Python之 requests的使用(一)

下面就来详细讲解一下“Python之requests的使用(一)”的完整攻略。

1. HTTP协议及requests库简介

HTTP(Hypertext Transfer Protocol)是一种协议,它建立在TCP/IP协议之上,用于客户端和服务器之间的通信。在HTTP中,客户端向服务器发送HTTP请求,服务器响应该请求并返回HTTP响应,从而建立起一次基于请求和响应的通信。

requests库是Python中用于发送HTTP请求的第三方库。使用requests库,可以轻松地向远程服务器发送HTTP请求,同时处理响应信息。

2. requests库的基本用法

导入requests库:

import requests

发送GET请求:

response = requests.get('http://www.example.com') # 发送GET请求
print(response.text) # 打印响应内容

发送POST请求:

data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('http://www.example.com', data=data) # 发送POST请求
print(response.text) # 打印响应内容

3. requests库常用方法详解

发送HTTP请求的基本方式有GET和POST两种,requests库提供了对应的方法:

  • requests.get(url, params=None, **kwargs):发送GET请求。
  • requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs):发送POST请求。

其中,参数params用于指定请求的参数;参数data用于指定POST请求中的表单数据;参数json用于指定POST请求中的JSON数据;参数**kwargs用于传递其他HTTP请求参数,例如headers、timeout等。

以下是requests库常用方法的详细说明:

  • response = requests.request(method, url, **kwargs):发送HTTP请求,method可选项有GET、POST、PUT、DELETE、HEAD等。
  • response.status_code:HTTP响应状态码。
  • response.text:HTTP响应内容,以字符串形式返回。
  • response.json():HTTP响应内容,以JSON形式返回。
  • response.headers:HTTP响应头信息。
  • response.cookies:HTTP响应Cookies。
  • response.content:HTTP响应正文,以bytes形式返回。

4. 示例说明

以下是两个使用requests库的示例:

示例一:获取IP地址

import requests

url = 'http://httpbin.org/ip'
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    print(response.json()['origin'])
else:
    print('请求失败')

解析:该示例发送GET请求获取IP地址。httpbin.org是一个HTTP请求测试服务器,此处访问其API接口/ip,可以返回发起请求的IP地址。获取IP地址可以通过解析返回结果中的'origin'字段实现。

示例二:文件上传

import requests

url = 'http://httpbin.org/post'
files = {'file': open('file.txt', 'rb')}
response = requests.post(url, files=files)

if response.status_code == 200:
   print(response.json()['files'])
else:
   print('请求失败')

解析:该示例采用POST方式发送文件上传请求。文件上传需要使用multipart/form-data格式,一般情况下会使用form-data形式来提交文件。在requests库中,可使用files参数来指定上传文件。文件指定方式有两种:使用open()函数打开文件和使用字符串形式指定文件内容。请求成功后,可通过解析返回结果中的'files'字段得到上传文件的相关信息。

5. 总结

本篇攻略详细介绍了Python中使用requests库进行HTTP请求的基本使用方法和常用方法,同时介绍了两个使用requests库的实际应用示例。对于使用requests库进行HTTP请求的初学者,本篇攻略希望可以为您提供一些指导。

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:Python之 requests的使用(一) - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月13日
下一篇 2023年5月13日

相关文章

  • C++调用Python基础功能实例详解

    C++调用Python基础功能实例详解 背景介绍 C++作为一门强类型的编程语言,具有高效、稳定的特点,但在数据分析、机器学习、人工智能等领域,Python的使用越来越广泛。因此,如何在C++中调用Python的基础功能,成为了一个重要的问题。 准备条件 在开始之前,我们需要做好以下准备工作: 在系统中安装Python解释器; 安装C++与Python的代码…

    python 2023年5月30日
    00
  • python使用xlrd模块读写Excel文件的方法

    下面是详细讲解“Python使用xlrd模块读写Excel文件的方法”的完整实例教程。 1. 安装xlrd模块 在使用xlrd模块前,需要先安装。可以使用pip命令在命令行中进行安装,命令如下: pip install xlrd 2. 读取Excel文件中的内容 可以使用open_workbook()函数打开一个Excel文件,并获取其中的数据。下面是一个读…

    python 2023年5月13日
    00
  • 使用 subprocess 在 python 中执行 linux 命令,然后获取结果提示

    【问题标题】:Using subprocess to execute a linux command in python and then grab the resulting prompt使用 subprocess 在 python 中执行 linux 命令,然后获取结果提示 【发布时间】:2023-04-05 22:14:01 【问题描述】: 我正在使用…

    Python开发 2023年4月6日
    00
  • Python使用add_subplot与subplot画子图操作示例

    下面是Python使用add_subplot与subplot画子图的详细攻略: 一、add_subplot与subplot的区别 在Matplotlib中,add_subplot()与subplot()函数都可以用来制作子图,但它们存在一些区别。 add_subplot()函数:主要用于创建多个子图的情况,目前可用的参数包括三个数字,分别表示子图的行数、列数…

    python 2023年6月6日
    00
  • python dataframe 输出结果整行显示的方法

    当使用Python中的pandas库来处理和分析数据时,使用DataFrame类型变量是非常常见的。在处理数据的过程中,我们通常需要将DataFrame输出为可视化的表格,以便于更好地理解数据。但是,在默认情况下,DataFrame输出的结果往往是显示行数过多时会自动省略中间的行,以节省空间。这种情况下,我们可能会想要一次性显示DataFrame整行的全部内…

    python 2023年6月5日
    00
  • Python 列表排序详解

    在Python中,列表(List)是一种常用的数据类型,它可以存储多个元素,并且这些元素可以是同一种或不同的类型。本文将详细讲解Python中列表的排序操作,包括使用sort()方法sorted()函数进行排序,同时提供多个示例说明。 列表排序 方法一:使用sort()方法 在Python中,可以使用sort()`方法对列表进行排序。该方法会直接修改原列表,…

    python 2023年5月13日
    00
  • Python实现截取PDF文件中的几页代码实例

    Python实现截取PDF文件中的几页代码实例 在Python中使用PyPDF2库,可以轻松地截取PDF文件中的几页,并保存为新的PDF文件。 步骤 步骤1:安装PyPDF2库 在终端或命令提示符中运行以下命令: pip install PyPDF2 步骤2:导入PyPDF2库 在Python脚本中导入PyPDF2库: import PyPDF2 步骤3:截…

    python 2023年6月6日
    00
  • pandas 给dataframe添加列名的两种方法

    以下是详细的实例教程,包含两种添加列名的方法和示例说明。 方法一:在生成 dataframe 时指定列名 生成 dataframe 时可以在构造器中指定列名,例如: import pandas as pd import numpy as np data = [ [1, ‘A’, 10], [2, ‘B’, 20], [3, ‘C’, 30], [4, ‘D’…

    python 2023年5月13日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部