python爬虫requests库_python爬虫使用Requests库 - pytorch中文网

在入门教程中我们介绍了urllib库和urllib2的用法,同时我们了解一些爬虫的基础以及对爬虫有了基本的了解。其实在我们生产环境中,使用Request库更加方便与实用,同时我们这需要短短的几行代码就能解决大量的事情。

一、Request的安装

在Python简介与环境配置中我们已经安装了PIP管理工具,如果你是2.x版本,也可以使用easy_install来安装Request库,他可以帮助我们很容易的安装三方库:

1、使用pip安装Request

# pip2.x安装requests

pip install requests

# pip3.x安装requests

pip3 install requests

2、使用easy_install安装Request

easy_install requests

二、Request的使用

在python中引入三方模块非常简单,只需要import引入即可:

import requests

req = requests.get("https://ptorch.com")

print(req.text)

这样我们即可快速提取目标网页的代码,使用起来非常方便!

1、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

2、使用Request发送GET请求

想要使用爬虫获取某个目标网页,直接使用get方法即可发送HTTP GET请求:

req = requests.get("http://httpbin.org/get")

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:

import requests

payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

req = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)

# 方法二

# req = requests.get("http://httpbin.org/get?key2=value2&key1=value1")

print(req.url)

3、使用Request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:

import requests

payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

req = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)

print(req.text)

(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)

(2)、POST文件上传

如果我们要使用爬虫上传文件,可以使用file参数:

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。

4、请求会话

在很多时候我们开发的爬虫需要登录,登录后我们需要记录登录状态,否则无法爬取登录后才能爬取的网页,在request中提供了requests.Session()这样的类:

import requests

s = requests.Session()

s.get('http://httpbin.org/get')

这样我们的request只要调用一次登录入口就会自动维护网站的Session记录我们的登录状态,以后我们可以直接使用request访问登录才能访问的页面。

5、Cookie获取

我们可以使用cookies来获取响应中的cookie:

如果某个响应中包含一些 cookie,你可以快速访问它们:

req = requests.get("https://ptorch.com")

req = requests.get("https://ptorch.com")

print(req.cookies)

print(req.cookies['laravel_session'])

要想发送你的cookies到服务器,可以使用cookies参数:

cookies = dict(cookies_are='working Test')

req = requests.get("http://httpbin.org/cookies", cookies=cookies)

print(req.text)

# '{"cookies": {"cookies_are": "working Test"}}'

Cookie的返回对象为RequestsCookieJar,它的行为和字典类似,但界面更为完整,适合跨域名跨路径使用。你还可以把Cookie Jar传到Requests中:

jar = requests.cookies.RequestsCookieJar()

jar.set('tasty_cookie', 'yum', domain='httpbin.org', path='/cookies')

jar.set('gross_cookie', 'blech', domain='httpbin.org', path='/elsewhere')

url = 'http://httpbin.org/cookies'

req = requests.get(url, cookies=jar)

print(req.text)

# '{"cookies": {"tasty_cookie": "yum"}}'

保存cookie方便下次访问,我们需要将CookieJar转为字典或者将字典转为CookieJar

#将CookieJar转为字典:

cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(r.cookies)

#将字典转为CookieJar:

cookies = requests.utils.cookiejar_from_dict(cookie_dict, cookiejar=None, overwrite=True)

6、超时配置

你可以告诉requests在经过以timeout参数设定的秒数时间之后停止等待响应。基本上所有的生产代码都应该使用这一参数。如果不使用,你的程序可能会永远失去响应:

requests.get('http://github.com', timeout=0.001)

注:timeout 仅对连接过程有效,与响应体的下载无关。

也就是说,这个时间只限制请求的时间。即使返回的 response 包含很大内容,下载需要一定时间,然而这并没有什么卵用。

7、代理

很多情况下网址具有反爬虫机制,如果我们的访问量达到一定的数量会封掉我们的IP,比如很多朋友爬取微信文章常常需要使用代理,你可以通过proxies参数为任意请求来设置代理,我们可以百度免费代理来获取一些免费的代理,速度不是很快,但是练习足够了。

import requests

proxies = {

"https": "http://127.0.0.1:4433"

}

req = requests.post("http://httpbin.org/post", proxies=proxies)

print(req.text)

我们也可以通过HTTP_PROXY和HTTPS_PROXY环境变量来配置代理。

export HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:2091"

export HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:2092"

8、请求头设置

爬虫中我们需要定制请求头来修改我们的HTTP请求,特别是很多发爬虫工具禁止脚本访问,我们可以设置headers参数来模拟浏览器访问,同时我们还可以通过headers来传递cookie来保持我们的登录状态:

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

req = requests.get("https://api.github.com/some/endpoint", headers=headers)

9、下载图片

有时候我们想下载我们爬取页面的img图片,你可以使用requests请求图片,获取response.content文本信息,实际上获取的是图片的二进制文本,然后保存即可:

import requests

response = requests.get("https://ptorch.com/img/logo.png")

img = response.content

open('logo.jpg', 'wb').write(response.content)

如果要下载验证码,可以使用上面的会话请求加载这里的下载代码即可。

三、获取Request响应

爬虫中我们发送了请求,我们可以使用如下方法获取Request响应用于分析和检测:

# 响应状态码

req.status_code

# 响应头

req.headers

# 获取请求链接

req.url

# 获取网页编码

req.encoding

# 获取cookie

req.cookies

# 获取网页代码

req.text

我这里只罗列常用的一部分,如果你要查看更多可以查看API

你可能感兴趣的:(python爬虫requests库_python爬虫使用Requests库 - pytorch中文网)