笔触狂放9

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全网最全！Python爬虫requests库教程(附案例)_import requests

作者：笔触狂放9 | 2024-04-21 13:31:23

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import requests

1.requests 库简介

Requests 是一个为人类设计的简单而优雅的 HTTP 库。requests 库是一个原生的 HTTP 库，比 urllib3 库更为容易使用。requests 库发送原生的 HTTP 1.1 请求，无需手动为 URL 添加查询串，也不需要对 POST 数据进行表单编码。相对于 urllib3 库， requests 库拥有完全自动化 Keep-alive 和 HTTP 连接池的功能。requests 库包含的特性如下。

❖ 1Keep-Alive & 连接池

❖ 国际化域名和 URL

❖ 带持久 Cookie 的会话

❖ 浏览器式的 SSL 认证

❖ 自动内容解码

❖ 基本 / 摘要式的身份认证

❖ 优雅的 key/value Cookie

❖ 自动解压

❖ Unicode 响应体

❖ HTTP(S) 代理支持

❖ 文件分块上传

❖ 流下载

❖ 连接超时

❖ 分块请求

❖ 支持 .netrc

1.1 Requests 的安装

pip install requests  
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1.2 Requests 基本使用

代码 1-1: 发送一个 get 请求并查看返回结果

import requests  
url = 'http://www.tipdm.com/tipdm/index.html' # 生成get请求  
rqg = requests.get(url)  
# 查看结果类型  
print('查看结果类型：', type(rqg))  
# 查看状态码  
print('状态码：',rqg.status_code)  
# 查看编码  
print('编码 ：',rqg.encoding)  
# 查看响应头  
print('响应头：',rqg.headers)  
# 打印查看网页内容  
print('查看网页内容：',rqg.text)  

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查看结果类型：<class ’requests.models.Response’>  
状态码：200  
编码 ：ISO-8859-1  
响应头：{’Date’: ’Mon, 18 Nov 2019 04:45:49 GMT’, ’Server’: ’Apache-Coyote/1.1’, ’  
Accept-Ranges’: ’bytes’, ’ETag’: ’W/"15693-1562553126764"’, ’Last-Modified’: ’  
Mon, 08 Jul 2019 02:32:06 GMT’, ’Content-Type’: ’text/html’, ’Content-Length’: ’  
15693’, ’Keep-Alive’: ’timeout=5, max=100’, ’Connection’: ’Keep-Alive’}  

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1.3 Request 基本请求方式

你可以通过 requests 库发送所有的http请求：

requests.get("http://httpbin.org/get") #GET请求  
requests.post("http://httpbin.org/post") #POST请求  
requests.put("http://httpbin.org/put") #PUT请求  
requests.delete("http://httpbin.org/delete") #DELETE请求  
requests.head("http://httpbin.org/get") #HEAD请求  
requests.options("http://httpbin.org/get") #OPTIONS请求  

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2.使用Request发送GET请求

HTTP中最常见的请求之一就是GET 请求，下面首先来详细了解一下利用requests构建GET请求的方法。

GET 参数说明：get(url, params=None, **kwargs):

❖ URL: 待请求的网址

❖ params ：（可选）字典，列表为请求的查询字符串发送的元组或字节

❖ **kwargs: 可变长关键字参数

首先，构建一个最简单的 GET 请求，请求的链接为 http://httpbin.org/get ，该网站会判断如果客户端发起的是 GET 请求的话，它返回相应的请求信息，如下就是利用 requests构建一个GET请求

import requests  
r = requests.get(http://httpbin.org/get)  
print(r.text)  
{  
"args": {},  
"headers": {  
"Accept": "*/*",  
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",  
"Host": "httpbin.org",  
"User-Agent": "python-requests/2.24.0",  
"X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5fb5b166-571d31047bda880d1ec6c311"  
},  
"origin": "36.44.144.134",  
"url": "http://httpbin.org/get"  
}  

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可以发现，我们成功发起了 GET 请求，返回结果中包含请求头、URL 、IP 等信息。那么，对于 GET 请求，如果要附加额外的信息，一般怎样添加呢？

2.1 发送带 headers 的请求

首先我们尝试请求知乎的首页信息

import requests  
response = requests.get(’https://www.zhihu.com/explore’)  
print(f"当前请求的响应状态码为：{response.status_code}")  
print(response.text)  

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当前请求的响应状态码为：400

400 Bad Request

openresty

这里发现响应的状态码为 400 ，说明我们请求失败了，因为知乎已经发现了我们是一个爬虫，因此需要对浏览器进行伪装，添加对应的 UA 信息。

import requests  
headers = {"user-agent": ’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36’}  
response = requests.get(’https://www.zhihu.com/explore’, headers=headers)  
print(f"当前请求的响应状态码为：{response.status_code}")  
# print(response.text)  

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当前请求的响应状态码为：200

<!doctype html>

…

这里我们加入了 headers 信息，其中包含了 User-Agent 字段信息，也就是浏览器标识信息。很明显我们伪装成功了！这种伪装浏览器的方法是最简单的反反爬措施之一。

GET 参数说明：携带请求头发送请求的方法

requests.get(url, headers=headers)

-headers 参数接收字典形式的请求头

-请求头字段名作为 key ，字段对应的值作为 value

练习

请求百度的首页 https://www.baidu.com , 要求携带 headers, 并打印请求的头信息 !

