Python 中被认为最好用的 HTTP 库 Requests 的使用

兰玉磊 • 1天前 • Python • 阅读 23

HTTP协议

在开始介绍Requests库和爬虫之前，首先需要先多了解了解HTTP协议，这里就不过多的介绍了，有熟悉HTTP的可以略过，不熟悉的HTTP的可以点击下面地址，去详细的了解以下。

关于HTTP协议，一篇就够了

HTTP 协议入门- 阮一峰的网络日志

超文本传输协议- 维基百科，自由的百科全书

http_百度百科

同时推荐一个学习HTTP的书，HTTP权威指南。

Requests介绍及基本使用

Requests是一个简单且优雅的Python HTTP库，相较于Python标准库中的urllib和urllib2的库，Requests更加的便于理解使用。

Requests是Python的第三方库，也是目前公认爬取网页最好的第三方库，使用起来非常简单，简洁。

Requests的安装

# 直接使用pip进行安装即可
pip install requests

Requests安装非常简单，有任何问题，可通过官网查询学习。

https://requests.readthedocs.io/en/master/

检查Requests是否安装成功

>>> import requests
>>> r = requests.get("https://www.fdevops.com")
>>> r.status_code
200
>>> r.encoding = 'utf-8'
>>> r.text
'<!DOCTYPE html><html lang="zh-CN"><head><meta charset="UTF-8"><meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=Edge,chrome=1"><meta name="renderer" content="webkit"><meta name="viewport" content="initial-scale=1.0,user-scalable=no,maximum-scale=1,width=device-width"><link media="all" href="https://www.fdevops.com/wp-content/cache/autoptimize/css/autoptimize_e29d02f3d2c20b556652ce02cee3d2e7.css" rel="stylesheet" /><title>兰玉磊的技术博客</title><meta name="keywords" content="人工智能...

Requests库的7个主要的方法

方法	说明
requests.request()	构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法
requests.get()	获取HTML页面的主要方法，对应于HTTP的GET
requests.head()	获取HTML页面头信息的方法，对应于HTTP的HEAD
requests.post()	向HTML页面提交POST请求的方法，对应于HTTP的POST
requests.put()	向HTML页面提交PUT请求的方法，对应于HTTP的PUT
requests.patch()	向HTML页面提交局部修改请求，对应于HTTP的PATCH
requests.delete()	向HTML页面提交删除请求，对应于HTTP的DELETE

在Requests库中有两个非常重要的对象，Request和Response。

Request是请求相关的所有资源
Response是请求返回的所有资源，在爬虫的过程中占据了非常重要的位置

Requests简单的请求过程

首先向指定的url发送GET请求，Requests会构造一个向服务器请求资源的Request对象。
当请求送达后，Requests库会接收到服务器返回的一个包含服务器资源的Response对象，这个Response对象就包含了从服务器返回的所有相关资源，包括请求状态，请求的HTML内容等等。

Response对象最常用的5个属性

属性	说明
r.status_code	HTT请求的返回状态，200表示成功，400表示失败，其他状态值，请查看https://www.fdevops.com/2020/03/14/http-all-code
r.text	HTTP响应内容的字符串形式，即URL对应的页面内容
r.encoding	从HTTP header中猜测的相应内容编码方式
r.apparent_encoding	从内容中分析出的相应内容编码方式（备选编码方式）
r.content	HTTP响应内容的二进制形式

Requests库的方法介绍

requests.request(method, url, **kwargs)

method: 请求方式，对应get/put/post等7种
url: 获取的页面数据的url链接地址
**kwargs: 控制访问的参数，均为可选项，共13个

requests.request() 参数 method的请求方式。

r = requests.request("GET", url, **kwargs)
r = requests.request("HEAD", url, **kwargs)
r = requests.request("POST", url, **kwargs)
r = requests.request("PUT", url, **kwargs)
r = requests.request("PATCH", url, **kwargs)
r = requests.request("DELETE", url, **kwargs)
r = requests.request("OPTIONS", url, **kwargs)

equests.request() 中的url参数就想说了，就是一个你需要爬取的链接地址。

requests.request() 中的**kwargs参数解析。

params: 字典或字节序列，作为参数增加到url中。
    >>> kv = {"a": 1, "b": 2}
    >>> r = requests.request("GET", "https://www.fdevops.com", params=kv)
    >>> r.url
    'https://www.fdevops.com/?a=1&b=2'

