python基础之爬虫模块requests模块详解

warning: 这篇文章距离上次修改已过245天,其中的内容可能已经有所变动。

requests模块是Python中一个非常强大的用来发送HTTP请求的模块。它可以用来模拟浏览器的行为,比如访问网页、上传文件等。

  1. 发送GET请求



import requests
 
response = requests.get('https://www.google.com/')
print(response.text)
  1. 发送POST请求



import requests
 
response = requests.post('https://www.example.com/login', data={'username': 'user', 'password': 'pass'})
print(response.text)
  1. 发送带有headers的请求



import requests
 
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:77.0) Gecko/20100101 Firefox/77.0',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.5',
}
 
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)
print(response.text)
  1. 使用代理



import requests
 
proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
 
response = requests.get('https://www.example.com', proxies=proxies)
print(response.text)
  1. 处理Cookies



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.cookies)
 
response = requests.get('https://www.example.com', cookies={'authenticated': True})
print(response.text)
  1. 超时处理



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com', timeout=5)
print(response.text)
  1. 文件上传



import requests
 
files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
response = requests.post('https://www.example.com/upload', files=files)
print(response.text)
  1. 处理响应



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
 
print(response.status_code)  # 状态码
print(response.headers)      # 头部信息
print(response.cookies)      # cookies
print(response.text)         # 文本内容
print(response.content)      # 二进制内容

以上就是requests模块的一些常用方法,可以应对大部分的网络请求场景。

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日