


Bagaimana cara menggunakan permintaan untuk membuat permintaan HTTP di Python?
Artikel ini menunjukkan menggunakan perpustakaan permintaan Python untuk membuat permintaan HTTP. Ia meliputi mendapatkan, menyiarkan, meletakkan, memadam, dan kaedah lain, menjelaskan cara mengendalikan kod status dan menghantar data (termasuk JSON dan fail). Pengendalian ralat menggunakan respons.rai
Bagaimana cara menggunakan permintaan untuk membuat permintaan HTTP di Python?
Perpustakaan requests
di Python memudahkan membuat permintaan HTTP. Ia menyediakan API yang bersih dan intuitif yang menjauhkan banyak kerumitan yang terlibat dalam mengendalikan sambungan HTTP, tajuk, dan respons. Untuk menggunakannya, anda perlu memasangnya terlebih dahulu. Anda boleh melakukan ini menggunakan PIP:
<code class="bash">pip install requests</code>
Setelah dipasang, anda boleh mula membuat permintaan. Fungsi yang paling biasa adalah requests.get()
, digunakan untuk mendapatkan data dari URL. Inilah contoh asas:
<code class="python">import requests response = requests.get("https://www.example.com") # Check the status code print(response.status_code) # Access the content print(response.text)</code>
Kod ini mengambil kandungan HTML example.com
. Objek response
mengandungi pelbagai atribut, termasuk status_code
(kod status HTTP seperti 200 OK) dan text
(badan tindak balas). Atribut berguna lain termasuk headers
(tajuk tindak balas), json()
(untuk Parsing JSON Responses), dan content
(bait respons mentah). Pengendalian ralat adalah penting; Kami akan menutupnya di bahagian kemudian. Untuk kaedah HTTP yang lain (seperti pos, letakkan, padam), anda menggunakan fungsi yang sepadan seperti requests.post()
, requests.put()
, dan requests.delete()
.
Apakah kaedah HTTP biasa yang disokong oleh Perpustakaan Permintaan di Python?
Perpustakaan requests
menyokong semua kaedah HTTP biasa, termasuk:
- Dapatkan: Mendapatkan data dari sumber yang ditentukan. Ini adalah kaedah yang paling kerap digunakan.
- Post: Mengemukakan data yang akan diproses ke sumber yang ditentukan. Sering digunakan untuk menghasilkan sumber baru.
- Letakkan: Menggantikan semua perwakilan semasa sumber sasaran dengan kandungan yang dimuat naik.
- Patch: Memohon pengubahsuaian separa kepada sumber.
- Padam: Padam sumber yang ditentukan.
- Kepala: Sama seperti GET, tetapi hanya mengambil tajuk, bukan badan.
- Pilihan: menerangkan pilihan komunikasi untuk sumber sasaran.
Setiap kaedah diwakili oleh fungsi yang sepadan dalam Perpustakaan requests
(misalnya, requests.get()
, requests.post()
, dll.). Penggunaan khusus mungkin berbeza -beza bergantung kepada kaedah dan API yang anda berinteraksi, tetapi struktur asas tetap sama. Sebagai contoh, requests.post()
memerlukan menentukan data yang akan dihantar dalam badan permintaan.
Bagaimana saya boleh mengendalikan kod status HTTP yang berbeza menggunakan Perpustakaan Permintaan?
Kod status HTTP menunjukkan hasil permintaan HTTP. Perpustakaan requests
memudahkan untuk memeriksa dan mengendalikan kod ini. Atribut response.status_code
menyediakan kod status (misalnya, 200 untuk kejayaan, 404 untuk tidak dijumpai, 500 untuk ralat pelayan dalaman). Anda harus sentiasa menyemak kod status untuk memastikan permintaan itu berjaya. Inilah contoh:
<code class="python">import requests try: response = requests.get("https://www.example.com") response.raise_for_status() # Raises an exception for bad status codes (4xx or 5xx) print("Request successful!") print(response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"An error occurred: {e}")</code>
response.raise_for_status()
adalah kaedah mudah yang secara automatik menimbulkan pengecualian jika kod status menunjukkan ralat (ralat klien/pelayan 4xx atau 5xx). Ini memudahkan pengendalian ralat. Anda juga boleh menyemak kod status secara manual dan mengendalikan kes yang berbeza menggunakan if
pernyataan:
<code class="python">if response.status_code == 200: print("Success!") elif response.status_code == 404: print("Not Found") elif response.status_code == 500: print("Server Error") else: print(f"Unknown status code: {response.status_code}")</code>
Bagaimana saya menghantar permintaan pos dengan data menggunakan Perpustakaan Permintaan di Python?
Menghantar permintaan pos dengan data melibatkan penggunaan fungsi.post requests.post()
dan menentukan data yang akan dihantar dalam badan permintaan. Data boleh dalam pelbagai format, seperti kamus, senarai, atau fail.
Inilah cara menghantar permintaan pos dengan data sebagai kamus:
<code class="python">import requests data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} response = requests.post("https://httpbin.org/post", data=data) # httpbin.org is a useful testing site print(response.status_code) print(response.json()) # httpbin.org returns the POST data as JSON</code>
Contoh ini menghantar permintaan pos ke httpbin.org/post
dengan kamus yang disediakan sebagai badan permintaan. httpbin.org
adalah perkhidmatan yang berguna untuk menguji permintaan HTTP. Untuk menghantar data JSON, gunakan parameter json
:
<code class="python">import requests import json data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} response = requests.post("https://httpbin.org/post", json=data) print(response.status_code) print(response.json())</code>
Ingatlah untuk mengendalikan kesilapan yang berpotensi menggunakan try...except
blok dan response.raise_for_status()
seperti yang ditunjukkan dalam bahagian sebelumnya. Untuk menghantar fail, gunakan parameter files
dengan nama fail pemetaan kamus ke objek fail. Perpustakaan requests
menawarkan fleksibiliti yang hebat dalam mengendalikan jenis data yang berbeza untuk permintaan pos.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara menggunakan permintaan untuk membuat permintaan HTTP di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.

Kaedah untuk belajar python dengan cekap dalam masa dua jam termasuk: 1. Semak pengetahuan asas dan pastikan anda sudah biasa dengan pemasangan Python dan sintaks asas; 2. Memahami konsep teras python, seperti pembolehubah, senarai, fungsi, dan lain -lain; 3. Menguasai penggunaan asas dan lanjutan dengan menggunakan contoh; 4. Belajar kesilapan biasa dan teknik debugging; 5. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik, seperti menggunakan komprehensif senarai dan mengikuti panduan gaya PEP8.

Python sesuai untuk pemula dan sains data, dan C sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan. 1. Python adalah mudah dan mudah digunakan, sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2.C menyediakan prestasi dan kawalan yang tinggi, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Python lebih sesuai untuk sains data dan perkembangan pesat, manakala C lebih sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari, sesuai untuk pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik. 2.C mempunyai sintaks kompleks tetapi prestasi yang sangat baik dan sering digunakan dalam pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem.

Adalah mungkin untuk melabur dua jam sehari untuk belajar Python. 1. Belajar Pengetahuan Baru: Ketahui konsep baru dalam satu jam, seperti senarai dan kamus. 2. Amalan dan Amalan: Gunakan satu jam untuk melakukan latihan pengaturcaraan, seperti menulis program kecil. Melalui perancangan dan ketekunan yang munasabah, anda boleh menguasai konsep teras Python dalam masa yang singkat.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.