解

import requests  
url = 'https://www.baidu.com'  
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}  
# 在请求头中带上User-Agent，模拟浏览器发送请求  
response = requests.get(url, headers=headers)  
print(response.content)  
# 打印请求头信息  
print(response.request.headers)  

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2.2 发送带参数的请求

我们在使用百度搜索的时候经常发现 url 地址中会有一个 ‘?‘ ，那么该问号后边的就是请求参数，又叫做查询字符串!

通常情况下我们不会只访问基础网页，特别是爬取动态网页时我们需要传递不同的参数获取不同的内容；GET 传递参数有两种方法，可以直接在链接中添加参数或者利用 params 添加参数。

2.2.1 在 url 携带参数

直接对含有参数的url发起请求

import requests  
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}  
url = ’https://www.baidu.com/s?wd=python’  
response = requests.get(url, headers=headers)  

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2.2.2 通过 params 携带参数字典

1.构建请求参数字典

2.向接口发送请求的时候带上参数字典，参数字典设置给 params

import requests  
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}  
# 这是目标url  
# url = ’https://www.baidu.com/s?wd=python’  
# 最后有没有问号结果都一样  
url = ’https://www.baidu.com/s?’  
# 请求参数是一个字典 即wd=python  
kw = {’wd’: ’python’}  
# 带上请求参数发起请求，获取响应  
response = requests.get(url, headers=headers, params=kw)  
print(response.content)  

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通过运行结果可以判断，请求的链接自动被构造成了：

http://httpbin.org/get?key2=value2&key1=value1 。

另外，网页的返回类型实际上是str类型，但是它很特殊，是 JSON格式的。所以，如果想直接解析返回结果，得到一个字典格式的话，可以直接调用json() 方法。示例如下：

import requests  
r = requests.get("http://httpbin.org/get")  
print( type(r.text))  
print(r.json())  
print( type(r. json()))  

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< class ’str’ >

{ ’args’ : {}, ’headers’ : { ’Accept’ : ’*/*’ , ’Accept-Encoding’ : ’gzip, deflate’ , ’Host’’httpbin.org’ , ’User-Agent’ : ’python-requests/2.24.0’ , ’X-Amzn-Trace-Id’ : ’Root=1-5fb5b3f9-13f7c2192936ec541bf97841’ }, ’origin’ : ’36.44.144.134’ , ’url’ : ’http://httpbin.org/get’ }

< class ’dict’ >

可以发现，调用 json() 方法，就可以将返回结果是JSON格式的字符串转化为字典。但需要注意的是，如果返回结果不是 JSON 格式，便会出现解析错误，抛出 json.decoder.JSONDecodeError异常。

补充内容，接收字典字符串都会被自动编码发送到 url ，如下：

import requests  
headers = {’User-Agent’: ’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36’}  
wd = ’张三同学’  
pn = 1  
response = requests.get(’https://www.baidu.com/s’, params={’wd’: wd, ’pn’: pn},  
headers=headers)  
print(response.url)  

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# 输出为：https://www.baidu.com/s?wd=%E9%9B%A8%E9%9C%93%E5%90%8
C%E5%AD%A6&pn=1

# 可见 url 已被自动编码
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上面代码相当于如下代码，params编码转换本质上是用urlencode

import requests  
from urllib.parse import urlencode  
headers = {’User-Agent’: ’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko)  
wd = ’张三同学’  
encode_res = urlencode({’k’: wd}, encoding=’utf-8’)  
keyword = encode_res.split(’=’)[1]  
print(keyword)  
# 然后拼接成url  
url = ’https://www.baidu.com/s?wd=%s&pn=1’ % keyword  
response = requests.get(url, headers=headers)  
print(response.url)  

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# 输出为：https://www.baidu.com/s?wd=%E9%9B%A8%E9%9C%93%E5
%90%8C%E5%AD%A6&pn=1
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2.3 使用 GET 请求抓取网页

上面的请求链接返回的是 JSON 形式的字符串，那么如果请求普通的网页，则肯定能获得相应的内容了!

