关于Python网络爬虫requests库的介绍

下面是对Python网络爬虫requests库的介绍:

一、什么是requests库

requests库是Python中一个常用的HTTP客户端库,可以帮助我们简化HTTP请求过程中的重复代码。requests库可以轻松地与所有类型的Web服务进行交互。

二、requests库的使用

1. 基本的HTTP请求

在requests库中,HTTP请求是通过Requests类中的方法来实现的。以下是实现GET和POST请求的基本代码:

import requests

# 发送GET请求并返回响应
response = requests.get(url, params=None, **kwargs)

# 发送POST请求并返回响应
response_post = requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)

其中,url是请求的目标地址,params是可选的查询字符串参数,data是POST请求的表单数据,json是POST请求的JSON数据。其他可选参数通过kwargs传递。

2. 响应的处理

请求成功后,可以使用response对象来获取响应数据。以下是一些常用的处理响应数据的方法:

  • 获取响应内容:response.content或response.text
  • 获取响应头:response.headers
  • 获取状态码:response.status_code
  • 获取请求的URL:response.url
  • 获取cookies:response.cookies

3. HTTP会话

HTTP会话是requests库中的一个重要特性,它可以帮助我们保持一段时间内的会话状态。以下是实现HTTP会话的基本代码:

import requests

# 创建会话对象
session = requests.Session()

# 通过会话对象发送请求
response = session.get(url)

# 关闭会话
session.close()

在这个例子中,我们首先创建了一个会话对象session,然后使用session发送请求,最后通过session.close()关闭了会话。

4. Headers

Header是HTTP请求中一个非常重要的部分,它包含了许多的元数据。requests库中有一个headers参数,用于指定HTTP请求的头部信息。以下是指定HTTP头部的代码:

import requests

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

在这个例子中,我们使用headers参数指定了User-Agent头部信息。

三、requests库的优势

requests库是Python中一个非常流行的网络请求库,它的优势在于:

  • 简单易用:requests库提供了非常简单易用的API,能够轻松实现HTTP请求。
  • 支持各种请求方式:requests库支持GET、POST等多种请求方式。
  • 支持多种编码方式:requests库支持多种编码方式,包括JSON、XML等。
  • 支持HTTPS:requests库支持HTTPS协议。
  • 支持Cookies:requests库支持处理Cookies。
  • 支持Session:requests库支持会话管理,可以完成会话状态的保持。
  • 支持代理:requests库支持设置代理。

四、实例

1. 网站的基本信息抓取

以下代码实现了通过requests库抓取百度首页的HTML代码,并打印出其状态码和响应内容:

import requests

url = "http://www.baidu.com/"
response = requests.get(url)
print(response.status_code)
print(response.content.decode('utf-8'))

2. 使用requests库发送POST请求

以下代码实现了通过requests库向一个带有参数的URL发送POST请求:

import requests

url = "http://www.example.com/login.php"
data = {'username': 'myusername', 'password': 'mypassword'}

response = requests.post(url, data=data)

在这个例子中,我们向http://www.example.com/login.php发送了一个POST请求,并传递了一个名为data的字典作为参数。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:关于Python网络爬虫requests库的介绍 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月25日
下一篇 2023年5月25日

相关文章

  • Epson(1640XL)扫描仪软故障一例-Epson Scan无法启动

    针对“Epson(1640XL)扫描仪软故障一例-Epson Scan无法启动”这个问题,我们可以采取以下步骤来进行解决: 1. 清理Epson Scan软件及相关驱动程序 首先,我们需要彻底删除Epson Scan软件以及相关的驱动程序。具体步骤如下: 打开控制面板,点击“程序和功能”,在程序列表中找到Epson Scan及相关驱动程序,选择卸载。 在卸载…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • windows下Pycharm安装opencv的多种方法

    下面是 windows 下 Pycharm 安装 OpenCV 的多种方法的完整攻略: 方法一:使用 Pycharm 的 Package 安装 OpenCV 打开 Pycharm,选择菜单栏的 File -> Settings -> Project -> Project Interpreter。 在右上方的搜索框中输入“opencv-pyt…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • 解决docker images 镜像消失的问题

    针对“解决docker images 镜像消失的问题”的完整攻略,以下是详细的步骤说明和示例: 1. 确认镜像是否存在 首先,我们需要确认镜像是否真的丢失了。可以通过docker images命令来查看本地镜像列表。如果镜像确实消失了,那么列表中是看不到这个镜像的。 示例1:检查本地是否存在mysql5.7镜像 $ docker images | grep …

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • 宏碁未来蜂鸟轻薄环保电脑怎么样 宏碁未来蜂鸟轻薄环保电脑评测

    宏碁未来蜂鸟轻薄环保电脑评测 宏碁未来蜂鸟轻薄环保电脑是一款采用环保材质设计的轻薄笔记本电脑。它采用了第10代英特尔酷睿处理器、64GB内存和1TB硬盘。在轻薄设计的同时,它不会牺牲性能,让消费者得到了很好的使用体验。 性能 宏碁未来蜂鸟轻薄环保电脑的处理器采用第10代英特尔酷睿处理器,这是目前笔记本电脑市场上性能最优秀的处理器之一。它还配备了64GB内存和…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • JavaScript实现的内存数据库LokiJS介绍和入门实例

    JavaScript实现的内存数据库LokiJS介绍和入门实例 什么是LokiJS? LokiJS是一个轻量的、JavaScript实现的内存数据库,它提供了类似于MongoDB的文档数据库的数据存储、查询和修改功能,但是在内存中运行,不需要安装和配置数据库软件,在浏览器和Node.js环境中都可以运行。 LokiJS提供了非常简单的API,使得开发者可以很…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • opencv python在视屏上截图功能的实现

    接下来将详细讲解如何在Python中使用OpenCV实现视频截图的功能。 1. 安装必要的库 首先,您需要在计算机上安装OpenCV和Python。可以到OpenCV和Python官网进行下载并安装。另外,您还需要安装numpy库。 pip install opencv-python numpy 2. 读取视频文件 在Python中,使用VideoCaptu…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • 使Nginx服务器支持.htaccess的方法

    要使 Nginx 服务器支持 .htaccess 文件,可以通过以下步骤进行设置: 步骤一:安装 Nginx 首先需要安装 Nginx,具体安装方法可以参考官方文档或者相应的安装教程。 步骤二:修改 Nginx 配置文件 编辑 Nginx 的配置文件,一般在 /etc/nginx/nginx.conf 位置,找到以下代码段: server { listen …

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • pytorch中retain_graph==True的作用说明

    在使用PyTorch进行深度学习模型训练时,我们经常需要调整模型的超参数或者添加新的训练的参数,而这样的改动往往需要重新构建计算图(Computation Graph),这时候就需要设置retain_graph参数来保存计算图。 retain_graph参数 我们知道,PyTorch在进行前向传播和反向传播时都是通过计算图来实现的。计算图是由模型的输入和参数…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部