Python의 요청 라이브러리는 특히 POST 요청을 위한 API 통신을 단순화하는 강력한 http 클라이언트 라이브러리 도구입니다. 원격 API 또는 웹 스크래핑과 상호 작용하는 애플리케이션을 구축하는 경우, 요청이 포함된 POST 메서드를 익히는 것은 효율적인 웹 개발을 위한 기본 기술입니다.
이 가이드에서는 Python 요청을 사용하여 서버에 데이터를 전송하는 중요한 방법인 POST 요청을 만드는 방법에 대한 포괄적인 연습을 제공합니다. 예시, 일반적인 과제, 모범 사례를 다루겠습니다.
라이브러리를 처음 사용하는 경우 이 가이드를 따라 pip 설치 요청을 사용하여 설치를 시작할 수 있습니다.
HTTP는 웹 클라이언트(예: 브라우저 또는 애플리케이션)와 서버 간 통신의 백본입니다. 이 프로토콜은 요청을 사용하여 데이터를 교환하며 다양한 메서드 유형이 있을 수 있습니다.
Python에서 요청 POST를 사용하는 것은 서버에 데이터를 보내는 상호 작용에 필수적이며 이 방법에 대한 많은 사용 사례가 있을 수 있습니다. 다음에서 이에 대해 살펴보겠습니다.
다른 HTTP 메서드 대신 POST를 사용해야 하는 경우를 이해하는 것이 웹 개발의 핵심입니다. 제한된 URL 매개변수의 일부로 데이터를 보내는 GET과 달리 POST는 요청 본문을 통해 데이터를 보냅니다. 이를 통해 더 큰 페이로드를 수용하고 보안을 위해 데이터를 숨길 수 있습니다. 따라서 POST 방법은 다음과 같은 경우에 이상적입니다.
POST 요청이 무엇인지 명확히 이해한 후, 이제 요청 라이브러리를 사용하여 JSON, 양식 데이터, 파일 업로드와 같은 필수 형식을 다루는 Python으로 요청을 보내는 방법을 살펴보겠습니다.
requests.post() 함수는 Python에서 POST 요청을 보내는 기본 도구입니다. URL, 헤더 및 데이터 자체를 지정하여 사용자 정의 가능하고 간단한 데이터 전송이 가능합니다. 가장 일반적인 데이터 유형에는 JSON, 양식 데이터 또는 원시 본문 데이터가 포함되며 모두 Python 요청 POST 메서드로 쉽게 처리됩니다. 예:
기본 Python 요청 POST 요청 전송 예시:
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)
requests.Session()을 사용하면 여러 요청에 걸쳐 특정 매개변수(예: 쿠키 또는 헤더)를 유지할 수 있습니다. 이는 서버가 현재 클라이언트 상태를 추적하고 다른 데이터를 반환하거나 특정 헤더나 쿠키가 누락된 POST 요청을 차단할 수도 있으므로 POST 요청 작업 시 매우 중요할 수 있습니다.
HTTP Content-Type 헤더는 전송되는 데이터의 형식을 지정하여 서버가 요청을 올바르게 해석할 수 있도록 보장하므로 POST 요청에서 매우 중요합니다.
일부 서버는 여러 POST 콘텐츠 유형을 지원하는 반면 다른 서버는 특정 형식을 요구합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 Content-Type 헤더와 그 용도입니다.
Python 요청에서 Content-Type 헤더를 설정하려면 headers 매개변수를 사용하세요.
import requests response = requests.post( 'https://httpbin.dev/post', headers={ "Content-Type": "application/json", }, data='{ "key": "value" }' )
이를 염두에 두고 다음으로 POST 요청에 사용되는 가장 일반적인 데이터 형식을 살펴보겠습니다.
JSON(JavaScript Object Notation)은 쉽게 구조화되고 구문 분석되므로 API 통신에 일반적으로 사용되는 형식입니다. 기본적으로 JavaScript에서 사용할 수 있으며 Python에서는 json 모듈을 사용하여 Python 사전으로 쉽게 캐스팅할 수 있습니다.
JSON 데이터와 함께 Python 요청 POST를 보내는 요청 라이브러리를 사용하는 것은 간단합니다. 자동으로 인코딩을 처리하고 Content-Type 헤더를 설정하는 request.post()에서 json 매개변수를 사용하세요.
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)
JSON은 다음과 같은 시나리오에서 흔히 볼 수 있는 가장 인기 있는 POST 데이터 유형입니다.
양식 데이터는 사용자가 다음과 같은 웹페이지의 입력 필드와 상호 작용할 때 사용됩니다.
양식 데이터는 Content-Type 헤더 application/x-www-form-urlencoded를 사용하여 데이터를 전송하고 데이터를 키-값 형식으로 URL 인코딩합니다. 이 형식을 더 잘 이해하기 위해 Python 요청으로 양식 데이터를 POST하는 방법의 예를 살펴보겠습니다.
import requests response = requests.post( 'https://httpbin.dev/post', headers={ "Content-Type": "application/json", }, data='{ "key": "value" }' )
위의 예에서 Python 사전을 데이터 매개변수로 사용할 때 Content-Type 헤더가 자동으로 설정됩니다. 그렇지 않고 문자열을 전달하는 경우 Content-Type 헤더를 수동으로 설정해야 합니다.