import requests  
import re  
headers = {"user-agent": ’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36’}  
response = requests.get(’https://www.zhihu.com/explore’, headers=headers)  
result = re.findall("(ExploreSpecialCard-contentTitle|ExploreRoundtableCard  
questionTitle).*?>(.*?)</a>", response.text)  
print([i[1] for i in result])  

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[ ’ 西安回民街有什么好吃的？’ , ’ 西安有哪些值得逛的宝藏店铺？’ , ’ 西安哪些商圈承载着你的青春？’ , ’ 你有哪些好的驾驶习惯可以分享？’ , ’ 有哪些只有经验丰富的司机才知道的驾驶技巧？’ , ’ 有车的注意了，这些开车知识每个人都要掌握，关键时刻能救命 ’ , ’ 欢迎着陆！知乎宇宙成员招募通告’ , ’ 星球登陆问题：给你十块钱穿越到未来，怎样才能混得风生水起？’ , ’ 星球登陆问题：知乎宇宙中的「超能量」你最希望拥有哪一种？你会如何使用它？’ , ’ 挪威三文鱼，原产地至关重要 ’ , ’ 挪威最吸引人的地方有哪些？’ , ’ 生活在挪威是一种什么体验？’ , ’ 如何看待京东方 AMOLED 柔性屏量产？未来前景如何？’ , ’ 柔性屏能不能给手机行业带来革命性的影响？’ , ’ 什么是超薄可弯曲柔性电池？会对智能手机的续航产生重大影响吗？’ , ’ 美术零基础怎样才能学好美术，在艺考中取得高分？’ , ’ 清华美院被鄙视吗 ?’ , ’ 艺术生真的很差吗？’ , ’ 人应该怎样过这一生？’ , ’ 人的一生到底该追求什么？’ , ’ 人类知道世界的终极真理后会疯掉吗?’ , ’ 焦虑是因为自己能力不够吗？’ , ’ 社交恐惧症是怎样的一种体验？’ , ’ “忙起来你就没时间抑郁了”这句话有理么？’ ]

这里我们加入了 headers 信息，其中包含了 User-Agent 字段信息，也就是浏览器标识信息。如果不加这个，知乎会禁止抓取。

抓取二进制数据在上面的例子中，我们抓取的是知乎的一个页面，实际上它返回的是一个 HTML 文档。

如果想抓去图片、音频、视频等文件，应该怎么办呢？图片、音频、视频这些文件本质上都是由二进制码组成的，由于有特定的保存格式和对应的解析方式，我们才可以看到这些形形色色的多媒体。

所以，想要抓取它们，就要拿到它们的二进制码。下面以 GitHub的站点图标为例来看一下：

import requests  
response = requests.get("https://github.com/favicon.ico")  
with  
open(’github.ico’, ’wb’) as f:  
f.write(response.content)  

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Response对象的两个属性，一个是 text, 另一个是 content. 其中前者表示字符串类型文本，后者表示 bytes 类型数据 , 同样地，音频和视频文件也可以用这种方法获取。

2.4 在Headers参数中携带cookie

网站经常利用请求头中的 Cookie 字段来做用户访问状态的保持，那么我们可以在 headers 参数中添加 Cookie ，模拟普通用户的请求。

2.4.1 Cookies 的获取

为了能够通过爬虫获取到登录后的页面，或者是解决通过 cookie 的反爬，需要使用 request 来处理 cookie 相关的请求：

import requests  
url = ’https://www.baidu.com’  
req = requests.get(url)  
print(req.cookies)  
# 响应的cookies  
for key, value in req.cookies.items():  
print(f"{key} = {value}") 
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<RequestsCookieJar[<Cookie BDORZ=27315 for .baidu.com/>]>

BDORZ = 27315

这里我们首先调用 cookies 属性即可成功得到 Cookies ，可以发现它是 RequestCookieJar 类型。然后用 items() 方法将其转化为元组组成的列表，遍历输出每一个 Cookie 的名称和值，实现 Cookie 的遍历解析。

2.4.2 携带 Cookies 登录

带上 cookie 、 session 的好处：能够请求到登录之后的页面。

带上 cookie 、 session 的弊端：一套 cookie 和 session 往往和一个用户对应请求太快，请求次数太多，容易被服务器识别为爬虫。

不需要 cookie 的时候尽量不去使用 cookie 但是为了获取登录之后的页面, 我们必须发送带有 cookies 的请求我们可以直接用 Cookie 来维持登录状态 , 下面以知乎为例来说明。首先登录知乎，将 Headers 中的 Cookie 内容复制下来。

