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requests HTTP 库 | requests HTTP 库,基于 urllib 封装。 |
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7Wate | 2023-10-19 |
Requests 是 Python 的一个非常流行和强大的 HTTP 库,使用 Requests 可以极其方便地发送 HTTP/HTTPS 请求,然后获取并解析响应。它的语法简洁而又优雅,出色地符合 Python 风格,相比起 Python 自带的 urllib 来说,Requests 无疑更加人性化和易用。
概述
**Requests 库的目标就是让 HTTP 请求变得简单而又 Pythonic。**它可以显著减少程序员发送 HTTP 请求的工作量。使用 Requests,你不必手动添加查询字符串到 URL 中,或 encode post 数据了。一切都自动完成。
Requests Vs Urllib
Python 内置的 urllib 模块也可以发送网络请求,但其 API 不够优雅简洁。与 urllib 相比,Requests 更加 Pythonic,而且更简单易用。
# 使用 urllib 获取一个网页的代码
import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('https://www.python.org')
html = response.read()
# 使用 Requests 获取同一个页面的代码
import requests
response = requests.get('https://www.python.org')
html = response.text
# Requests 允许使用 params 关键字传递参数,数据自动编码
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = requests.get('https://httpbin.org/get', params=payload)
# 而通过 urllib 则要手动编码
import urllib.parse
import urllib.request
url = 'https://httpbin.org/get' + '?' + urllib.parse.urlencode(payload)
resp = urllib.request.urlopen(url)
总之,Requests 相对于 urllib 更加简洁易用。
对比项 | requests | urllib |
---|---|---|
发送请求方法 | 简洁的 requests.get()/post() | 较复杂的 urllib.request.urlopen() |
参数传递 | 自动编码,直接传 dict | 需要手动 urlencode |
请求头 | 直接传 dict 作为 headers | 通过 Request 类设置 |
响应内容 | 多属性访问 text/content/json/raw 等 | 仅 response.read() |
编码支持 | 自动编码 | 需要手动编码 |
连接池 | 支持连接池和会话 | 不支持 |
异常处理 | 提供多种请求相关异常 | 仅 urllib.error 异常 |
证书验证 | 通过 verify 参数验证 SSL 证书 | 通过 context 参数验证 |
代理设置 | 支持通过 proxies 参数 | 较复杂的 ProxyHandler |
Cookies | 提供 cookie 参数 | 通过 cookielib 模块管理 |
重定向 | 自动处理,可通过 max_redirects 配置 | 需要手动处理 |
基本认证 | 通过 auth 参数 | 通过 HTTPSHandler |
流请求 | 内置支持 | 需要自定义 |
异步请求 | 支持异步模式 | 不支持异步 |
Requests 的关键特性
- 继承了 urllib 的所有特性
- 支持 HTTP 连接保持和连接池,提高效率
- 支持使用 cookie 跟踪会话
- 支持文件上传
- 支持自动解码内容
- 支持国际化的 URL 和 POST 数据自动编码
- 更加 Pythonic 的 API
- 连接超时设置
- 支持 HTTPS 请求,SSL 证书验证
- 自动解压
- 流下载
- 支持基本/摘要式的身份认证
基础用法
构造请求
import requests
# requests.get 用于获取页面信息,
response = requests.get('https://www.example.com')
# requests.post 用于提交 POST 请求。
response = requests.post('https://httpbin.org/post', data = {'key':'value'})
获取响应
# 获取响应的内容使用 text 属性
html = response.text
# 获取二进制响应内容使用 content 属性
png_data = response.content
# 获取 JSON 响应使用 json() 方法
json_data = response.json()
获取响应状态码
获取响应状态码,可以检查 response.status_code:
print(response.status_code)
200
Requests 还提供了一个内置的状态码查询对象 requests.codes。例如:
print(requests.codes.ok)
200
请求参数
向请求中传入参数,有以下几种方法:
- 通过 params 参数传入键值对
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = requests.get('https://httpbin.org/get', params=payload)
- 通过字典直接作为 params 参数传入
params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = requests.get('https://httpbin.org/get', params)
- 通过 url 中的查询字符串传递参数
url = 'https://httpbin.org/get?key1=val1&key2=val2'
r = requests.get(url)
设置请求头
可以通过 headers 参数设置 HTTP 请求头,例如:
url = 'https://httpbin.org/get'
headers = {'user-agent': 'my-app/0.0.1'}
r = requests.get(url, headers=headers)
响应内容
对于响应内容,有多种属性供访问:
属性 | 说明 |
---|---|
r.text | 字符串形式的响应体,会自动解码 |
r.content | 字节形式的响应体,可迭代 |
r.json() | 将 JSON 响应转换为字典 |
r.raw | 原始响应体,需要自行解码 |
r.encoding | 响应体编码方式 |
r.status_code | HTTP 响应状态码 |
r.headers | 响应头部的字典 |
r.request | 请求的 Request 对象 |
r.url | 请求的 URL |
r.history | 请求的重定向信息 |
例如:
r = requests.get('https://api.github.com')
print(r.text) # 字符串形式的响应体
print(r.content) # 字节形式的响应体,可迭代
print(r.json()) # JSON格式转换为字典
print(r.raw) # 返回原始响应体
高级用法
Requests 还提供了很多高级功能,极大地丰富了这一模块的使用场景。
会话维持
Requests 提供了 session 对象,用于实现会话维持:
s = requests.Session()
s.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789')
r = s.get("http://httpbin.org/cookies")
print(r.text)
# '{"cookies": {"sessioncookie": "123456789"}}'
默认的 requests 函数并不会在同一个 session 中保持 cookie,所以它不会在跨请求保持状态。要保持会话,就需要使用 session 对象。