data: 字典、字节序列或者文件对象，作为Request对象的内容
    >>> kv = {"a": 1, "b": 2}
    >>> r = requests.request("POST", "https://www.fdevops.com", data=kv)
    >>> body = "测试内容"
    >>> r = requests.request("POST", "https://www.fdevops.com", data=body.encode('utf-8'))
    >>>

json: JSON格式的数据，作为Request的内容
    >>> kv = {"a": 1, "b": 2}
    >>> r = requests.request("POST", "https://www.fdevops.com", json=kv)

headers: 字典格式的数据，定制HTTP头数据
    >>> hd = {"user-agent": 'Chrome/10'} # 定制headers里的user-agent
    >>> r = requests.request("POST", "https://www.fdevops.com", headers=hd)

cookies: 字典或者CookieJar格式，Request中的cookie，从HTTP中解析cookie

auth: 元组，支持HTTP认证功能

files: 字典类型，进行传输文件的时候使用的字段参数
    >>> fs = {"file", open("demo.txt", "rb")}
    >>> r = requests.request("POST", "https://www.fdevops.com", files=fs)

timeout: 设置超时时间，单位为秒
    >>> r = requests.request("GET", "https://www.fdevops.com", timeout=10)

proxies: 字典类型，设置访问代理服务器，可以增加登陆认证，可以有效的隐藏源访问的IP地址，有效的防止对爬虫的逆追踪
    >>> pxs = {"http": "http://user:[email protected]:8000",
               "https": "https://192.168.1.1:8001"}
    >>> r = requests.request("GET", "https://www.fdevops.com", proxies=pxs)

allow_redirects: True/False，默认为True，重定向的开关

stream: True/False，默认为True，对获取的内容是否立即下载的开关

verify: True/False，默认为True，认证SSL证书的开关

cert: 本地SSL证书的路径

requests.get(url, params=None, **kwargs)

url: 获取的页面数据的url链接地址
params: url中的额外参数，字典或者字节流格式，可选参数
**kwargs: 12个控制访问的参数，请参考requests.requests()的**kwargs参数解析

requests.head(url, **kwargs)

url: 获取的页面数据的url链接地址
**kwargs: 13个访问控制参数，请参考requests.requests()的**kwargs参数解析

requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)

url: 获取的页面数据的url链接地址
data: 字典、字节序列或者文件对象，作为Request对象的内容
json: JSON格式的数据，作为Request的内容
**kwargs: 11个访问控制参数，请参考requests.requests()的**kwargs参数解析

requests.put(url, data=None, **kwargs)

url: 获取的页面数据的url链接地址
data: 字典、字节序列或者文件对象，作为Request对象的内容
**kwargs: 12个访问控制参数，请参考requests.requests()的**kwargs参数解析

requests.patch(url, data=None, **kwargs)

url: 获取的页面数据的url链接地址
data: 字典、字节序列或者文件对象，作为Request对象的内容
**kwargs: 12个访问控制参数，请参考requests.requests()的**kwargs参数解析

requests.delete(url, **kwargs)

url: 获取的页面数据的url链接地址
**kwargs: 13个访问控制参数，请参考requests.requests()的**kwargs参数解析

爬取网页的通用代码结构

在我们写爬虫程序的时候，需要按照一个的顺序去处理程序返回的Response对象属性，如下图所示：

通过实际的例子演示一下

>>> import requests
>>> r = requests.get("https://baidu.com")
>>> r.status_code # 状态码
200
>>> r.text # 网页内容
'<!DOCTYPE html>\r\n<!--STATUS OK--><html> <head><meta http-equiv=content-type content=text/html;charset=utf-8><meta http-equiv=X-UA-Compatible content=IE=Edge><meta content=always name=referrer><link rel=stylesheet type=text/css href=http://s1.bdstatic.com/r/www/cache/bdorz/baidu.min.css><title>ç\x99¾åº¦ä¸\x80ä¸\x8bï¼\x8cä½\xa0å°±ç\x9f¥é\x81\x93</title></head> <body link=#0000cc> <div id=wrapper> <div id=head> <div class=head_wrapper> <div class=s_form> <div class=s_form_wrapper> <div id=lg> <img hidefocus=true src=//www.baidu.com/img/bd_logo1.png width=270 height=129> </div> ...'
>>> r.encoding # 网页编码，若是header中不存在charset字段，则默认为'ISO-8859-1'，这种编码格式不支持中文
'ISO-8859-1'
>>> r.apparent_encoding # 根据页面内容得到的编码格式
'utf-8'
>>> r.encoding = r.apparent_encoding # 将编码格式替换成备用的编码格式
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text # 用新的编码格式，获取的内容就支持中文了。
'<!DOCTYPE html>\r\n<!--STATUS OK--><html> <head><meta http-equiv=content-type content=text/html;charset=utf-8><meta http-equiv=X-UA-Compatible content=IE=Edge><meta content=always name=referrer><link rel=stylesheet type=text/css href=http://s1.bdstatic.com/r/www/cache/bdorz/baidu.min.css><title>百度一下，你就知道</title></head> <body link=#0000cc> <div id=wrapper> <div id=head> <div class=head_wrapper> <div class=s_form> <div class=s_form_wrapper> <div id=lg> <img hidefocus=true src=//www.baidu.com/img/bd_logo1.png width=270 height=129> </div> ...'
>>>