➢ 从浏览器中复制 User-Agent 和 Cookie

➢ 浏览器中的请求头字段和值与 headers 参数中必须一致

➢ headers 请求参数字典中的 Cookie 键对应的值是字符串

import requests  
import re  
# 构造请求头字典  
headers = {  
# 从浏览器中复制过来的User-Agent  
"user-agent": ’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (  
KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36’,  
# 从浏览器中复制过来的Cookie  
"cookie": ’xxx这里是复制过来的cookie字符串’}  
# 请求头参数字典中携带cookie字符串  
response = requests.get(’https://www.zhihu.com/creator’, headers=headers)  
data = re.findall(’CreatorHomeAnalyticsDataItem-title.*?>(.*?)</div>’,response.text)  
print(response.status_code)  
print(data)  

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当我们不携带 Cookies 进行请求时：

import requests  
import re  
headers = {"user-agent": ’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36’}  
response = requests.get(’https://www.zhihu.com/creator’, headers=headers)  
data = re.findall(’CreatorHomeAnalyticsDataItem-title.*?>(.*?)</div>’,response.text)  
print(response.status_code)  
print(data)  

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[]

在打印的输出结果中为空 , 两者对比 , 则成功利用 headers 参数携带 cookie ，获取登陆后才能访问的页面!

2.4.3 cookies 参数的使用

上一小节我们在headers参数中携带cookie ，也可以使用专门的cookies参数。

❖ 1. cookies 参数的形式：字典

cookies = “cookie 的 name”:“cookie 的 value”

➢ 该字典对应请求头中 Cookie 字符串，以分号、空格分割每一对字典键值对

➢ 等号左边的是一个 cookie 的 name ，对应 cookies 字典的 key

➢ 等号右边对应 cookies 字典的 value

❖ 2.cookies 参数的使用方法

response = requests.get(url, cookies)

❖ 3. 将 cookie 字符串转换为 cookies 参数所需的字典：

cookies_dict = { cookie . split ( ’=’ ) [ 0 ]: cookie . split ( ’=’ ) [- 1 ] for cookie in

cookies_str . split ( ’; ’ ) }

❖ 4. 注意：cookie 一般是有过期时间的，一旦过期需要重新获取

response = requests.get(url, cookies)  
import requests  
import re  
url = ’https://www.zhihu.com/creator’  
cookies_str = ’复制的cookies’  
headers = {"user-agent": ’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36’}  
cookies_dict = {cookie.split(’=’, 1)[0]:cookie.split(’=’, 1)[-1] for cookie in  
cookies_str.split(’; ’)}  
# 请求头参数字典中携带cookie字符串  
resp = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies_dict)  
data = re.findall(’CreatorHomeAnalyticsDataItem-title.*?>(.*?)</div>’,resp.text)  
print(resp.status_code)  
print(data)  

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[ ’python 中该怎么把这种 id 不同但是 class 相同的方法写成一个整合呀？’ , ’ 父母没有能力给我买电脑的钱，我该怎么办？’ , ’ 一句话形容一下你现在的生活状态？’ ]

2.4.4 构造RequestsCookieJar对象进行cookies设置

在这里我们还可以通过构造 RequestsCookieJar 对象进行 cookies 设置 , 示例代码如下:

import requests  
import re  
url = ’https://www.zhihu.com/creator’  
cookies_str = ’复制的cookies’  
headers = {"user-agent": ’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36’}  
jar = requests.cookies.RequestsCookieJar()  
for cookie in cookies_str.split(’;’):  
key,value = cookie.split(’=’,1)  
jar. set(key,value)  
# 请求头参数字典中携带cookie字符串  
resp = requests.get(url, headers=headers, cookies=jar)  
data = re.findall(’CreatorHomeAnalyticsDataItem-title.*?>(.*?)</div>’,resp.text)  
print(resp.status_code)  
print(data)  

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这里我们首先新建了一个RequestCookieJar对象，然后将复制下来的cookies利用split() 方法分剖，接着利用 set()方法设置好每个Cookie的key和value，然后通过调用 requests的get()方法并传递给cookies参数即可。

当然，由于知乎本身的限制， headers参数也不能少，只不过不需要在原来的 headers 参数里面设置 cookie 字段了。测试后，发现同样可以正常登录知乎。

2.4.5 cookieJar 对象转换为 cookies 字典的方法

使用 requests 获取的 resposne 对象，具有 cookies 属性。该属性值是一个 cookieJar 类型，包含了对方服务器设置在本地的 cookie 。我们如何将其转换为 cookies 字典呢？

❖ 1. 转换方法

cookies_dict = requests.utils.dict_from_cookiejar(response.cookies)

