Einführung
HTTP ist ein TCP/IP-basiertes Kommunikationsprotokoll auf Anwendungsebene, das standardisiert, wie Clients und Server miteinander kommunizieren.
Es wird zum Laden von Webseiten über Hypertext-Links verwendet.
„Ob Sie Daten von einer API abrufen oder Formulardaten übermitteln, die Anforderungsbibliothek in Python ist Ihr bevorzugtes Tool, um HTTP-Anfragen nahtlos und intuitiv zu gestalten.“
So installieren Sie Anfragen
Geben Sie in Ihrem Terminal Folgendes ein:
pip install requests
Nun, es ist Teil des Ökosystems der Python-Standardbibliothek, muss aber installiert werden.
Hiermit stellen wir unsere erste grundlegende Anfrage....:
import requests response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos') print(response.json())
Das Antwortobjekt enthält alle Details der Anfrage, einschließlich Statuscodes, Header und Daten. Verwenden Sie „response.json()“, um JSON-Daten direkt zu analysieren.
Die HTTP-Methoden, die bei Anfragen verwendet werden:
Wenn Sie die Anforderungsbibliothek nutzen, unterstützt die Bibliothek verschiedene Anforderungen:
- GET: Wird zum Abrufen von Daten vom Server verwendet.
- POST: Wird zum Senden von Daten von einem Server verwendet.
- PUT/PATCH: Wird zum Aktualisieren einer vorhandenen Ressource verwendet
- LÖSCHEN: Wird zum Entfernen einer Ressource verwendet.
Dies ist meine zweite Anfrage mit einer POST-Methode:
data = {'title': 'Create an example', 'completed': 'true', 'userId': 1} response = requests.post('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos',json=data) print(response.json())
Wie Sie mit den Fehlern umgehen und den Statuscode überprüfen.
response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos') if response.status_code == 200: print("Success:", response.text) else: print("Failed with status code:", response.status_code)
Vorabfälle in Anfragen.
- Datei hochladen:
files = {'file': open('firstexample.txt', 'rb')} response = requests.post('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos', files=files) print(response.status_code)
Einige praktische Anwendungsfälle:
Dies sind einige reale Anwendungen, bei denen die Anforderungsbibliothek verwendet werden kann:
- API-Integration: API-Integration: Daten von öffentlichen APIs wie Wetter, Nachrichten oder Benutzerinformationen abrufen und anzeigen.
- Webhooks: Interagieren Sie mit Diensten wie Slack oder Zapier, um Arbeitsabläufe zu automatisieren.
- Web Scraping: (Seien Sie verantwortungsvoll!) Rufen Sie HTML-Inhalte zur Analyse mit Tools wie BeautifulSoup in Verbindung mit Anfragen ab.
Fazit
Die Beherrschung der Anforderungsbibliothek von Python ist eine wesentliche Fähigkeit für Entwickler, die mit APIs oder Webdiensten arbeiten. Es vereinfacht komplexe HTTP-Vorgänge und macht es einfacher, sich auf die Logik Ihrer Anwendung zu konzentrieren.
Weitere Informationen finden Sie in der offiziellen Dokumentation.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVereinfachen Sie HTTP mit dem Python-Anforderungsmodul.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

Der Umgang mit lauten Bildern ist ein häufiges Problem, insbesondere bei Mobiltelefonen oder mit geringen Auflösungskamera-Fotos. In diesem Tutorial wird die Bildfilterungstechniken in Python unter Verwendung von OpenCV untersucht, um dieses Problem anzugehen. Bildfilterung: Ein leistungsfähiges Werkzeug Bildfilter

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Python, ein Favorit für Datenwissenschaft und Verarbeitung, bietet ein reichhaltiges Ökosystem für Hochleistungs-Computing. Die parallele Programmierung in Python stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar. Dieses Tutorial untersucht diese Herausforderungen und konzentriert sich auf die globale Interprete

Dieses Tutorial zeigt, dass eine benutzerdefinierte Pipeline -Datenstruktur in Python 3 erstellt wird, wobei Klassen und Bedienerüberladungen für verbesserte Funktionen genutzt werden. Die Flexibilität der Pipeline liegt in ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Funktionen auf einen Datensatz GE anzuwenden

Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten sind Schlüsselaspekte eines nicht trivialen Programms. Wenn Sie etwas in einer Python -Datei speichern, führen Sie eine Objektserialisierung und Deserialisierung durch, wenn Sie die Konfigurationsdatei lesen oder auf eine HTTP -Anforderung antworten. In gewisser Weise sind Serialisierung und Deserialisierung die langweiligsten Dinge der Welt. Wen kümmert sich um all diese Formate und Protokolle? Sie möchten einige Python -Objekte bestehen oder streamen und sie zu einem späteren Zeitpunkt vollständig abrufen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Welt auf konzeptioneller Ebene zu sehen. Auf praktischer Ebene können das von Ihnen ausgewählte Serialisierungsschema, Format oder Protokoll jedoch die Geschwindigkeit, Sicherheit, den Status der Wartungsfreiheit und andere Aspekte des Programms bestimmen

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)
