最近在使用python做介面測試,發現python中http請求方法有許多種,今天抽點時間把相關內容整理,分享給大家,具體內容如下:
一、python自備函式庫----urllib2
python自備函式庫urllib2使用的比較多,簡單使用如下:
import urllib2
response = urllib2.urlopen('http://localhost:8080/jenkins/api/json#?pretty=true')
print response.read()
import urllib2
import urllib
post_data = urllib.urlencode({})
response = urllib2.urlopen('http://localhost:8080/, post_data)
print response.read()
print response.getheaders()
這就是最簡單的urllib2發送post範例。程式碼比較多
二、python自帶函式庫--httplib
httplib是相對底層的http請求模組,urlib就是基於httplib封裝的。簡單使用如下:
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()
簡單的get請求
我們再來看post請求
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()
是不是覺得太複雜了。每次寫還得再翻文檔,看看第三種吧
三、第三方函式庫--requests
發請get請求超級簡單:
print requests.get('http://localhost:8080).text
就一句話,再來看看post請求
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload) print r.text
也很簡單。
再看看如果要認證:
url = 'http://localhost:8080' r = requests.post(url, data={}, auth=HTTPBasicAuth('admin', 'admin')) print r.status_code print r.headers print r.reason
是不是比urllib2更簡單多了吧,而且requests自帶json解析。這點非常棒
python中的http請求
import urllib params = urllib.urlencode({key:value,key:value}) resultHtml = urllib.urlopen('[API or 网址]',params) result = resultHtml.read() print result
以上是關於Python中http請求方法庫匯總的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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