❖ 2. 其中 response.cookies 返回的就是 cookieJar 类型的对象

❖ 3. requests.utils.dict_from_cookiejar 函数返回 cookies 字典

import requests  
import re  
url = 'https://www.zhihu.com/creator'  
cookies_str = '复制的cookies'  
headers = {"user-agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'}  
cookie_dict = {cookie.split('=', 1)[0]:cookie.split('=', 1)[-1] for cookie in  
cookies_str.split('; ')}  
# 请求头参数字典中携带cookie字符串  
resp = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies_dict)  
data = re.findall('CreatorHomeAnalyticsDataItem-title.*?>(.*?)</div>',resp.text)  
print(resp.status_code)  
print(data)  
# 可以把一个字典转化为一个requests.cookies.RequestsCookieJar对象  
cookiejar = requests.utils.cookiejar_from_dict(cookie_dict, cookiejar=None,  
overwrite=True)  
type(cookiejar) # requests.cookies.RequestsCookieJar  
type(resp.cookies) # requests.cookies.RequestsCookieJar  
#构造RequestsCookieJar对象进行cookies设置其中jar的类型也是 requests.cookies.  
RequestsCookieJar  
#cookiejar转字典  
requests.utils.dict_from_cookiejar(cookiejar)  

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2.5 Timeout 设置

在平时网上冲浪的过程中，我们经常会遇到网络波动，这个时候，一个请求等了很久可能任然没有结果。

在爬虫中，一个请求很久没有结果，就会让整个项目的效率变得非常低，这个时候我们就需要对请求进行强制要求，让他必须在特定的时间内返回结果，否则就报错。

❖ 1. 超时参数 timeout 的使用方法

response = requests.get(url, timeout=3)

❖ 2. timeout=3 表示：发送请求后， 3 秒钟内返回响应，否则就抛出异常

url = ‘http://www.tipdm.com/tipdm/index.html’

#设置超时时间为2

print(‘超时时间为2:’,requests.get(url,timeout=2))

超时时间过短将会报错

requests.get(url,timeout = 0.1) #备注时间为0.001

超时时间为 2: <Response [200]>

3.使用Request发送POST请求

思考：哪些地方我们会用到POST请求？

1.登录注册（在 web 工程师看来 POST 比 GET 更安全， url 地址中不会暴露用户的账号密码等信息）

2.需要传输大文本内容的时候（ POST 请求对数据长度没有要求）

所以同样的，我们的爬虫也需要在这两个地方回去模拟浏览器发送 post 请求其实发送 POST 请求与 GET 方式很相似，只是参数的传递我们需要定义在 data 中即可：

POST参数说明：

post(url, data=None, json=None, **kwargs):

❖ URL: 待请求的网址

❖ data ：( 可选 ) 字典，元组列表，字节或类似文件的对象，以在 Request 的正文中发送

❖ json: ( 可选 )JSON 数据，发送到 Request 类的主体中。

❖ **kwargs: 可变长关键字参数

import requests  
payload = {’key1’: ’value1’, ’key2’: ’value2’}  
req = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)  
print(req.text)  

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3.1 POST发送JSON数据

很多时候你想要发送的数据并非编码为表单形式的 , 发现特别在爬取很多java网址中出现这个问题。如果你传递一个 string而不是一个dict ，那么数据会被直接发布出去。我们可以使用json.dumps()是将 dict 转化成str格式 ; 此处除了可以自行对dict进行编码，你还可以使用json参数直接传递，然后它就会被自动编码。

import json  
import requests  
url = ’http://httpbin.org/post’  
payload = {’some’: ’data’}  
req1 = requests.post(url, data=json.dumps(payload))  
req2 = requests.post(url, json=payload)  
print(req1.text)  
print(req2.text)  

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可以发现，我们成功获得了返回结果，其中 form 部分就是提交的数据，这就证明 POST 请求成功发送了。

笔记

requests 模块发送请求有 data 、 json 、 params 三种携带参数的方法。

params 在 get 请求中使用， data 、 json 在 post 请求中使用。

data 可以接收的参数为：字典，字符串，字节，文件对象。

❖ 使用 json 参数，不管报文是 str 类型，还是 dict 类型，如果不指定 headers 中 content-type 的

类型，默认是：application/json 。

❖ 使用 data 参数，报文是 dict 类型，如果不指定 headers 中 content-type 的类型，默认 application/x

www-form-urlencoded ，相当于普通 form 表单提交的形式，会将表单内的数据转换成键值对，此时数据可以从 request.POST 里面获取，而 request.body 的内容则为 a=1&b=2 的这种键值对形式。

❖ 使用 data 参数，报文是 str 类型，如果不指定 headers 中 content-type 的类型，默认 application/json。

用 data 参数提交数据时， request.body 的内容则为 a=1&b=2 的这种形式，

用 json 参数提交数据时， request.body 的内容则为 ’“a”: 1, “b”: 2’ 的这种形式

3.2 POST 上传文件

如果我们要使用爬虫上传文件，可以使用 fifile 参数：

url = 'http://httpbin.org/post'  
files = {'file': open('test.xlsx', 'rb')}  
req = requests.post(url, files=files)  
req.text  

