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requests HTTP 库	requests HTTP 库，基于 urllib 封装。	requests Python 拓展模块	Python/PyPI 技术/程序语言	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：

1. 通过 params 参数传入键值对

payload = {'key1'： 'value1'， 'key2'： 'value2'}
r = requests.get('https：//httpbin.org/get'， params=payload) 

1. 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)

1. 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))