Python의 표준 라이브러리에 있는 urllib2 모듈에는 우리가 일반적으로 사용하는 대부분의 기능이 이미 포함되어 있지만, 그 API는 사용하기가 정말 불편합니다. 더 이상 현재 시대와 현대 인터넷에 적합하지 않습니다. Requests의 탄생은 우리에게 더 나은 선택을 제공합니다. 이 문서에서는 Python에서 타사 라이브러리 Requests 라이브러리의 고급 사용법을 소개합니다.
1. Requests 라이브러리 설치
pip 패키지(Python 패키지)를 설치한 경우 pip를 사용하여 설치합니다. 관리 도구, Baidu)를 사용할 수 있는지 또는 Python(x,y)
또는 anaconda와 같은 통합 환경을 사용할 수 있는지는 pip를 사용하여 Python 라이브러리를 직접 설치할 수 있습니다.
$ pip install requests
설치가 완료된 후 기본 방법을 살펴보겠습니다.
#get请求方法 >>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) #打印get请求的状态码 >>> r.status_code 200 #查看请求的数据类型,可以看到是json格式,utf-8编码 >>> r.headers['content-type'] 'application/json; charset=utf8' >>> r.encoding 'utf-8' #打印请求到的内容 >>> r.text u'{"type":"User"...' #输出json格式数据 >>> r.json() {u'private_gists': 419, u'total_private_repos': 77, ...}
살펴보겠습니다. 작은 밤:
#小例子 import requests r = requests.get('http://www.baidu.com') print type(r) print r.status_code print r.encoding print r.text print r.cookies '''请求了百度的网址,然后打印出了返回结果的类型,状态码,编码方式,Cookies等内容 输出:''' <class 'requests.models.Response'> 200 UTF-8 <RequestsCookieJar[]>
2. http 기본 요청
요청 라이브러리는 모두 제공합니다. 기본 http 요청 요청 방법. 예:
r = requests.post("http://httpbin.org/post") r = requests.put("http://httpbin.org/put") r = requests.delete("http://httpbin.org/delete") r = requests.head("http://httpbin.org/get") r = requests.options(<a rel="external nofollow" href="http://httpbin.org/get">http://httpbin.org/get</a>)
기본 GET 요청
r = requests.get("http://httpbin.org/get") #如果想要加参数,可以利用 params 参数: import requests payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} r = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload) print r.url #输出:http://www.php.cn/
JSON 파일을 요청하려면, json()
메서드 분석을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 JSON 파일을 직접 작성하고 다음 콘텐츠로 이름을 .json으로 지정할 수 있습니다.
["foo", "bar", { "foo": "bar" }] #利用如下程序请求并解析: import requests r = requests.get("a.json") print r.text print r.json() '''运行结果如下,其中一个是直接输出内容,另外一个方法是利用 json() 方法 解析,感受下它们的不同:''' ["foo", "bar", { "foo": "bar" }] [u'foo', u'bar', {u'foo': u'bar'}]
서버에서 원래 소켓 응답을 얻을 수 있습니다.r.raw
. 단, 초기 요청시 stream=True
를 설정해야 합니다.
r = requests.get('https://github.com/timeline.json', stream=True) r.raw #输出 <requests.packages.urllib3.response.HTTPResponse object at 0x101194810> r.raw.read(10) '\x1f\x8b\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
이런 방식으로 웹페이지의 원본 소켓 콘텐츠를 가져옵니다.
