作为一名数据获取者,爬取网站数据的技能是必不可少的。而其中最基础、最常用的技能就是使用 requests 库进行网页数据爬取。在 requests 库中,get 和 post 请求是最常见的两个请求方式。今天我们来详细讲解 requests 库的 post 请求,并给出一些代码示例。
在使用 requests 库进行网页数据爬取时,我们常常会选择使用 get 请求,比如直接访问一个 url,获取页面源代码来进行进一步处理。但有时候这种方式会因为需要登录、表单数据提交等原因失效。这时候,就需要使用 post 请求了。Post 请求通常用于向服务器提交一些数据,比如用户名密码等敏感信息,一般来说,Get请求用来获取数据,Post 请求用来提交数据。
与 get 请求类似,使用 requests 库发起 post 请求同样也是非常简单的。只需要几行代码就能实现。
import requests
url = "http://httpbin.org/post"
data = {
"name": "Tom",
"age": 20,
}
response = requests.post(url, data=data)
print(response.text)
以上代码中,我们首先引入 requests 库,并指定一个 post 请求的地址 url。然后,我们通过 data 来指定提交的数据,也就是字典数据,把需要传递的数据存放在字典中。最后,使用 requests 库的 post 方法,传入 url 和 post 提交的数据 data。执行完后,我们使用 response 来接收服务器响应的结果,并打印出来。
接下来,我们来认识一些 post 请求中的常见参数和调用方式。
requests 库中使用 post 请求需要传入多个参数才能够完成整个请求过程。下面,让我们一一介绍这些参数。
这个参数很好理解,就是我们访问的目标网址。
data 参数用来传递 post 请求需要提交的数据,这个参数可以是字典、元组列表、bytes 或文件类字典等类型数据。当我们在 post 请求中提交的数据量非常大时,可以使用字典或元组列表来传递。
比如有个简单的表单,里面包括了两个数据字段,分别为 “name” 和 “age”。
那么,我们可以使用以下代码模拟提交这个表单,并使用 response 获取服务器响应的结果。
import requests
url = "http://httpbin.org/post"
data = {"name": "Tom", "age": 20}
response = requests.post(url, data=data)
print(response)
此处 response 的内容就是提交的表单数据和服务器响应的结果。
如果我们需要向服务器提交 json 类型的数据,那么就需要使用 json 参数。
比如有 json 数据:
{
"name": "Tom",
"age": 20
}
我们可以用以下代码传递 json 数据,并使用 response 获取服务器响应的结果:
import requests
url = "http://httpbin.org/post"
data = {"name": "Tom", "age": 20}
response = requests.post(url, json=data)
print(response)
headers 参数用来传递请求头信息,比如浏览器信息、数据编码信息等。请求头信息决定了相应的服务器如何来正确解析传递过来的数据信息。
一个 headers 的实例:
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36
params 参数用来传递 get 方法中 url 中的参数数据,比如搜索关键字等信息,这个参数会被添加到 url 中。
比如以下代码:
import requests
url = "http://httpbin.org/post"
data = {"name": "Tom", "age": 20}
params = {"search": "python"}
response = requests.post(url, data=data, params=params)
print(response)
如果访问的 url 需要用户名和密码等验证信息,那么我们可以使用 auth 参数来传递这些信息,比如以下代码:
import requests
url = "http://httpbin.org/post"
payload = {"name": "may", "age": 25}
auth = ("username", "password")
response = requests.post(url, data=payload, auth=auth)
print(response)
timeout 参数用来设定请求超时时间,单位秒。
比如以下代码:
import requests
url = "http://httpbin.org/post"
payload = {"name": "may", "age": 25}
timeout = 5
response = requests.post(url, data=payload, timeout=timeout)
print(response)
在 requests 库下发起 post 请求后,我们需要对服务器的响应进行处理。主要包括:
以下是一个简单的示例代码:
import requests
url = 'http://httpbin.org/post'
data = {"name": "Tom", "age": 20}
response = requests.post(url, data=data)
# 访问状态码
print(response.status_code)
# 访问并输出响应内容
print(response.text)
# 输出响应头
print(response.headers)
执行以上代码,我们收到的服务器响应将会包含状态码、响应内容和响应头。
在实际的项目开发中,我们会用到非常多的 post 请求。接下来我们介绍一些使用 post 请求的常见场景。
对于一些需要提交数据到服务端的场景,比如表单提交、评论提交等,经常需要使用 post 请求。比如在我们的网页中有个表单数据提交的场景,我们需要将表单数据提交到服务端进行处理和数据保存。
import requests
url = "http://httpbin.org/post"
data = {"name": "Tom", "age": 20}
response = requests.post(url, data=data)
print(response)
在后台管理系统中,我们经常需要更新数据,使用 post 请求将数据更新到服务器。
import requests
url = "http://httpbin.org/post"
data = {"name": "Tom", "age": 20}
response = requests.post(url, data=data)
print(response)
在许多 Web 应用程序中,能够上传文件是必要的功能之一。requests 类库是具备这样能力的。当然,requests 不能通过表单上传文件,但是可以通过编写文件数据,并将它作为参数发送到服务器来实现上传文件的效果。
import requests
url = "http://httpbin.org/post"
files = {"file": open("example.txt", "rb")}
response = requests.post(url, files=files)
print(response)
在很多场景下,我们需要与 Web API 进行交互,从而获取我们需要的数据。比如请求某个热点新闻、检索某个图片等等。使用 post 请求可以满足这个场景需求。
import requests
url = "http://httpbin.org/post"
data = {"query": "python learning", "page": 1, "size": 10}
response = requests.post(url, data=data)
print(response)
本篇文章中,我们详细介绍了如何使用 requests 库来实现 post 请求,介绍了 post 请求所需要的参数,并且使用代码示例来说明了 post 请求在数据提交、数据更新、文件上传、Web API 请求等常用场景中的应用。
请求方发送POST请求时,需要指定三个主要内容:URL、请求头和请求体。URL是要请求的网址;请求头包含了需要发送的元数据(metadata),比如body长度、数据类型等;请求体则是我们要发送的具体数据,比如表单等,这些数据会发送到服务器上。
使用requests库,只需要指定URL和请求体即可,请求头会根据需要自动添加上去。在使用post请求时,我们需要特别注意请求体中的数据格式,一般需要按照服务器的要求进行编码,如使用json格式、urlencode等。
总之,在进行数据爬取时,使用requests库的post请求方式是非常实用的,可以满足各种请求场景的需要。最重要的是,掌握了post请求的使用方法,我们就可以更高效地获取我们想要的数据,为更深入的数据分析和挖掘打下坚实的基础。