Anfragen sicherstellen.

Hier ist ein Beispiel für den Umgang mit Antwortstatuscodes:

import requests

response = requests.post('https://httpbin.dev/post', data={'key': 'value'})
# or start a persisten session:
session = requests.Session()
response = session.post('https://httpbin.dev/post', data={'key': 'value'})

# Check response content
print(response.status_code)
print(response.text)

Zu wissen, wie diese Antworten zu interpretieren sind, hilft, Fehler effektiv zu behandeln und eine reibungslose Benutzererfahrung und Fehlerbehebung bei API-Interaktionen sicherzustellen.

Veröffentlichen komprimierter Daten

Um die Datenübertragungsbandbreite zu optimieren, können Sie Gzip- oder Brotli-komprimierte Daten POSTEN. Hier ist ein Beispiel für die GZIP-Komprimierung:

import requests
response = requests.post(
    'https://httpbin.dev/post', 
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
    },
    data='{ "key": "value" }'
)

Für die Brotli-Komprimierung kann das Brotli-Paket verwendet werden:

import requests

data = {'username': 'ziad', 'password': '1234'}
response = requests.post('https://httpbin.dev/api', json=data)

Durch die Verwendung der Komprimierung wird die Nutzlastgröße erheblich reduziert, wodurch die Bandbreite optimiert und die Anforderungsgeschwindigkeit verbessert wird. Dies gilt insbesondere für Formate wie JSON, die sich gut komprimieren lassen.

Leistungssteigerung durch gleichzeitige POST-Anfragen

POST-Anfragen, insbesondere solche mit großen Datensätzen oder hohen Volumina, können aufgrund der Zeit, die für die Datenübertragung und serverseitige Verarbeitung benötigt wird, langsam sein. Parallelität kann diese Verzögerungen abmildern, indem sie die gleichzeitige Ausführung mehrerer Anfragen ermöglicht und so Aufgaben wie das Hochladen von Massendaten oder API-Interaktionen beschleunigt.

Leider unterstützt die Anforderungsbibliothek von Python keine asynchronen Vorgänge mit Asyncio, was ihre Fähigkeit einschränkt, viele gleichzeitige POST-Anfragen effizient zu verarbeiten.

Hier kommt httpx ins Spiel, da es einen AsyncClient bietet, der sich nahtlos in die Asyncio-Ereignisschleife von Python integriert. Das bedeutet, dass Sie zahlreiche Anfragen gleichzeitig senden können, ohne sie zu blockieren, was httpx zu einer leistungsstarken Wahl für Hochleistungsanwendungen macht, die echte asynchrone Unterstützung erfordern.

Alternativ können Sie Threading verwenden, um parallele Anfragen in Python-Anfragen zu ermöglichen. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung des integrierten Threading-Pakets mit Anfragen:

form_data = {'search': 'product 1 & 2', 'count': 10}
response = requests.post(
    'https://httpbin.dev/post', 
    data=form_data,
)
# this will automatically add the Content-Type header
# and convert data from dictionary to URL encoded format
print(response.request.body)
'search=product+1+%26+2&count=10'
print(response.request.headers['Content-Type'])
'application/x-www-form-urlencoded'

# alternatively if we POST data as string
# we need to manually identify Content-Type
response = requests.post(
    'https://httpbin.dev/post', 
    data='search=product+1+%26+2&count=10'
    headers={
        "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"
    }
)
print(response.request.body)
'search=product+1+%26+2&count=10'
print(response.request.headers['Content-Type'])
'application/x-www-form-urlencoded'

Durch die Verwendung von Threading können mehrere POST-Anfragen parallel gestartet werden, sodass jeder Thread eine einzelne Anfrage bearbeiten kann.

Mehr über Parallelität vs. Parallelität erfahren Sie in unserem speziellen Artikel:

Parallelität vs. Parallelität
(https://scrapfly.io/blog/concurrency-vs-parallelism/)

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HTTP-Anfragen können schwierig sein und durch Headless-Browser-Anforderungen oder Client-Blockierung schnell kompliziert werden. Scrapfly kann Ihnen dabei behilflich sein!

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• Python- und Typescript-SDKs sowie Scrapy- und No-Code-Tool-Integrationen.

FAQ

Zum Abschluss dieser Anleitung finden Sie hier Antworten auf einige häufig gestellte Fragen zu Python-Anfragen POST.

Wie kann ich benutzerdefinierte Header in die Verwendung von Python-Anfragen einbinden?

Übergeben Sie Header mithilfe des Headers-Parameters als Wörterbuch. Beachten Sie, dass Anfragen automatisch einige Header wie User-Agent, Content-Length und Content-Type generieren. Seien Sie also vorsichtig, wenn Sie diese überschreiben.

Was ist der Unterschied zwischen Daten- und JSON-Parametern in Python-Anfragen?

Daten gelten für formcodierte (Standard) oder Rohdaten (wenn der Content-Type-Header überschrieben wird). Während json speziell für Daten im JSON-Format gedacht ist und Content-Type automatisch auf application/json setzt.

Unterstützt die Python-Anfragebibliothek asynchrone POST-Anfragen?

Leider unterstützt die Anforderungsbibliothek keine asynchronen Anforderungen. Allerdings ist die httpx-Bibliothek eine Alternative, die asynchrone Funktionen bietet und sich daher für Anwendungen eignet, die Parallelität erfordern.

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir einen detaillierten Blick auf die POST-Methode von Requests in Python geworfen und Folgendes gelernt:

• Wie werden POST-Anfragen verwendet, um Daten an Server verschiedener Typen wie JSON, Formulardaten und Datei-Uploads zu senden?
• Wie man mit POST-Anfrageantworten und allgemeinen Statuscodes umgeht und wie man sie behebt.
• So verbessern Sie die Leistung bei gleichzeitigen POST-Anfragen mithilfe von httpx oder Threading für parallele Anfragen.
• So komprimieren Sie Daten für optimierte Bandbreite und Geschwindigkeit mit den Modulen gzip und brotli.

Es gibt noch viel mehr über Python-Anfragen und POST-Anfragen zu lernen, aber mit diesem Leitfaden sind Sie gut gerüstet, um mit der Entwicklung robuster Anwendungen und Web Scraper zu beginnen, die effektiv mit APIs und Servern interagieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnleitung zur POST-Methode für Python-Anfragen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!