requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的.如果服务端没及时响应,也不能一直等着,可以设置一个timeout超时的时间 具体的实现如下: 超时(默认单位:s): timeout=0.5:设置到不大于0.5s的超时时间 timeout=(0.5,0.8):设置区间时间的等待 当出现超时时,则会抛出此异常:requests.exceptions.ConnectTimeout: HTTPConnectionPool 获取响应时间:    r.el

今日内容概要 补充:进程,线程,协程 docker-compose一键部署演示 搭建代理池 requests超时设置 requests认证设置 requests异常处理 requests上传文件 内容详细 1.进程,线程,协程 # 进程,线程,协程 # -进程是资源分配的最小单位 不是程序-->qq,迅雷程序--->运行一个程序,分配内存运行程序 一个py文件不一定是一个进程--->py运行在解释器之上--->一个解释器是一个进程 python中Process类开进程--->

前言 requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的.如果服务端没及时响应,也不能一直等着,可以设置一个timeout超时的时间 关于requests请求的响应时间,官网上没太多介绍,并且我百度搜了下,看很多资料写的是r.elapsed.microseconds获取的,然而都是错的!!! elapsed官方文档 elapsed方法的官方文档地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/api.htm

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前言 requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的. 如果服务端没及时响应,也不能一直等着,可以设置一个timeout超时的时间 关于requests请求的响应时间,官网上没太多介绍,并且我百度搜了下,看很多资料写的是r.elapsed.microseconds获取的,然而都是错的!!! elapsed官方文档 elapsed方法的官方文档地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/api.ht

会话对象 当你向同一主机发送多个请求时,session会重用底层的tcp连接,从而提升性能,同时session也会为所有请求保持 cookie. # _*_ coding: utf-8 _*_ import requests # 生成一个会话对象 s = requests.Session() # 第一个请求中session获取了cookie r = s.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789') print r.te

from:http://blog.csdn.net/liuchunming033/article/details/48131051 在进行接口测试的时候,我们会调用多个接口发出多个请求,在这些请求中有时候需要保持一些共用的数据,例如cookies信息. 妙用1 requests库的session对象能够帮我们跨请求保持某些参数,也会在同一个session实例发出的所有请求之间保持cookies. 举个栗子,跨请求保持cookies,在命令行上输入下面命令: # 创建一个session对象 s =

0. requests不设置UA 访问baidu 得到 r.headers['Content-Type'] 是text/html  使用chrome UA: Content-Type:text/html; charset=utf-8 1.参考 代码分析Python requests库中文编码问题 iso-8859是什么?  他又被叫做Latin-1或“西欧语言” 补丁: import requests def monkey_patch(): prop = requests.models.Resp

使用python requests模块调用vmallarg.vmall.com接口API时报如下错误: requests.exceptions.ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='vmallrag.vmall.com', port=443): Max retries exceeded with url: .... (Caused by New ConnectionError('ect at 0x01C3DA10>: Failed to estab

urllib Python标准库中提供了:urllib等模块以供Http请求,但是,它的 API 太渣了. 它需要巨量的工作,甚至包括各种方法覆盖,来完成最简单的任务, 下面是简单的使用urllib来进行请求数据的方法 import urllib.request f=urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508

今天在对flask客户端进行测试,然后看到我们服务器端用请求前钩子写了这样的代码 @app.before_requestdef before_request(): session = request.cookies.get('P', '') 这段代码的意思是,在将请求发向flask路由的之前先运行这段代码,我们都知道要在requests里面设置cookies的参数只需要 import requests '}).text 只要在request方法里面带上cookies字典就可以让上面语句获得对应内

Burpsuite 1.burpsuite 简介2.设置代理3.Target4.爬网模块5.扫描模块6.扩展模块7.intrude8.Repeater9.Sequencer10.Decoder11.Compare12.burpsuite 项目主配置信息 1.burpsuite 简介 软件说明: Web安全工具中的瑞士军刀 统一的集成工具发现全部现代WEB安全漏洞 Burp Suite 是用于攻击web 应用程序的集成平台.它包含了许多工具,并为这些工具设计了许多接口,以促进加快攻击应用程序的过程

最近在用requests写一些项目,遇见了一些问题,百度了很多,有些都不太好使,最后看了下requestsAPI文档,才明白了很多,最后项目趋于稳定.看来学东西还是API文档比较权威啊~ 问题场景 项目需要通过一台主机搭上代理向目标服务器定时交换数据,主机上同时跑着比较占用资源的其他项目. 项目设计思路 因为主机上已经运行了比较占用线程内存资源的其他项目,所以计划本项目就应该在不能太占用资源,的前提下保持比较流畅的运行. 设计了在线程下加上定时器的思路,定时运行相关网络请求方法. 请求量 :每隔

import urllib.request import requests from requests.auth import HTTPBasicAuth from requests.auth import HTTPDigestAuth import json base_url = 'http://httpbin.org' # 发送get请求 r = requests.get(base_url+'/get') print(r.status_code) #发送post请求 r = requests

本文转载自:Python 爬虫的代理 IP 设置方法汇总 https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython15.html 需要学习的地方:如何在爬虫中使用代理IP Requests 和 Scrapy 中的代理 IP 设置. 摘要:对于采取了比较强的反爬措施网站来说,要想顺利爬取网站数据,设置随机 User-Agent 和代理 IP 是非常有效的两个方法,继上一篇文章介绍了随机 UserAgent 的设置方法之后,本文接着介绍如何在 Requests

在进行接口测试的时候,我们会调用多个接口发出多个请求,在这些请求中有时候需要保持一些共用的数据,例如cookies信息. 1.requests库的session对象能够帮我们跨请求保持某些参数,也会在同一个session实例发出的所有请求之间保持cookies. s = requests.session()# req_param = '{"belongId": "300001312","userName": "alitestss003&

介绍 requests模块是一个专门用来发送http请求的模块 如何发送请求 import requests """ 使用requests模块发送请求非常简单 首先请求有get.post.delete.put.head 这些请求直接通过requests来调用即可 """ # 这样就发送了一个get请求 res = requests.get("http://www.baidu.com") # res就是我们发送请求之后,得到的返

1.requests里设置cookies,可以将cookies放入headers里一同提交. {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8', 'Cache-Control': 'max

1:代理ip请求,存于redis: # 请求ip代理连接,更新redis的代理ip def proxy_redis(): sr = redis.Redis(connection_pool=Pool) proxys_text = requests.get("你请求代理IP的地址").text #更新redis ret = sr.set('proxy_list',proxys_text) # 检测ip代理是否有用 有用返回True,无用返回False def check_proxy(pro

Nginx 优化 Nginx是俄罗斯人编写的十分轻量级的HTTP服务器,Nginx,它的发音为"engine X",是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP 代理服务器．Nginx是由俄罗斯人 Igor Sysoev为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru站点开发. Nginx以事件驱动(epoll)的方式编写,所以有非常好的性能,同时也是一个非常高效的反向代理.负载平衡.其拥有匹配 Lighttpd的性能,同时还没有Lighttpd的内存泄漏

[教程主题]:Nginx优化 [课程录制]: 创E [主要内容] Nginx 优化 nginx介绍 Nginx是俄罗斯人编写的十分轻量级的HTTP服务器,Nginx,它的发音为"engine X",是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP 代理服务器．Nginx是由俄罗斯人 Igor Sysoev为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru站点开发. Nginx以事件驱动(epoll)的方式编写,所以有非常好的性能,同时也是一个非常高效的反向代理.