通过上面的例子，可以看出如果编码不正确则无法正确的解析数据，而出现乱码的情况。

因为r.encoding是通过headers中的charset来得到的，如果headers中存在这个字段则是对应的编码格式，如果没有这个字段呢，则默认是ISO-8859-1，而这种编码格式是无法解析中文，因此会出现中文乱码。

r.apparent_encoding是根据返回的页面数据来获得的备用编码格式的，因此当出现返回乱码的时候，使用r.apparent_encoding替换掉r.encoding即可。

其实严格来说，r.apparent_encoding比r.encoding得到的编码格式更加准确，因为r.apparent_encoding会去分析内容，而r.encoding不会，仅仅只是通过headers中`charset`而得到。

编码的简单介绍

ISO-8859-1 属于单字节编码，最多能表示的字符范围是0-255，应用于英文系列。比如，字母a的编码为0x61=97。很明显，ISO-8859-1编码表示的字符范围很窄，无法表示中文字符。但是，由于是单字节编码，和计算机最基础的表示单位一致，所以很多时候，仍旧使用ISO-8859-1编码来表示。而且在很多协议上，默认使用该编码。
Unicode（统一码、万国码、单一码）是计算机科学领域里的一项业界标准，包括字符集、编码方案等。Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。1990年开始研发，1994年正式公布。
UTF-8（8位元，Universal Character Set/Unicode Transformation Format）是针对Unicode的一种可变长度字符编码。它可以用来表示Unicode标准中的任何字符，而且其编码中的第一个字节仍与ASCII相容，使得原来处理ASCII字符的软件无须或只进行少部份修改后，便可继续使用。因此，它逐渐成为电子邮件、网页及其他存储或传送文字的应用中，优先采用的编码。

Requests中的常用异常

我们在爬取网页的过程中，肯定不会是一直一帆风顺的，会出现各种情况，比如已知网络链接异常，防火墙拦截等等，因此在开发爬虫程序的时候，对异常的处理也是非常重要的，需知道每种异常的处理方式。

Requests库支持的6中常用异常

异常	说明
requests.ConnectionError	网络连接错误异常，如DNS解析失败，拒绝连接等
requests.HTTPError	HTTP错误异常
requests.URLRequired	URL缺失异常
requests.TooManyRedirects	超过最大重定向次数，产生重定向异常
requests.ConnectTimeout	连接远程服务器超时异常
requests.Timeout	请求URL超时，产生超时异常

Requests中的异常方法

r.raise_for_status() # 如果不是200，产生异常requests.HTTPError

通过一个实际的例子，演示一下：

import requests

def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()  # 如果状态不是200，则引发HTTPError异常
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except Exception as e:
        return "产生异常"

if __name__ == '__main__':
    url = "https://baidu.com"
    print(getHTMLText(url))

可以把上面的实例看成一个爬虫代码的简单结构。

本文为原创文章，未经授权禁止转载本站文章。
原文出处：兰玉磊的个人博客
原文链接：https://www.fdevops.com/2022/08/31/python-requests-31158
版权：本文采用「署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际」知识共享许可协议进行许可。

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Python 中被认为最好用的 HTTP 库 Requests 的使用

Python 中被认为最好用的 HTTP 库 Requests 的使用

HTTP协议

Requests介绍及基本使用

Requests库的方法介绍

requests.request(method, url, **kwargs)

requests.get(url, params=None, **kwargs)

requests.head(url, **kwargs)

requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)

requests.put(url, data=None, **kwargs)

requests.patch(url, data=None, **kwargs)

requests.delete(url, **kwargs)

爬取网页的通用代码结构

编码的简单介绍

Requests中的常用异常

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