헤더를 추가하려면 headers 매개변수를 전달하면 됩니다:
import requests payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} headers = {'content-type': 'application/json'} r = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload, headers=headers) print r.url #通过headers参数可以增加请求头中的headers信息
기본POST 요청
POST 요청의 경우 일반적으로 몇 가지 매개변수를 추가해야 합니다. 그러면 가장 기본적인 매개변수 전달 방법은 data 매개변수를 사용할 수 있습니다.
import requests payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload) print r.text #运行结果如下: { "args": {}, "data": "", "files": {}, "form": { "key1": "value1", "key2": "value2" }, "headers": { "Accept": "*/*", "Accept-Encoding": "gzip, deflate", "Content-Length": "23", "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", "Host": "http://httpbin.org", "User-Agent": "python-requests/2.9.1" }, "json": null, "url": "http://httpbin.org/post" }
매개변수가 성공적으로 전달된 다음 서버에서 우리가 전달한 데이터를 반환한 것을 확인할 수 있습니다.
보내야 하는 정보가 양식 형식이 아닌 경우가 있습니다. JSON 형식으로 데이터를 보내야 하므로 json.dumps()
메서드를 사용하여 양식 데이터를 직렬화할 수 있습니다.
import json import requests url = 'http://httpbin.org/post' payload = {'some': 'data'} r = requests.post(url, data=json.dumps(payload)) print r.text #运行结果: { "args": {}, "data": "{\"some\": \"data\"}", "files": {}, "form": {}, "headers": { "Accept": "*/*", "Accept-Encoding": "gzip, deflate", "Content-Length": "16", "Host": "http://httpbin.org", "User-Agent": "python-requests/2.9.1" }, "json": { "some": "data" }, "url": "http://httpbin.org/post" }
위 방법을 통해 JSON 형식으로 데이터를 POST할 수 있습니다.
파일을 업로드하려면 file 매개변수를 직접 사용하세요.
#新建一个 test.txt 的文件,内容写上 Hello World! import requests url = 'http://httpbin.org/post' files = {'file': open('test.txt', 'rb')} r = requests.post(url, files=files) print r.text { "args": {}, "data": "", "files": { "file": "Hello World!" }, "form": {}, "headers": { "Accept": "*/*", "Accept-Encoding": "gzip, deflate", "Content-Length": "156", "Content-Type": "multipart/form-data; boundary=7d8eb5ff99a04c11bb3e862ce78d7000", "Host": "http://httpbin.org", "User-Agent": "python-requests/2.9.1" }, "json": null, "url": "http://httpbin.org/post" }
이렇게 해서 파일 업로드가 성공적으로 완료되었습니다.
요청은 스트리밍 업로드를 지원하므로 대용량 데이터 스트림이나 파일을 먼저 메모리로 읽지 않고도 보낼 수 있습니다. 스트리밍 업로드를 사용하려면 요청 본문에 클래스 파일 객체 를 제공하면 됩니다. 이는 매우 편리합니다.
with open('massive-body') as f: requests.post('http://some.url/streamed', data=f)
4 .쿠키
응답에 쿠키가 포함된 경우 쿠키 변수 를 사용하여 다음을 얻을 수 있습니다.
import requests url = 'Example Domain' r = requests.get(url) print r.cookies print r.cookies['example_cookie_name']
위 프로그램은 쿠키 변수를 사용하여 사이트의 쿠키를 가져올 수 있습니다
또한 쿠키 변수를 사용하여 서버에 쿠키 정보를 보낼 수 있습니다.
import requests url = 'http://httpbin.org/cookies' cookies = dict(cookies_are='working') r = requests.get(url, cookies=cookies) print r.text #输出: '{"cookies": {"cookies_are": "working"}}'
5. 시간 초과 구성
시간 초과 변수를 사용하여 최대 시간을 구성할 수 있습니다. 요청 시간
requests.get(‘Build software better, together', timeout=0.001)
참고: 시간 초과는 연결 프로세스에만 유효하며 응답 본문.
즉, 이번에는 요청한 시간만 제한하는 것입니다. 반환된 응답에 많은 양의 콘텐츠가 포함되어 있는 경우에도 다운로드하는 데 다소 시간이 걸립니다.