SSL 证书验证
Requests 可以验证 SSL 证书,你可以指定一个本地证书用作客户端证书,以完成客户端验证:
import requests
resp = requests.get('https://example.com', verify='path/to/certfile')
或者你也可以指定一个本地证书作为 CA 证书 BUNDLE,来验证请求的 TLS 服务端证书:
import requests
resp = requests.get('https://example.com', verify='path/to/cacert.pem')
代理设置
使用代理也很简单:
import requests
proxies = {
"http": "http://10.10.1.10:3128",
"https": "http://10.10.1.10:1080",
}
requests.get("http://example.org", proxies=proxies)
你也可以通过环境变量 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY 配置代理。
超时设置
通过 timeout 参数,可以告诉 requests 等待服务器响应的超时时间,以秒为单位:
requests.get('https://github.com', timeout=0.001)
分别为连接超时 connect timeou t 和读取超时 read timeout:
requests.get('https://github.com', timeout=(3.05, 10))
好的,文章继续:
异常处理
Requests 的异常类型主要分为以下几类:
- 连接异常:包括 RequestsConnectionError 和 ConnectTimeout,表示与远程服务器的连接发生错误。
- 超时异常:RequestsTimeout 表示请求超时。可以分为连接超时和读取超时。
- TooManyRedirects:表示重定向次数超过了最大限制(默认为 30 次)。
- HTTP 错误:HTTPError 表示 HTTP 错误响应,例如 404 或者 500 等。Requests 会自动为其封装异常。
- 请求异常:RequestException 是 Requests 库自身的异常基类。
- SSL 错误:SSLError 表示 SSL 证书验证错误。
- 代理错误:ProxyError 表示代理连接失败。
- 数据解析错误:JSONDecodeError 和 DecodeError 表示响应数据解析错误。
- 其他:ConnectionError、InvalidURL 等其他异常。
可以通过 try except 语句捕获这些 异常:
import requests
try:
response = requests.get('https://httpbin.org/delay/10', timeout=2)
except requests.ConnectTimeout:
print('Connection timed out')
except requests.ConnectionError:
print('Connection error')
如果不捕获异常,程序会中断并抛出异常。
异常类型 | 说明 |
---|---|
RequestsConnectionError | 网络连接错误 |
ConnectTimeout | 连接超时错误 |
RequestsTimeout | 请求超时错误 |
TooManyRedirects | 重定向次数超限 |
HTTPError | HTTP 错误响应 |
RequestException | 请求异常基类 |
SSLError | SSL 证书验证错误 |
ProxyError | 代理连接错误 |
JSONDecodeError | JSON 解析错误 |
ConnectionError | 连接错误 |
流式下载
对于大文件下载,可以使用流模式节省内存:
with requests.get('http://httpbin.org/stream/100', stream=True) as r:
for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):
print(chunk)
该模式仅当你在迭代时才会持续下载响应体部分,如果你要多次读取响应,必须使用 r.content 访问内容。
连接重试
可以通过设置 retries 参数,让请求在遇到连接错误时自动重试指定次数:
from requests.adapters import HTTPAdapter
s = requests.Session()
retries = Retry(total=5, backoff_factor=1, status_forcelist=[502, 503, 504])
s.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
如果响应状态码是 502/503/504,该请求会重试最多 5 次。
实践技巧
文件上传
Requests 使得文件上传变得极其简单:
url = 'https://httpbin.org/post'
files = {'file': open('report.pdf', 'rb')}
r = requests.post(url, files=files)
我们只需要在传递的字典中设置好文件名和文件对象即可,Requests 会帮你正确编码并发送。
获取图片
由于图片也是一种二进制数据,所以获取图片可以这么写:
url = 'https://images.pexels.com/photos/1562477/pexels-photo-1562477.jpeg'
r = requests.get(url)
with open('image.jpeg', 'wb') as f:
f.write(r.content)
图片内容保存在 r.content 中,我们可以直接 write 到文件。
Prepared Request
如果要一次构造同一个请求发送多次,可以使用 Prepared Request:
url = 'https://httpbin.org/post'
data = {'key':'value'}
headers = {'User-Agent': 'my-app'}
request = requests.Request('POST', url, data=data, headers=headers)
prepared_request = request.prepare()
s = requests.Session()
response = s.send(prepared_request)
异步 Requests
基于 Gevent 的异步
import requests
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
urls = [
'https://www.python.org',
'https://www.mi.com',
'https://www.baidu.com'
]
jobs = [gevent.spawn(requests.get, url) for url in urls]
gevent.joinall(jobs)
print([job.value.text for job in jobs])
基于 Asyncio 的异步
import asyncio
import requests
async def download_site(url, session):
async with session.get(url) as response:
print(f"Read {len(response.content)} from {url}")
async def download_all_sites(sites):
async with requests.Session() as session:
tasks = []
for url in sites:
task = asyncio.ensure_future(download_site(url, session))
tasks.append(task)
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == "__main__":
sites = [
"https://www.jython.org",
"http://olympus.realpython.org/dice",
] * 80
asyncio.run(download_all_sites(sites))