快速上手

迫不及待了吗?本页内容为如何入门 Requests 提供了很好的指引。其假设你已经安装了 Requests。如果还没有,去安装一节看看吧。

首先,确认一下:

Requests 已安装

Requests 是最新的

让我们从一些简单的示例开始吧。

发送请求

使用 Requests 发送网络请求非常简单。

一开始要导入 Requests 模块:

>>> import requests 

然后,尝试获取某个网页。本例子中,我们来获取 Github 的公共时间线:

>>> r = requests.get('https://api.github.com/events') 

现在,我们有一个名为 r 的 Response 对象。我们可以从这个对象中获取所有我们想要的信息。

Requests 简便的 API 意味着所有 HTTP 请求类型都是显而易见的。例如,你可以这样发送一个 HTTP POST 请求:

>>> r = requests.post('http://httpbin.org/post', data = {'key':'value'}) 

漂亮,对吧?那么其他 HTTP 请求类型:PUT,DELETE,HEAD 以及 OPTIONS 又是如何的呢?都是一样的简单:

>>> r = requests.put('http://httpbin.org/put', data = {'key':'value'}) >>> r = requests.delete('http://httpbin.org/delete') >>> r = requests.head('http://httpbin.org/get') >>> r = requests.options('http://httpbin.org/get') 

都很不错吧,但这也仅是 Requests 的冰山一角呢。

传递 URL 参数

你也许经常想为 URL 的查询字符串(query string)传递某种数据。如果你是手工构建 URL,那么数据会以键/值对的形式置于 URL 中,跟在一个问号的后面。例如, httpbin.org/get?key=val。 Requests 允许你使用 params 关键字参数,以一个字符串字典来提供这些参数。举例来说,如果你想传递key1=value1 和 key2=value2 到 httpbin.org/get ,那么你可以使用如下代码:

>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} >>> r = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload) 

通过打印输出该 URL,你能看到 URL 已被正确编码:

>>> print(r.url) http://httpbin.org/get?key2=value2&key1=value1 

注意字典里值为 None 的键都不会被添加到 URL 的查询字符串里。

你还可以将一个列表作为值传入:

>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': ['value2', 'value3']} >>> r = requests.get('http://httpbin.org/get', params=payload) >>> print(r.url) http://httpbin.org/get?key1=value1&key2=value2&key2=value3 

响应内容

我们能读取服务器响应的内容。再次以 GitHub 时间线为例:

>>> import requests >>> r = requests.get('https://api.github.com/events') >>> r.text u'[{"repository":{"open_issues":0,"url":"https://github.com/... 

Requests 会自动解码来自服务器的内容。大多数 unicode 字符集都能被无缝地解码。

请求发出后,Requests 会基于 HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测。当你访问 r.text之时,Requests 会使用其推测的文本编码。你可以找出 Requests 使用了什么编码,并且能够使用 r.encoding 属性来改变它:

>>> r.encoding 'utf-8' >>> r.encoding = 'ISO-8859-1' 

如果你改变了编码,每当你访问 r.text ,Request 都将会使用 r.encoding 的新值。你可能希望在使用特殊逻辑计算出文本的编码的情况下来修改编码。比如 HTTP 和 XML 自身可以指定编码。这样的话,你应该使用 r.content 来找到编码,然后设置 r.encoding 为相应的编码。这样就能使用正确的编码解析 r.text 了。

在你需要的情况下,Requests 也可以使用定制的编码。如果你创建了自己的编码,并使用codecs 模块进行注册,你就可以轻松地使用这个解码器名称作为 r.encoding 的值, 然后由 Requests 来为你处理编码。

二进制响应内容

你也能以字节的方式访问请求响应体,对于非文本请求:

>>> r.content b'[{"repository":{"open_issues":0,"url":"https://github.com/... 

