Python中的requests入门

缺乏、安全感 2024-02-21 10:08 59阅读 0赞

**目录**

Python中的requests入门

简介

安装

发送GET请求

发送POST请求

处理响应

错误处理

实际应用场景

总结

1. 缺点

2. 类似的库

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### Python中的requests入门 ###

### 简介 ###

在Web开发中，经常需要与其他网站或API进行交互，发送HTTP请求并获取响应数据。Python中的`requests`库是一个简单、易于使用的HTTP库，可以轻松地发送各种类型的HTTP请求。本文将介绍如何入门使用`requests`库，执行常见的HTTP请求操作。

### 安装 ###

首先，我们需要安装`requests`库。使用pip工具可以方便地安装`requests`，执行以下命令：

plaintextCopy codepip install requests

安装完成后，我们就可以在Python脚本中引入`requests`库了。

### 发送GET请求 ###

让我们从最简单的HTTP请求开始，发送一个GET请求到指定的URL，并获取响应数据。

pythonCopy codeimport requests
    response = requests.get("https://www.example.com")
    print(response.text)

上面的代码中，我们使用`requests.get`方法发送了一个GET请求到"https://www.example.com"，并将服务器返回的响应数据打印出来。 `response.text`属性返回的是响应的文本内容。 `requests.get`方法还有一些其他的参数可选，例如`params`可以传递查询字符串参数，`headers`可以设置请求头等。

### 发送POST请求 ###

除了发送GET请求，我们还可以发送其他类型的请求，例如POST请求。

pythonCopy codeimport requests
    data = {
        'username': 'admin',
        'password': '123456'
    }
    response = requests.post("https://www.example.com/login", data=data)
    print(response.text)

上面的代码中，我们使用`requests.post`方法发送了一个POST请求到"[https://www.example.com/login"，并传递了一个字典类型的\`data\`参数作为请求体。][https_www.example.com_login_data]

### 处理响应 ###

`requests`库提供了丰富的方法来处理响应数据，包括访问响应头、获取状态码、将响应内容解析为JSON等。 以下是一些常用的方法：

*  `response.status_code`：获取响应的状态码。
 *  `response.headers`：获取响应的头部信息。
 *  `response.json()`：将响应的内容解析为JSON格式。

pythonCopy codeimport requests
    response = requests.get("https://api.example.com/users")
    if response.status_code == 200:
        users = response.json()
        for user in users:
            print(user['name'])
    else:
        print("Request failed with status code:", response.status_code)

上述代码中，我们发送了一个GET请求到"[https://api.example.com/users"，并根据状态码判断请求是否成功。如果成功，我们将响应内容解析为JSON格式，并遍历输出每个用户的名称。][https_api.example.com_users_JSON]

### 错误处理 ###

在实际开发中，我们经常需要处理HTTP请求可能遇到的异常情况，例如网络连接错误、请求超时等。 `requests`库提供了`requests.exceptions`模块来处理这些异常，我们可以使用try-except语句捕获并处理异常。

pythonCopy codeimport requests
    from requests.exceptions import RequestException
    try:
        response = requests.get("https://www.example.com")
        response.raise_for_status()
        print(response.text)
    except RequestException as e:
        print("Request failed:", e)

上面的代码中，我们使用`try-except`语句来捕获可能发生在请求过程中的异常。`response.raise_for_status()`方法可以抛出一个HTTP错误异常，如果请求成功，它不会抛出任何异常。

通过本文，我们了解了如何使用`requests`库在Python中发送HTTP请求，执行常见的操作，包括发送GET和POST请求，处理响应数据，以及错误处理。`requests`库的简洁、易用的接口，使得在Python中进行HTTP请求变得非常便捷。 `requests`库还有许多其他强大的功能，例如上传文件、Session管理、设置请求代理等，你可以查阅官方文档来进一步学习和探索。

### 实际应用场景 ###

一个实际的应用场景是使用`requests`库访问天气API，获取当地的天气信息。以下是一个示例代码：

pythonCopy codeimport requests
    apikey = "YOUR_API_KEY"
    location = "London, UK"
    url = f"http://api.weatherstack.com/current?access_key={apikey}&query={location}"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        weather_data = response.json()
        temperature = weather_data["current"]["temperature"]
        weather_description = weather_data["current"]["weather_descriptions"][0]
        print(f"The current weather in {location} is {weather_description}. The temperature is {temperature}°C.")
    else:
        print("Request failed with status code:", response.status_code)