6. 세션 개체
위 요청에서 각 요청은 실제로 새 요청을 시작하는 것과 같습니다. 이는 다른 브라우저를 사용하여 각 요청을 별도로 여는 것과 같습니다. 즉, 동일한 URL을 요청하더라도 세션을 참조하지 않습니다. 예:
import requests requests.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789') r = requests.get("http://httpbin.org/cookies") print(r.text) #结果是: { "cookies": {} }
분명히 이것은 세션에 있지 않으며 쿠키를 얻을 수 없습니다. 그러면 일부 사이트에서 지속적인 세션을 유지해야 하는 경우 어떻게 해야 합니까? 브라우저를 사용하여 Taobao를 검색하는 것과 마찬가지로 여러 탭 사이를 이동하면 실제로 장기 세션이 생성됩니다.
해결 방법은 다음과 같습니다.
import requests s = requests.Session() s.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789') r = s.get("http://httpbin.org/cookies") print(r.text) #在这里我们请求了两次,一次是设置 cookies,一次是获得 cookies { "cookies": { "sessioncookie": "123456789" } }
세션을 수립한 결과 쿠키를 성공적으로 획득한 것으로 확인되었습니다.
세션은 전역 변수이므로 전역 구성에 확실히 사용할 수 있습니다.
import requests s = requests.Session() s.headers.update({'x-test': 'true'}) r = s.get('http://httpbin.org/headers', headers={'x-test2': 'true'}) print r.text '''通过 s.headers.update 方法设置了 headers 的变量。然后我们又在请求中 设置了一个 headers,那么会出现什么结果?很简单,两个变量都传送过去了。 运行结果:''' { "headers": { "Accept": "*/*", "Accept-Encoding": "gzip, deflate", "Host": "http://httpbin.org", "User-Agent": "python-requests/2.9.1", "X-Test": "true", "X-Test2": "true" } }
get 메소드로 전달된 헤더도 x-test라면 어떻게 될까요?
r = s.get('http://httpbin.org/headers', headers={'x-test': 'true'}) #它会覆盖掉全局的配置: { "headers": { "Accept": "*/*", "Accept-Encoding": "gzip, deflate", "Host": "http://httpbin.org", "User-Agent": "python-requests/2.9.1", "X-Test": "true" } }
如果不想要全局配置中的一个变量了呢?很简单,设置为 None 即可。
r = s.get('http://httpbin.org/headers', headers={'x-test': None}) { "headers": { "Accept": "*/*", "Accept-Encoding": "gzip, deflate", "Host": "http://httpbin.org", "User-Agent": "python-requests/2.9.1" } }
以上就是 session 会话的基本用法。
七、SSL证书验证
现在随处可见 https 开头的网站,Requests可以为HTTPS请求验证SSL证书,就像web浏览器一样。要想检查某个主机的SSL证书,你可以使用 verify 参数,因为前段时间12306 证书不是无效的嘛,来测试一下:
import requests r = requests.get('https://kyfw.12306.cn/otn/', verify=True) print r.text #结果: requests.exceptions.SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:590)
来试下 github 的:
import requests r = requests.get('Build software better, together', verify=True) print r.text
嗯,正常请求,由于内容太多,我就不粘贴输出了。
如果我们想跳过刚才 12306 的证书验证,把 verify 设置为 False 即可:
import requests r = requests.get('https://kyfw.12306.cn/otn/', verify=False) print r.text
发现就可以正常请求了。在默认情况下 verify 是 True,所以如果需要的话,需要手动设置下这个变量。
八、代理
如果需要使用代理,你可以通过为任意请求方法提供 proxies 参数来配置单个请求。
import requests proxies = { "https": "http://41.118.132.69:4433" } r = requests.post("http://httpbin.org/post", proxies=proxies) print r.text #也可以通过环境变量 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY 来配置代理 export HTTP_PROXY="http://10.10.1.10:3128" export HTTPS_PROXY=<a href="http://10.10.1.10:1080">http://10.10.1.10:1080</a>
위 내용은 Python의 타사 라이브러리 Requests 라이브러리의 고급 사용법에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

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