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如果有熟悉 WEB 开发的伙伴应该知道，如果你发送一个非常大的文件作为 multipart/form data 请求，你可能希望将请求做成数据流。默认下 requests 不支持 , 你可以使用 requests-toolbelt 三方库。

3.3 使用 POST 请求抓取网页

主要是找到待解析的网页

import requests  
# 准备翻译的数据  
kw =  
input("请输入要翻译的词语：")  
ps = {"kw": kw}  
# 准备伪造请求  
headers = {  
# User-Agent：首字母大写，表示请求的身份信息；一般直接使用浏览器的身份信息，伪造  
爬虫请求  
# 让浏览器认为这个请求是由浏览器发起的[隐藏爬虫的信息]  
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (  
KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.83 Safari/537.36 Edg/85.0.564.41"  
}  
# 发送POST请求，附带要翻译的表单数据--以字典的方式进行传递  
response = requests.post("https://fanyi.baidu.com/sug", data=ps)  
# 打印返回的数据  
# print(response.content)  
print(response.content.decode("unicode_escape"))  

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4.Requests进阶(1)*Session会话维持

在这一部分主要介绍关于 Session 会话维持，以及代理 IP 的使用。

在requests中，如果直接利用get()或post()等方法的确可以做到模拟网页的请求，但是这实际上是相当于不同的会话，也就是说相当于你用了两个浏览器打开了不同的页面。

设想这样一个场景，第一个请求利用post() 方法登录了某个网站，第二次想获取成功登录后的自己的个人信息，你又用了一次get()方法去请求个人信息页面。实际上，这相当于打开了两个浏览器，这是两个完全不相关的会话，能成功获取个人信息吗？那当然不能。

有小伙伴可能说了，我在两次请求时设置一样的cookies不就行了？可以，但这样做起来显得很烦琐，我们有更简单的解决方法。

其实解决这个问题的主要方法就是维持同一个会话，也就是相当于打开一个新的浏览器选项卡而不是新开一个浏览器。但是我又不想每次设置cookies，那该怎么办呢？这时候就有了新的利器一Session对象。

利用它，我们可以方便地维护一个会话，而且不用担心 cookies 的问题，它会帮我们自动处理好。

requests模块中的Session类能够自动处理发送请求获取响应过程中产生的cookie，进而达到状态保持的目的。接下来我们就来学习它。

4.1 requests.session 的作用以及应用场景

❖ requests.session 的作用

自动处理 cookie ，即下一次请求会带上前一次的 cookie

❖ requests.session 的应用场景

自动处理连续的多次请求过程中产生的cookie

4.2 requests.session 使用方法

session 实例在请求了一个网站后，对方服务器设置在本地的 cookie 会保存在 session 中，下一次再使用 session 请求对方服务器的时候，会带上前一次的 cookie。

session = requests . session () # 实例化 session 对象

response = session . get ( url , headers , …)

response = session . post ( url , data , …)

session 对象发送 get 或 post 请求的参数，与 requests 模块发送请求的参数完全一致。

4.3 使用Session维持github登录信息

❖ 对 github 登陆以及访问登陆后才能访问的页面的整个完成过程进行抓包

❖ 确定登陆请求的 url 地址、请求方法和所需的请求参数

-部分请求参数在别的 url 对应的响应内容中，可以使用 re 模块获取

❖ 确定登陆后才能访问的页面的的 url 地址和请求方法

❖ 利用 requests.session 完成代码

import requests  
import re  
# 构造请求头字典  
headers = {  
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (  
KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36',}  
# 实例化session对象  
session = requests.session()  
# 访问登陆页获取登陆请求所需参数  
response = session.get(https://github.com/login, headers=headers)  
authenticity_token = re.search('name="authenticity_token" value="(.*?)" />',  
response.text).group(1) # 使用正则获取登陆请求所需参数  
# 构造登陆请求参数字典  
data = {  
'commit': 'Sign in', # 固定值  
'utf8': ' ', # 固定值  
'authenticity_token': authenticity_token, # 该参数在登陆页的响应内容中  
'login':  
input('输入github账号：'),  
'password':  
input('输入github账号：')}  
# 发送登陆请求（无需关注本次请求的响应）  
session.post(https://github.com/session, headers=headers, data=data)  
# 打印需要登陆后才能访问的页面  
response = session.get(https://github.com/settings/profile, headers=headers)  
print(response.text)  

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可以使用文本对比工具进行校对 !

