Python网络请求中级篇:深入理解Requests库的使用

简介: 在Python网络请求初级篇中,我们了解了Requests库基础的使用方式,包括如何发起GET和POST请求,如何解析JSON响应以及如何处理异常。在本文中,我们将深入理解Requests库,包括如何发送带参数的请求,如何处理Cookies,如何使用Session对象以及如何设置请求头。

在Python网络请求初级篇中,我们了解了Requests库基础的使用方式,包括如何发起GET和POST请求,如何解析JSON响应以及如何处理异常。在本文中,我们将深入理解Requests库,包括如何发送带参数的请求,如何处理Cookies,如何使用Session对象以及如何设置请求头。

一、发送带参数的请求

我们可以通过两种方式向URL添加参数,一种是直接在URL中添加,另一种是使用params选项。

import requests

# 直接在URL中添加参数
response = requests.get('http://httpbin.org/get?name=John&age=23')

# 使用params选项添加参数
payload = {
   'name': 'John', 'age': 23}
response = requests.get('http://httpbin.org/get', params=payload)

二、处理Cookies

有时,我们需要在请求中发送或接收cookies。我们可以通过Requests库的cookies属性来完成。

import requests

# 发送cookies
cookies = dict(cookies_are='working')
response = requests.get('http://httpbin.org/cookies', cookies=cookies)

# 接收cookies
response = requests.get('http://www.github.com')
print(response.cookies['some_cookie'])

三、使用Session对象

在进行多个请求时,我们可能需要使用到同一个Session。Session对象允许我们跨请求保持某些参数。

import requests

s = requests.Session()

s.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789')
r = s.get('http://httpbin.org/cookies')

print(r.text)

在这个例子中,我们首先创建了一个Session对象s,然后使用s进行了两次请求。因为这两次请求使用了同一个Session,所以第二次请求可以获取到第一次请求设置的cookies。

四、设置请求头

我们可以通过headers选项设置请求头。

import requests

headers = {
   'user-agent': 'my-app/0.0.1'}

response = requests.get('http://httpbin.org/get', headers=headers)

这段代码设置了User-Agent请求头,然后发起了一个GET请求。

使用Requests库,我们可以轻松完成各种复杂的网络请求任务。在后续的文章中,我们将进一步学习Requests库的高级使用方式。

相关文章
|
12天前
|
数据采集 缓存 定位技术
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
|
13天前
|
Python
Python中的异步编程:使用asyncio和aiohttp实现高效网络请求
【10月更文挑战第34天】在Python的世界里,异步编程是提高效率的利器。本文将带你了解如何使用asyncio和aiohttp库来编写高效的网络请求代码。我们将通过一个简单的示例来展示如何利用这些工具来并发地处理多个网络请求,从而提高程序的整体性能。准备好让你的Python代码飞起来吧!
35 2
|
6天前
|
XML 存储 数据库
Python中的xmltodict库
xmltodict是Python中用于处理XML数据的强大库,可将XML数据与Python字典相互转换,适用于Web服务、配置文件读取及数据转换等场景。通过`parse`和`unparse`函数,轻松实现XML与字典间的转换,支持复杂结构和属性处理,并能有效管理错误。此外,还提供了实战案例,展示如何从XML配置文件中读取数据库连接信息并使用。
Python中的xmltodict库
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
38 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
13天前
|
数据库 Python
异步编程不再难!Python asyncio库实战,让你的代码流畅如丝!
在编程中,随着应用复杂度的提升,对并发和异步处理的需求日益增长。Python的asyncio库通过async和await关键字,简化了异步编程,使其变得流畅高效。本文将通过实战示例,介绍异步编程的基本概念、如何使用asyncio编写异步代码以及处理多个异步任务的方法,帮助你掌握异步编程技巧,提高代码性能。
49 4
|
13天前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
39 3
|
13天前
|
API 数据处理 Python
探秘Python并发新世界:asyncio库,让你的代码并发更优雅!
在Python编程中,随着网络应用和数据处理需求的增长,并发编程变得愈发重要。asyncio库作为Python 3.4及以上版本的标准库,以其简洁的API和强大的异步编程能力,成为提升性能和优化资源利用的关键工具。本文介绍了asyncio的基本概念、异步函数的定义与使用、并发控制和资源管理等核心功能,通过具体示例展示了如何高效地编写并发代码。
25 2
|
12天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python进行数据分析:Pandas库实战指南
利用Python进行数据分析:Pandas库实战指南
|
7天前
|
SQL 安全 网络安全
网络安全与信息安全:关于网络安全漏洞、加密技术、安全意识等方面的知识分享
【10月更文挑战第40天】在数字化时代,网络安全和信息安全已成为我们生活中不可或缺的一部分。本文将介绍网络安全漏洞、加密技术以及安全意识等方面的知识,帮助读者更好地了解网络安全的重要性,并提供一些实用的技巧和建议,以保护个人和组织的信息安全。
29 6
|
1天前
|
安全 网络安全 数据安全/隐私保护
网络安全与信息安全:关于网络安全漏洞、加密技术、安全意识等方面的知识分享
在数字化时代,网络安全和信息安全已成为我们生活中不可或缺的一部分。本文将介绍网络安全漏洞、加密技术和安全意识等方面的知识,并提供一些实用的技巧和建议,帮助读者更好地保护自己的网络安全和信息安全。

热门文章

最新文章