Requests 会自动为你解码 gzip 和 deflate传输编码的响应数据。

例如,以请求返回的二进制数据创建一张图片,你可以使用如下代码:

>>> from PIL import Image >>> from io import BytesIO >>> i = Image.open(BytesIO(r.content)) 

JSON 响应内容

Requests 中也有一个内置的 JSON 解码器,助你处理 JSON 数据:

>>> import requests >>> r = requests.get('https://api.github.com/events') >>> r.json() [{u'repository': {u'open_issues': , u'url': 'https://github.com/... 

如果 JSON 解码失败, r.json() 就会抛出一个异常。例如,响应内容是  (Unauthorized),尝试访问 r.json() 将会抛出 ValueError: No JSON object couldbe decoded 异常。

需要注意的是,成功调用 r.json() 并**不**意味着响应的成功。有的服务器会在失败的响应中包含一个 JSON 对象(比如 HTTP  的错误细节)。这种 JSON 会被解码返回。要检查请求是否成功,请使用 r.raise_for_status() 或者检查 r.status_code 是否和你的期望相同。

原始响应内容

在罕见的情况下,你可能想获取来自服务器的原始套接字响应,那么你可以访问 r.raw。 如果你确实想这么干,那请你确保在初始请求中设置了 stream=True。具体你可以这么做:

>>> r = requests.get('https://api.github.com/events', stream=True) >>> r.raw <requests.packages.urllib3.response.HTTPResponse object at 0x101194810> >>> r.raw.read() '\x1f\x8b\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03' 

但一般情况下,你应该以下面的模式将文本流保存到文件:

with open(filename, 'wb') as fd: for chunk in r.iter_content(chunk_size): fd.write(chunk) 

使用 Response.iter_content 将会处理大量你直接使用 Response.raw 不得不处理的。 当流下载时,上面是优先推荐的获取内容方式。 Note that chunk_size can be freely adjusted to a number that may better fit your use cases.

定制请求头

如果你想为请求添加 HTTP 头部,只要简单地传递一个 dict 给 headers 参数就可以了。

例如,在前一个示例中我们没有指定 content-type:

>>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint' >>> headers = {'user-agent': 'my-app/0.0.1'} >>> r = requests.get(url, headers=headers) 

注意: 定制 header 的优先级低于某些特定的信息源,例如:

如果在 .netrc 中设置了用户认证信息,使用 headers= 设置的授权就不会生效。而如果设置了 auth= 参数,``.netrc`` 的设置就无效了。

如果被重定向到别的主机,授权 header 就会被删除。

代理授权 header 会被 URL 中提供的代理身份覆盖掉。

在我们能判断内容长度的情况下,header 的 Content-Length 会被改写。

更进一步讲,Requests 不会基于定制 header 的具体情况改变自己的行为。只不过在最后的请求中,所有的 header 信息都会被传递进去。

注意: 所有的 header 值必须是 string、bytestring 或者 unicode。尽管传递 unicode header 也是允许的,但不建议这样做。

更加复杂的 POST 请求

通常,你想要发送一些编码为表单形式的数据——非常像一个 HTML 表单。要实现这个,只需简单地传递一个字典给 data 参数。你的数据字典在发出请求时会自动编码为表单形式:

>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} >>> r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload) >>> print(r.text) { ... "form": { "key2": "value2", "key1": "value1" }, ... } 

你还可以为 data 参数传入一个元组列表。在表单中多个元素使用同一 key 的时候,这种方式尤其有效:

>>> payload = (('key1', 'value1'), ('key1', 'value2')) >>> r = requests.post('http://httpbin.org/post', data=payload) >>> print(r.text) { ... "form": { "key1": [ "value1", "value2" ] }, ... } 

很多时候你想要发送的数据并非编码为表单形式的。如果你传递一个 string 而不是一个 dict,那么数据会被直接发布出去。

例如,Github API v3 接受编码为 JSON 的 POST/PATCH 数据:

>>> import json >>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint' >>> payload = {'some': 'data'} >>> r = requests.post(url, data=json.dumps(payload)) 

此处除了可以自行对 dict 进行编码,你还可以使用 json 参数直接传递,然后它就会被自动编码。这是 2.4. 版的新加功能:

>>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint' >>> payload = {'some': 'data'} >>> r = requests.post(url, json=payload) 

POST一个多部分编码(Multipart-Encoded)的文件

Requests 使得上传多部分编码文件变得很简单:

>>> url = 'http://httpbin.org/post' >>> files = {'file': open('report.xls', 'rb')} >>> r = requests.post(url, files=files) >>> r.text { ... "files": { "file": "<censored...binary...data>" }, ... } 

你可以显式地设置文件名,文件类型和请求头:

>>> url = 'http://httpbin.org/post' >>> files = {'file': ('report.xls', open('report.xls', 'rb'), 'application/vnd.ms-excel', {'Expires': ''})} >>> r = requests.post(url, files=files) >>> r.text { ... "files": { "file": "<censored...binary...data>" }, ... } 

如果你想,你也可以发送作为文件来接收的字符串:

>>> url = 'http://httpbin.org/post' >>> files = {'file': ('report.csv', 'some,data,to,send\nanother,row,to,send\n')} >>> r = requests.post(url, files=files) >>> r.text { ... "files": { "file": "some,data,to,send\\nanother,row,to,send\\n" }, ... } 

如果你发送一个非常大的文件作为 multipart/form-data 请求,你可能希望将请求做成数据流。默认下 requests 不支持, 但有个第三方包 requests-toolbelt 是支持的。你可以阅读 toolbelt 文档 来了解使用方法。

在一个请求中发送多文件参考 高级用法 一节。

警告

我们强烈建议你用二进制模式(binary mode)打开文件。这是因为 Requests 可能会试图为你提供 Content-Lengthheader,在它这样做的时候,这个值会被设为文件的字节数(bytes)。如果用文本模式(text mode)打开文件,就可能会发生错误。

响应状态码

我们可以检测响应状态码:

>>> r = requests.get('http://httpbin.org/get') >>> r.status_code  

为方便引用,Requests还附带了一个内置的状态码查询对象:

>>> r.status_code == requests.codes.ok True 

如果发送了一个错误请求(一个 4XX 客户端错误,或者 5XX 服务器错误响应),我们可以通过Response.raise_for_status() 来抛出异常:

>>> bad_r = requests.get('http://httpbin.org/status/404') >>> bad_r.status_code  >>> bad_r.raise_for_status() Traceback (most recent call last): File "requests/models.py", line , in raise_for_status raise http_error requests.exceptions.HTTPError:  Client Error 

但是,由于我们的例子中 r 的 status_code 是  ,当我们调用 raise_for_status() 时,得到的是:

>>> r.raise_for_status() None 

一切都挺和谐哈。

响应头

我们可以查看以一个 Python 字典形式展示的服务器响应头:

>>> r.headers { 'content-encoding': 'gzip', 'transfer-encoding': 'chunked', 'connection': 'close', 'server': 'nginx/1.0.4', 'x-runtime': '148ms', 'etag': '"e1ca502697e5c9317743dc078f67693f"', 'content-type': 'application/json' } 

但是这个字典比较特殊:它是仅为 HTTP 头部而生的。根据 RFC , HTTP 头部是大小写不敏感的。

因此,我们可以使用任意大写形式来访问这些响应头字段:

>>> r.headers['Content-Type'] 'application/json' >>> r.headers.get('content-type') 'application/json' 

它还有一个特殊点,那就是服务器可以多次接受同一 header,每次都使用不同的值。但 Requests 会将它们合并,这样它们就可以用一个映射来表示出来,参见 RFC :

A recipient MAY combine multiple header fields with the same field name into one "field-name: field-value" pair, without changing the semantics of the message, by appending each subsequent field value to the combined field value in order, separated by a comma.