Python의 요청 라이브러리를 사용하여 파일을 보내려면 files 매개변수를 사용할 수 있습니다. 이 매개변수는 바이트 데이터를 가져와 자동으로 Content-Type 헤더를 multipart/form-data로 설정합니다. 이는 이미지, 문서 또는 미디어 콘텐츠를 업로드하는 데 유용합니다. Python 요청 POST를 사용하여 파일을 업로드하는 방법에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
import requests data = {'username': 'ziad', 'password': '1234'} response = requests.post('https://httpbin.dev/api', json=data)
위에서 데이터를 서버로 스트리밍하라는 요청에 파일 객체를 제공하거나 바이트 데이터를 직접 제공할 수 있음을 확인했습니다.
POST 요청을 한 후 오류나 메타노트에 대한 응답을 확인하는 것이 좋습니다. 이를 위해 요청의 응답 객체는 성공 여부를 평가하거나 문제를 진단하는 데 도움이 되는 status_code, 헤더 및 json()과 같은 속성을 제공합니다.
시작하려면 response.status_code를 검사하여 성공적인 POST 요청이 200 OK 응답으로 이루어졌는지 확인하세요. 그렇지 않은 경우 아래의 편리한 표를 참조하세요.
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. |
response.status_code를 모니터링하고 오류 처리 논리를 통합하면 POST 요청 시 강력하고 안정적인 상호 작용을 보장할 수 있습니다.
다음은 응답 상태 코드를 처리하는 방법에 대한 예입니다.
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)
이러한 응답을 해석하는 방법을 알면 오류를 효과적으로 처리하여 원활한 사용자 경험을 보장하고 API 상호 작용 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
데이터 전송 대역폭을 최적화하려면 POST Gzip 또는 Brotli 압축 데이터를 사용할 수 있습니다. 다음은 gzip 압축의 예입니다.
import requests response = requests.post( 'https://httpbin.dev/post', headers={ "Content-Type": "application/json", }, data='{ "key": "value" }' )
Brotli 압축의 경우 brotli 패키지를 사용할 수 있습니다.
import requests data = {'username': 'ziad', 'password': '1234'} response = requests.post('https://httpbin.dev/api', json=data)
압축을 사용하면 페이로드 크기가 크게 줄어들어 대역폭이 최적화되고 요청 속도가 향상됩니다. 이는 특히 압축이 잘 가능한 JSON과 같은 형식에 적용됩니다.
POST 요청, 특히 대규모 데이터 세트나 대용량이 관련된 요청은 데이터 전송 및 서버 측 처리에 필요한 시간으로 인해 속도가 느려질 수 있습니다. 동시성은 여러 요청이 동시에 실행되도록 허용하여 대량 데이터 업로드 또는 API 상호 작용과 같은 작업 속도를 높여 이러한 지연을 완화할 수 있습니다.
안타깝게도 Python의 요청 라이브러리는 asyncio를 사용한 비동기 작업을 지원하지 않으므로 많은 동시 POST 요청을 효율적으로 처리하는 기능이 제한됩니다.
httpx는 Python의 asyncio 이벤트 루프와 완벽하게 통합되는 AsyncClient를 제공하므로 여기가 필요합니다. 즉, 차단하지 않고 수많은 요청을 동시에 보낼 수 있으므로 httpx는 진정한 비동기 지원이 필요한 고성능 애플리케이션에 대한 강력한 선택이 됩니다.
또는 스레딩을 사용하여 Python 요청에서 병렬 요청을 활성화할 수 있습니다. 다음은 요청과 함께 내장 스레딩 패키지를 사용하는 예입니다.
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'
스레딩을 사용하면 여러 POST 요청을 병렬로 시작할 수 있으므로 각 스레드가 단일 요청을 처리할 수 있습니다.
다음 전용 기사에서 동시성과 병렬성에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
동시성 대 병렬성
(https://scrapfly.io/blog/concurrency-vs-parallelism/)
HTTP 요청은 헤드리스 브라우저 요구 사항이나 클라이언트 차단으로 인해 어렵고 빠르게 복잡해질 수 있습니다. 이를 위해 Scrapfly가 도움을 드릴 수 있습니다!
ScrapFly는 대규모 데이터 수집을 위한 웹 스크래핑, 스크린샷 및 추출 API를 제공합니다.
이 가이드를 마무리하기 위해 다음은 Python 요청 POST에 대해 자주 묻는 몇 가지 질문에 대한 답변입니다.
headers 매개변수를 사용하여 헤더를 사전으로 전달합니다. 요청은 User-Agent, Content-Length 및 Content-Type과 같은 일부 헤더를 자동으로 생성하므로 이를 재정의할 때 주의하세요.
데이터는 양식 인코딩(기본값) 또는 원시 데이터(Content-Type 헤더가 재정의된 경우)용입니다. json은 특별히 JSON 형식 데이터용이며 자동으로 Content-Type을 application/json으로 설정합니다.
안타깝게도 요청 라이브러리는 비동기 요청을 지원하지 않습니다. 그러나 httpx 라이브러리는 비동기 기능을 제공하는 대안이므로 동시성이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
이 기사에서는 Python의 요청 POST 메서드를 자세히 살펴보고 다음 내용을 배웠습니다.
Python 요청 및 POST 요청에 대해 배울 내용이 훨씬 많지만 이 가이드를 사용하면 API 및 서버와 효과적으로 상호 작용하는 강력한 애플리케이션 및 웹 스크레이퍼 구축을 시작할 수 있는 준비가 잘 갖추어져 있습니다.
위 내용은 Python 요청 POST 메서드 안내의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!