最近、インターフェースのテストを行うためにpythonを使用していますが、Pythonには多くのhttpリクエストメソッドがあることがわかりました。今日は時間をかけて関連する内容を整理し、それを共有します。内容は次のとおりです:
1. ライブラリを使用した Python のカスタマイズ---urllib2
Python 独自のライブラリ urllib2 がより一般的に使用されます:
import urllib2
response = urllib2.urlopen('http ://localhost:8080/jenkins/api/ json? = urllib2.urlopen('http://localhost:8080/, post_data)
printresponse.read() ers()これは、urllib2 が投稿を送信する最も単純な例です。コードがたくさんあります
2. Python 独自のライブラリ - httplib httplib は比較的低レベルの http リクエスト モジュールであり、urlib は httplib に基づいてカプセル化されています。簡単な使用法は次のとおりです:import httplib conn = httplib.HTTPConnection("www.python.org") conn.request("GET", "/index.html") r1 = conn.getresponse() print r1.status, r1.reason data1 = r1.read() conn.request("GET", "/parrot.spam") r2 = conn.getresponse() data2 = r2.read() conn.close()単純な get リクエスト
post リクエストを見てみましょう
import httplib, urllib params = urllib.urlencode({'@number': 12524, '@type': 'issue', '@action': 'show'}) headers = {"Content-type": "application/x-www-form-urlencoded", "Accept": "text/plain"} conn = httplib.HTTPConnection("bugs.python.org") conn.request("POST", "", params, headers) response = conn.getresponse() data = response.read() print data conn.close()
複雑すぎると思いますか?書くたびにドキュメントを読む必要があります。3 番目のドキュメントを見てみましょう
サードパーティ ライブラリ -- リクエスト
get リクエストの送信は非常に簡単です:
print requests.get('http://localhost:8080).text
一文だけ、見てみましょう投稿リクエスト
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload) print r.text
もとてもシンプルです。
認証したい場合はもう一度見てみましょう: url = 'http://localhost:8080'
r = requests.post(url, data={}, auth=HTTPBasicAuth('admin', 'admin'))
print r.status_code
print r.headers
print r.reason
urllib2 よりもはるかに単純ではありませんか。リクエストには json 解析が含まれます。これは素晴らしいです
Pythonでのhttpリクエスト
import urllib params = urllib.urlencode({key:value,key:value}) resultHtml = urllib.urlopen('[API or 网址]',params) result = resultHtml.read() print result
以上がPython の http リクエスト メソッド ライブラリの概要の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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