5.Requests进阶(2)*代理的使用

对于某些网站，在测试的时候请求几次，能正常获取内容。但是一旦开始大规模爬取，对于大规模且频繁的请求，网站可能会弹出验证码，或者跳转到登录认证页面，更甚者可能会直接封禁客户端的 IP ，导致一定时间段内无法访问。

那么，为了防止这种情况发生，我们需要设置代理来解决这个问题，这就需要用到 proxies 参数。可以用这样的方式设置：

proxy代理参数通过指定代理ip ，让代理ip对应的正向代理服务器转发我们发送的请求，那么我们首先来了解一下代理ip以及代理服务器。

5.1 使用代理的过程

1.代理 ip 是一个 ip ，指向的是一个代理服务器

2.代理服务器能够帮我们向目标服务器转发请求

5.2 正向代理和反向代理

前边提到 proxy 参数指定的代理 ip 指向的是正向的代理服务器，那么相应的就有反向服务器；现在来了解一下正向代理服务器和反向代理服务器的区别。

❖ 从发送请求的一方的角度，来区分正向或反向代理

❖ 为浏览器或客户端（发送请求的一方）转发请求的，叫做正向代理

-浏览器知道最终处理请求的服务器的真实 ip 地址，例如 VPN

❖ 不为浏览器或客户端（发送请求的一方）转发请求、而是为最终处理请求的服务器转发请求的，叫做反向代理

-浏览器不知道服务器的真实地址，例如nginx。

5.3 代理 ip(代理服务器）的分类

❖ 根据代理 ip 的匿名程度，代理 IP 可以分为下面三类：

➢ 透明代理 (Transparent Proxy) ：透明代理虽然可以直接“隐藏”你的 IP 地址，但是还是可以查到你是谁。

目标服务器接收到的请求头如下：

REMOTE_ADDR = Proxy IP

HTTP_VIA = Proxy IP

HTTP_X_FORWARDED_FOR = Your IP

➢ 匿名代理 (Anonymous Proxy) ：使用匿名代理，别人只能知道你用了代理，无法知道你是谁。

目标服务器接收到的请求头如下：

REMOTE_ADDR = proxy IP

HTTP_VIA = proxy IP

HTTP_X_FORWARDED_FOR = proxy IP

➢ 高匿代理 (Elite proxy 或 High Anonymity Proxy) ：高匿代理让别人根本无法发现你是在用代理，所以是最好的选择。** 毫无疑问使用高匿代理效果最好 ** 。

目标服务器接收到的请求头如下：

REMOTE_ADDR = Proxy IP

HTTP_VIA = not determined

HTTP_X_FORWARDED_FOR = not determined

❖ 根据网站所使用的协议不同，需要使用相应协议的代理服务。

从代理服务请求使用的协议可以分为：

➢ http 代理：目标 url 为 http 协议

➢ https 代理：目标 url 为 https 协议

➢ socks 隧道代理（例如 socks5 代理）等：

✾ 1. socks 代理只是简单地传递数据包，不关心是何种应用协议（ FTP 、 HTTP 和HTTPS 等）。

✾ 2. socks 代理比 http 、 https 代理耗时少。

✾ 3. socks 代理可以转发 http 和 https 的请求

5.4 proxies 代理参数的使用

为了让服务器以为不是同一个客户端在请求；为了防止频繁向一个域名发送请求被封 ip ，所以我们需要使用代理 ip ；那么我们接下来要学习 requests 模块是如何使用代理 ip 的基本用法。

response = requests . get ( url , proxies = proxies )  
proxies 的形式：字典  
proxies = {  
" http ": " http :// 12.34.56.79: 9527 ",  
" https ": " https :// 12.34.56.79: 9527 ",  
}  

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注意：如果 proxies 字典中包含有多个键值对，发送请求时将按照 url 地址的协议来选择使用相应的代理ip

import requests  
proxies = {  
"http": "http://124.236.111.11:80",  
"https": "https:183.220.145.3:8080"}  
req = requests.get(’http://www.baidu.com’,proxies =proxies)  
req.status_code  

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6.Requests进阶(3)*SSL证书验证

此外， requests还提供了证书验证的功能。当发送HTTP请求的时候，它会检查SSL证书，我们可以使用verify参数控制是否检查此证书。其实如果不加verify参数的话，默认是True，会向动验证。

现在我们用 requests 来测试一下：

import requests  
url = 'https://cas.xijing.edu.cn/xjtyrz/login'  
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'}  
req = requests.get(url,headers=headers)  

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SSLError: HTTPSConnectionPool(host= ’cas.xijing.edu.cn’ , port=443): Max retries exceeded with url: /xjtyrz/login (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(1,[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1123)’)))

