本篇文章给大家带来了关于python的相关知识,其中主要介绍了requests模块的相关问题,Requests模块是一个用于网络请求的模块,主要用来模拟浏览器发请求,希望对大家有帮助。
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Requests模块是一个用于网络请求的模块,主要用来模拟浏览器发请求。其实类似的模块有很多,比如urllib,urllib2,httplib,httplib2,他们基本都提供相似的功能。但是这些模块都复杂而且差不多过时了,requests模块简单强大高效,使得其在众多网络请求模块中脱引而出。
requests使用
环境安装:pip install requests
使用流程:
- 指定url
- 基于requests模块发送请求
- 获取响应对象中的数据值
- 持久化存储(不是必须的)
案例:爬取百度首页的数据
#1. 导包 import requests #2. 指定url url = "https://www.baidu.com" #3. 使用GET方法发送请求,该方法会返回一个响应对象 response = requests.get(url=url) #4. 获取响应数据 print(response.status_code) # 打印状态码 print(response.url) # 打印请求url print(response.headers) # 打印响应头头信息 print(response.text) #以文本形式打印网页源码 #保存数据 response.encoding = 'utf-8' #指定编码格式,不然打开乱码 text = response.text with open('./2.html','w',encoding='utf-8') as f: f.write(text)
解决requests请求的数据中文乱码问题——》requests请求返回内容 中文乱码问题
requests请求方法
上面的案例requests发送了一个GET请求方法,除此之外还有其他的请求方法。最常用的就是GET和POST方法。
- res = requests.get ()
- res = requests.post ()
- res = requests.put ()
- res = requests.delete ()
- res = requests.head ()
- res = requests.options ()
且在指定方法发送请求的时候,有时候还需要在请求方法括号中requests.get(url=url, xx = xx)指定一些参数,如下。先了解一下
方法 |
参数名字 |
HTTP头部 |
headers |
GET参数 |
params |
POST参数 |
data |
文件 |
files |
Cookies |
cookies |
重定向处理 |
allow_ redirects = False/True |
超时 |
timeout |
证书验证 |
verify = False/True |
工作流(延迟下载) |
stream=False/ True |
事件挂钩 |
hooks=dict(response=) |
身份验证 |
auth= |
代理 |
proxies= |
requests响应对象属性
在上面爬取百度首页时,response = requests.get(url=url)其返回的是一个响应对象,而如果我们想要获取具体的数据比如响应码或者网页源码时,就需要通过指定响应对象的属性进行获取。如response.status_code获取响应码
- 获取请求url res. url
- 状态码 res. status_code
- 响应数据(以字符串形式) res . text
- 返回的是一个原生字符串,是bytes类型 res. content
- 查看服务器响应头 res. headers
- 查看cookie res.cookies
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以上是实例详解python之requests模块的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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