소개
HTTP는 클라이언트와 서버가 서로 통신하는 방식을 표준화하는 TCP/IP 기반 애플리케이션 계층 통신 프로토콜입니다.
하이퍼텍스트 링크를 사용하여 웹페이지를 로드하는 데 사용됩니다.
"API에서 데이터를 가져오거나 양식 데이터를 제출하는 경우 Python의 요청 라이브러리는 HTTP 요청을 원활하고 직관적으로 만들기 위한 유용한 도구입니다."
요청을 설치하는 방법
터미널에 다음을 입력하세요.
Python 표준 라이브러리 생태계의 일부이지만 설치가 필요합니다.
이것이 우리의 첫 번째 기본 요청입니다.... :
응답 개체에는 상태 코드, 헤더, 데이터 등 요청의 모든 세부정보가 포함되어 있습니다. JSON 데이터를 직접 구문 분석하려면 response.json()을 사용하세요.
요청에 사용되는 HTTP 메소드:
요청 라이브러리를 사용하는 경우 라이브러리에서 지원하는 다양한 요청이 있습니다.
- GET: 서버에서 데이터를 검색하는 데 사용됩니다.
- POST: 서버에서 데이터를 전송하는 데 사용됩니다.
- PUT/PATCH: 기존 리소스를 업데이트하는 데 사용됩니다
- DELETE: 리소스를 제거하는 데 사용됩니다.
이것은 POST 메서드를 사용한 두 번째 요청입니다.
오류를 처리하고 상태 코드를 확인하는 방법.
사전 요청 사례.
- 파일 업로드 :
실제 사용 사례:
요청 라이브러리를 사용할 수 있는 실제 애플리케이션은 다음과 같습니다.
- API 통합: API 통합: 날씨, 뉴스, 사용자 정보와 같은 공개 API에서 데이터를 가져오고 표시합니다.
- 웹후크: Slack 또는 Zapier와 같은 서비스와 상호작용하여 워크플로를 자동화합니다.
- 웹 스크래핑: (책임을 져야 합니다!) 요청과 함께 BeautifulSoup와 같은 도구를 사용하여 분석을 위해 HTML 콘텐츠를 가져옵니다.
결론
Python의 요청 라이브러리를 마스터하는 것은 API 또는 웹 서비스를 사용하는 개발자에게 필수적인 기술입니다. 복잡한 HTTP 작업을 단순화하여 애플리케이션 논리에 더 쉽게 집중할 수 있습니다.
자세한 내용은 공식문서를 참고하세요.
위 내용은 Python 요청 모듈을 사용하여 HTTP를 단순하게 만듭니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

이 튜토리얼은 Python을 사용하여 Zipf의 법칙의 통계 개념을 처리하는 방법을 보여주고 법을 처리 할 때 Python의 읽기 및 대형 텍스트 파일을 정렬하는 효율성을 보여줍니다. ZIPF 분포라는 용어가 무엇을 의미하는지 궁금 할 것입니다. 이 용어를 이해하려면 먼저 Zipf의 법칙을 정의해야합니다. 걱정하지 마세요. 지침을 단순화하려고 노력할 것입니다. Zipf의 법칙 Zipf의 법칙은 단순히 : 큰 자연어 코퍼스에서 가장 자주 발생하는 단어는 두 번째 빈번한 단어, 세 번째 빈번한 단어보다 세 번, 네 번째 빈번한 단어 등 4 배나 자주 발생합니다. 예를 살펴 보겠습니다. 미국 영어로 브라운 코퍼스를 보면 가장 빈번한 단어는 "TH입니다.

Python은 인터넷에서 파일을 다운로드하는 다양한 방법을 제공하며 Urllib 패키지 또는 요청 도서관을 사용하여 HTTP를 통해 다운로드 할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 이러한 라이브러리를 사용하여 Python의 URL에서 파일을 다운로드하는 방법을 설명합니다. 도서관을 요청합니다 요청은 Python에서 가장 인기있는 라이브러리 중 하나입니다. URL에 쿼리 문자열을 수동으로 추가하지 않고 HTTP/1.1 요청을 보낼 수 있습니다. 요청 라이브러리는 다음을 포함하여 많은 기능을 수행 할 수 있습니다. 양식 데이터 추가 다중 부문 파일을 추가하십시오 파이썬 응답 데이터에 액세스하십시오 요청하십시오 머리

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

시끄러운 이미지를 다루는 것은 특히 휴대폰 또는 저해상도 카메라 사진에서 일반적인 문제입니다. 이 튜토리얼은 OpenCV를 사용 하여이 문제를 해결하기 위해 Python의 이미지 필터링 기술을 탐구합니다. 이미지 필터링 : 강력한 도구 이미지 필터

PDF 파일은 운영 체제, 읽기 장치 및 소프트웨어 전체에서 일관된 콘텐츠 및 레이아웃과 함께 크로스 플랫폼 호환성에 인기가 있습니다. 그러나 Python Processing Plain Text 파일과 달리 PDF 파일은 더 복잡한 구조를 가진 이진 파일이며 글꼴, 색상 및 이미지와 같은 요소를 포함합니다. 다행히도 Python의 외부 모듈로 PDF 파일을 처리하는 것은 어렵지 않습니다. 이 기사는 PYPDF2 모듈을 사용하여 PDF 파일을 열고 페이지를 인쇄하고 텍스트를 추출하는 방법을 보여줍니다. PDF 파일의 생성 및 편집에 대해서는 저의 다른 튜토리얼을 참조하십시오. 준비 핵심은 외부 모듈 PYPDF2를 사용하는 데 있습니다. 먼저 PIP를 사용하여 설치하십시오. PIP는 p입니다

이 튜토리얼은 Redis 캐싱을 활용하여 특히 Django 프레임 워크 내에서 Python 응용 프로그램의 성능을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 우리는 Redis 설치, Django 구성 및 성능 비교를 다루어 Bene을 강조합니다.

NLP (Natural Language Processing)는 인간 언어의 자동 또는 반자동 처리입니다. NLP는 언어학과 밀접한 관련이 있으며인지 과학, 심리학, 생리학 및 수학에 대한 연구와 관련이 있습니다. 컴퓨터 과학에서

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

DVWA
DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

Dreamweaver Mac版
시각적 웹 개발 도구

PhpStorm 맥 버전
최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구

SecList
SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.