接收者可以合并多个相同名称的 header 栏位,把它们合为一个 "field-name: field-value" 配对,将每个后续的栏位值依次追加到合并的栏位值中,用逗号隔开即可,这样做不会改变信息的语义。

Cookie

如果某个响应中包含一些 cookie,你可以快速访问它们:

>>> url = 'http://example.com/some/cookie/setting/url' >>> r = requests.get(url) >>> r.cookies['example_cookie_name'] 'example_cookie_value' 

要想发送你的cookies到服务器,可以使用 cookies 参数:

>>> url = 'http://httpbin.org/cookies' >>> cookies = dict(cookies_are='working') >>> r = requests.get(url, cookies=cookies) >>> r.text '{"cookies": {"cookies_are": "working"}}' 

Cookie 的返回对象为 RequestsCookieJar,它的行为和字典类似,但接口更为完整,适合跨域名跨路径使用。你还可以把 Cookie Jar 传到 Requests 中:

>>> jar = requests.cookies.RequestsCookieJar() >>> jar.set('tasty_cookie', 'yum', domain='httpbin.org', path='/cookies') >>> jar.set('gross_cookie', 'blech', domain='httpbin.org', path='/elsewhere') >>> url = 'http://httpbin.org/cookies' >>> r = requests.get(url, cookies=jar) >>> r.text '{"cookies": {"tasty_cookie": "yum"}}' 

重定向与请求历史

默认情况下,除了 HEAD, Requests 会自动处理所有重定向。

可以使用响应对象的 history 方法来追踪重定向。

Response.history 是一个 Response 对象的列表,为了完成请求而创建了这些对象。这个对象列表按照从最老到最近的请求进行排序。

例如,Github 将所有的 HTTP 请求重定向到 HTTPS:

>>> r = requests.get('http://github.com') >>> r.url 'https://github.com/' >>> r.status_code  >>> r.history [<Response []>] 

如果你使用的是GET、OPTIONS、POST、PUT、PATCH 或者 DELETE,那么你可以通过 allow_redirects 参数禁用重定向处理:

>>> r = requests.get('http://github.com', allow_redirects=False) >>> r.status_code  >>> r.history [] 

如果你使用了 HEAD,你也可以启用重定向:

>>> r = requests.head('http://github.com', allow_redirects=True) >>> r.url 'https://github.com/' >>> r.history [<Response []>] 

超时

你可以告诉 requests 在经过以 timeout 参数设定的秒数时间之后停止等待响应。基本上所有的生产代码都应该使用这一参数。如果不使用,你的程序可能会永远失去响应:

>>> requests.get('http://github.com', timeout=0.001) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line , in <module> requests.exceptions.Timeout: HTTPConnectionPool(host='github.com', port=): Request timed out. (timeout=0.001) 

注意

timeout 仅对连接过程有效,与响应体的下载无关。 timeout 并不是整个下载响应的时间限制,而是如果服务器在 timeout 秒内没有应答,将会引发一个异常(更精确地说,是在 timeout 秒内没有从基础套接字上接收到任何字节的数据时)If no timeout is specified explicitly, requests do not time out.

错误与异常

遇到网络问题(如:DNS 查询失败、拒绝连接等)时,Requests 会抛出一个ConnectionError 异常。

如果 HTTP 请求返回了不成功的状态码, Response.raise_for_status() 会抛出一个 HTTPError 异常。

若请求超时,则抛出一个 Timeout 异常。

若请求超过了设定的最大重定向次数,则会抛出一个 TooManyRedirects 异常。

所有Requests显式抛出的异常都继承自 requests.exceptions.RequestException。

准备好学习更多内容了吗?去 高级用法 一节看看吧。

python的requests库详解的更多相关文章

  1. python的requests用法详解

    Requests是一个Python语言写的http相关设置或者请求的一个库 安装:pip install Requests或者pip3 install requests 使用的时候要import re ...

