史上最全！python爬虫requests库（附案例）

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

				
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						pip install requests

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

				
					
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						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)
 
查看结果类型：&lt;class ’requests.models.Response’&gt;
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’}

					

			

1.3 Request 基本请求方式

你可以通过 requests 库发送所有的http请求：

				
					
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						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

					

			

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

				
					
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						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"
}

					

			

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

				
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						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)

当前请求的响应状态码为：400

<html>

<head><title>400 Bad Request</title></head>

<center><h1>400 Bad Request</h1></center>

<hr><center>openresty</center>

</body>

</html>

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。

				
					
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						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)

					

			

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

				
					
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						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)

					

			

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

				
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						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)

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

				
					
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						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)

					

			

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：

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

< class ’str’ >

{ ’args’ : {}, ’headers’ : { ’Accept’ : ’*/*’ , ’Accept-Encoding’ : ’gzip, deflate’ , ’Host’’http://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：

				
					
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						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)

					

			

# 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

上面代码相当于如下代码，params编码转换本质上是用urlencode

				
					
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						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&amp;pn=1’ % keyword
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.url)

					

			

# 输出为：https://www.baidu.com/s?wd=%E9%9B%A8%E9%9C%93%E5

%90%8C%E5%AD%A6&pn=1

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!

				
					
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						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).*?&gt;(.*?)&lt;/a&gt;", response.text)
print([i[1] for i in result])

					

			

[ ’ 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：

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

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：

				
					
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						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}") 

					

			

<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

				
					
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						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.*?&gt;(.*?)&lt;/div&gt;’,response.text)
print(response.status_code)
print(data)

					

			

当我们不携带 Cookies 进行请求时：

				
					
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						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.*?&gt;(.*?)&lt;/div&gt;’,response.text)
print(response.status_code)
print(data)

					

			

200

[]

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

				
					
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						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.*?&gt;(.*?)&lt;/div&gt;’,resp.text)
print(resp.status_code)
print(data)

					

			

200

[ ’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:

				
					
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						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.*?&gt;(.*?)&lt;/div&gt;’,resp.text)
print(resp.status_code)
print(data)

					

			

200

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

				
					
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						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.*?&gt;(.*?)&lt;/div&gt;',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)

					

			

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

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

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。

				
					
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						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)

					

			

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：

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

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

				
					
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						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"))

					

			

**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

				
					
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						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="(.*?)" /&gt;',
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)

					

			

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。

				
					
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						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 ",
}

					

			

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

				
					
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						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

					

			

**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：

				
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						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)

SSLError: HTTPSConnectionPool(host= ’http://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：

				
					
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						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

					

			

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

				
					
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						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)

					

			

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

				
					
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						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)

					

			

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。

				
					
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						# 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)

					

			

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’ }

下载综合症

史上最全！python爬虫requests库（附案例）

1.requests 库简介

1.1 Requests 的安装

1.2 Requests 基本使用

1.3 Request 基本请求方式

2.使用Request发送GET请求

2.1 发送带 headers 的请求

2.2 发送带参数的请求

2.2.1 在 url 携带参数

2.2.2 通过 params 携带参数字典

2.3 使用 GET 请求抓取网页

2.4 在Headers参数中携带cookie

2.4.1 Cookies 的获取

2.4.2 携带 Cookies 登录

2.4.3 cookies 参数的使用

2.4.4 构造RequestsCookieJar对象进行cookies设置

2.4.5 cookieJar 对象转换为 cookies 字典的方法

2.5 Timeout 设置

3.使用Request发送POST请求

3.1 POST发送JSON数据

3.2 POST 上传文件

3.3 使用 POST 请求抓取网页

4.Requests进阶(1)*Session会话维持

4.1 requests.session 的作用以及应用场景

4.2 requests.session 使用方法

4.3 使用Session维持github登录信息

5.Requests进阶(2)*代理的使用

5.1 使用代理的过程

5.2 正向代理和反向代理

5.3 代理 ip(代理服务器）的分类

5.4 proxies 代理参数的使用

6.Requests进阶(3)*SSL证书验证

7.Requests库其他内容

7.1 查看响应内容

7.2 查看状态码与编码

7.3 发送get请求，并手动指定编码

7.4 chardet 库的使用

7.5 使用detect方法检测编码并指定

7.6 requests 库综合测试

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