这里提示一个错误 SSL Error ，表示证书验证错误。所以，如果请求一个 HTTPS 站点，但是证书验证错误的页面时，就会报这样的错误，那么如何避免这个错误呢？很简单，把 verify 参数设置为 False 即可。

7.Requests库其他内容

7.1 查看响应内容

发送请求后，得到的自然就是响应。在上面的实例中，我们使用 text 和 content 获取了响应的内容。此外，还有很多属性和方法可以用来获取其他信息，比如状态码、响应头、Cookies 等。

示例如下：

import requests  
url = 'https://www.baidu.com'  
req = requests.get(url)  
print(req.status_code)  
# 响应状态码  
print(req.text)  
# 响应的文本内容  
print(req.content)  
# 响应的二进制内容  
print(req.cookies)  
# 响应的cookies  
print(req.encoding)  
# 响应的编码  
print(req.headers)  
# 响应的头部信息  
print(req.url)  
# 响应的网址  
print(req.history)  
# 响应的历史  

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7.2 查看状态码与编码

使用 rqg.status_code 的形式可查看服务器返回的状态码，而使用 rqg.encoding 的形式可通过服务器返回的 HTTP 头部信息进行网页编码。需要注意的是，当 Requests 库猜测错误的时候，需要手动指定 encoding 编码，避免返回的网页内容出现乱码。

7.3 发送get请求，并手动指定编码

代码 1-2: 发送 get 请求，并手动指定编码

url = 'http://www.tipdm.com/tipdm/index.html'  
rqg = requests.get(url)  
print('状态码 ',rqg.status_code)  
print('编码 ',rqg.encoding)  
rqg.encoding = 'utf-8' #手动指定编码  
print('修改后的编码 ',rqg.encoding)  
# print(rqg.text)  

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状态码，200

编码，ISO-8859-1

修改后的编码，utf-8

笔记

手动指定的方法并不灵活，无法自适应爬取过程中的不同的网页编码，而使用chardet库的方法比较简便灵活。chardet 库是一个非常优秀的字符串 / 文件编码检测模块

7.4 chardet 库的使用

chartdet 库的 detect 方法可以检测给定字符串的编码，其语法格式如下。

chartdet.detect(byte_str)

detect 方法常用参数及其说明

byte_str ：接收 string 。表示需要检测编码的字符串。无默认值

7.5 使用detect方法检测编码并指定

代码 1-3: 使用 detect 方法检测编码并指定编码

import chardet  
url = 'http://www.tipdm.com/tipdm/index.html'  
rqg = requests.get(url)  
print(rqg.encoding)  
print(chardet.detect(rqg.content))  
rqg.encoding = chardet.detect(rqg.content)['encoding']  
# 访问字典元素  
print(rqg.encoding)  

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ISO-8859-1

{ ’encoding’ : ’utf-8’ , ’confidence’ : 0.99, ’language’ : ’’ }

utf-8

7.6 requests 库综合测试

向网站 ’http://www.tipdm.com/tipdm/index.html’ 发送一个完整GET的请求 , 该请求包含链接、请求头、响应头、超时时间和状态码, 并且编码正确设置。

代码 1-6: 生成完整的HTTP请求。

# 导入相关的库  
import requests  
import chardet  
# 设置url  
url = 'http://www.tipdm.com/tipdm/index.html'  
# 设置请求头  
headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit  
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36"}  
# 生成GET请求，并设置延时为2  
rqg = requests.get(url,headers=headers,timeout = 2)  
# 查看状态码  
print("状态码 ",rqg.status_code)  
# 检测编码(查看编码)  
print('编码 ',rqg.encoding)  
# 使用chardet库的detect方法修正编码  
rqg.encoding = chardet.detect(rqg.content)['encoding']  
# 检测修正后的编码  
print('修正后的编码: ',rqg.encoding)  
#查看响应头  
print('响应头：',rqg.headers)  
# 查看网页内容  
#print(rqg.text)  

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状态码，200

编码，ISO-8859-1

修正后的编码 : utf-8

响应头：{ ’Date’ : ’Mon, 18 Nov 2019 06:28:56 GMT’ , ’Server’ : ’Apache-Coyote/1.1’ , ’

Accept-Ranges’ : ’bytes’ , ’ETag’ : ’W/“15693-1562553126764”’ , ’Last-Modified’ : ’

Mon, 08 Jul 2019 02:32:06 GMT’ , ’Content-Type’ : ’text/html’ , ’Content-Length’ : ’

15693’ , ’Keep-Alive’ : ’timeout=5, max=100’ , ’Connection’ : ’Keep-Alive’ }

好了今天的分享就到这里了，最后多说一句，小编也是一名python开发工程师，这里有我自己整理的一套最新的python系统学习教程，如果你需要的话，微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可领取
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