  2. python WEB接口自动化测试之requests库详解

    由于web接口自动化测试需要用到python的第三方库--requests库,运用requests库可以模拟发送http请求,再结合unittest测试框架,就能完成web接口自动化测试. 所以笔者今 ...

  3. Python爬虫:requests 库详解,cookie操作与实战

    原文 第三方库 requests是基于urllib编写的.比urllib库强大,非常适合爬虫的编写. 安装: pip install requests 简单的爬百度首页的例子: response.te ...

  4. python接口自动化测试之requests库详解

    前言 说到python发送HTTP请求进行接口自动化测试,脑子里第一个闪过的可能就是requests库了,当然python有很多模块可以发送HTTP请求,包括原生的模块http.client,urll ...

  5. Python爬虫学习==>第八章:Requests库详解

    学习目的: request库比urllib库使用更加简洁,且更方便. 正式步骤 Step1:什么是requests requests是用Python语言编写,基于urllib,采用Apache2 Li ...

  6. 爬虫学习--Requests库详解 Day2

    什么是Requests Requests是用python语言编写,基于urllib,采用Apache2 licensed开源协议的HTTP库,它比urllib更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足 ...

  7. requests库详解 --Python3

    本文介绍了requests库的基本使用,希望对大家有所帮助. requests库官方文档:https://2.python-requests.org/en/master/ 一.请求: 1.GET请求 ...

  8. Python爬虫系列-Requests库详解

    Requests基于urllib,比urllib更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足HTTP测试需求. 实例引入 import requests response = requests.get( ...

  9. Python之Unittest和Requests库详解

    1.按类来执行 import unittest class f1(unittest.TestCase): def setUp(self): pass def tearDown(self): pass ...

随机推荐

  1. Please specify exact device preset UUID

    Please specify exact device preset UUID 重启RAD IDE,重新选择 IOS Simulator ,iphone 机型!

  2. delphi 选择文件夹,路径选择,浏览文件夹

    选择文件夹,路径选择, 文件夹 资源管理器 推荐  SelectDirectory http://docwiki.embarcadero.com/Libraries/Seattle/en/Vcl.Fi ...

  3. Dubbo-Admin管理平台和Zookeeper注册中心的搭建(只支持jdk7)

    林炳文Evankaka原创作品.转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubb ...

  4. TP3.1 一对多模型关联

    TP3.1.3 的一对多的模型关联 老需求 --- 一个用户多个文章,查看这些文章   HasMany 首先定义Model 模型名字叫UserMode.class.php class UserMode ...

  5. nodemon 的坑

    1. 我的系统是ubuntu18.04.2 的 在使用过程中不知道什么为题 nodemon 运行的项目不在前台打印了项目, 我监听的端口 9302 一直在运行, 前台看不到 我想停止掉用 ps -ef ...

  6. Python实现常见算法[3]——汉罗塔递归

    #!/usr/bin/python # define three list var. z1 = [1,2,3,4,5,6,7,"1st zhu"] z2 = ["2st ...

  7. DEPENDS工具和DUMPBIN工具使用

    在系统部署运行时我们经常发现某个程序在开发机器中可以运行,但是部署在某台PC上缺不能运行,也存在在某些机器上可运行换一台机器却不能运行.主要表现出两种现象:        (1).运行.调试时出现程序 ...

  8. jquery函数$.proxy简单示例

    来自于<jquery 权威指南> ------------------------------ <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHT ...

  9. 开源项目spring-shiro-training思维导图

    写在前面 终于完成了一个开源项目的思维导图解读.选spring-shiro-training这个项目解读是因为它开源,然后涉及到了很多我们常用的技术,如缓存,权限,任务调度,ssm框架,Druid监控 ...

  10. es学习-java操作 2.4.0版本

    package esjava; import org.elasticsearch.action.bulk.*;import org.elasticsearch.action.delete.Delete ...