在上述代码中，我们使用天气API提供的API密钥和地点，构建了一个HTTP请求的URL。然后，我们发送一个GET请求到该URL，获取天气数据的响应。如果请求成功，我们从响应中提取了当前的温度和天气描述，并将其打印出来。

### 总结 ###

`requests`库是Python中使用最广泛的HTTP库之一，它简化了与外部资源进行通信的过程。然而，与任何工具一样，`requests`库也有一些缺点。以下是`requests`库的一些缺点以及一些类似的库的介绍：

### 1. 缺点 ###

*  **同步阻塞：** `requests`库是基于同步阻塞的IO模型，这意味着当发送一个请求时，程序会等待服务器的响应后才会继续执行下一条语句。在处理多个请求的情况下，这可能导致程序的执行时间变长。
 *  **性能问题：** 在高并发的场景下，`requests`库的性能可能不如异步库或使用线程/进程池的方式。这是因为每个请求都会创建一个新的线程或进程，并且每个线程/进程都需要消耗额外的资源。
 *  **不支持协程：** `requests`库不支持协程。在异步编程中，协程可以更高效地处理大量的并发请求，但在`requests`中，我们无法利用协程来提高性能。

### 2. 类似的库 ###

*  **aiohttp：** `aiohttp`是一个基于异步IO模型的HTTP客户端库，它使用`asyncio`库进行异步编程。与`requests`相比，`aiohttp`可以处理更多的并发请求，并且具有更好的性能。它支持协程，可以方便地执行并发请求，而无需创建大量的线程或进程。使用`aiohttp`可以在高性能的同时节省资源。
 *  **httpx：** `httpx`是一个全新的HTTP客户端库，它提供了与`requests`类似的接口，但具有更好的性能和更多的功能。与`requests`相比，`httpx`支持异步请求和协程，并提供更灵活的配置选项。它也支持HTTP/2、连接池、Cookie管理和代理，是一个功能全面且性能出众的HTTP库。
 *  **treq：** `treq`是基于`requests`库的一个异步封装，它使用`twisted`库来实现异步请求。它具有`requests`库的简洁性和易用性，并提供了异步请求的能力。如果你已经熟悉`requests`库并希望在`twisted`框架中进行异步编程，可以考虑使用`treq`。 总之，虽然`requests`库非常方便和易于使用，但在处理大量并发请求、节省资源和提高性能方面可能存在一些限制。对于需要更高性能和更强大功能的场景，可以考虑使用类似的库，如`aiohttp`、`httpx`或`treq`。这些库使用异步IO模型或提供更多高级功能，可以更好地满足不同的需求。

[https_www.example.com_login_data]: https://www.example.com/login%22%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E4%BC%A0%E9%80%92%E4%BA%86%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%AD%97%E5%85%B8%E7%B1%BB%E5%9E%8B%E7%9A%84%60data%60%E5%8F%82%E6%95%B0%E4%BD%9C%E4%B8%BA%E8%AF%B7%E6%B1%82%E4%BD%93%E3%80%82
[https_api.example.com_users_JSON]: https://api.example.com/users%22%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E6%A0%B9%E6%8D%AE%E7%8A%B6%E6%80%81%E7%A0%81%E5%88%A4%E6%96%AD%E8%AF%B7%E6%B1%82%E6%98%AF%E5%90%A6%E6%88%90%E5%8A%9F%E3%80%82%E5%A6%82%E6%9E%9C%E6%88%90%E5%8A%9F%EF%BC%8C%E6%88%91%E4%BB%AC%E5%B0%86%E5%93%8D%E5%BA%94%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%A3%E6%9E%90%E4%B8%BAJSON%E6%A0%BC%E5%BC%8F%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E9%81%8D%E5%8E%86%E8%BE%93%E5%87%BA%E6%AF%8F%E4%B8%AA%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%9A%84%E5%90%8D%E7%A7%B0%E3%80%82