[和ChatGPT学编程]Python Requests 简介

requests 是一个流行的 Python 库,用于发送 HTTP 请求。它提供了简洁而友好的 API,使得发送 HTTP 请求变得简单而直观。requests 具有许多强大的功能,适用于各种 HTTP 请求场景,包括 GET、POST、PUT、DELETE 等。

目录

    • requests 库的主要特点和使用示例
    • requests 相关配置项
    • 什么时候设置 stream=True
    • 如何设置连接池
    • HTTPAdapter详解
    • max_retries=3时多久会报超时

requests 库的主要特点和使用示例

  1. 安装:
    你可以使用 pip 安装 requests:
pip install requests
  1. 发送 GET 请求:
import requests

response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)
  1. 发送 POST 请求:
import requests

data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://www.example.com/post-endpoint', data=data)
print(response.text)
  1. 处理 JSON 响应:
import requests

response = requests.get('https://api.example.com/data')
json_data = response.json()
  1. 设置请求头:
import requests

headers = {'User-Agent': 'MyApp/1.0'}
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)
  1. 处理响应状态码和异常:
import requests
try:
    response = requests.get('https://www.example.com')
    response.raise_for_status()  # 抛出 HTTPError 异常,如果响应状态码不是 2xx
except requests.exceptions.HTTPError as err:
    print(f"HTTP Error: {err}")
  1. 传递 URL 查询参数:
import requests

params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.get('https://www.example.com', params=params)
  1. 处理响应流(Streaming):
import requests

with requests.get('https://www.example.com/large_file.zip', stream=True) as response:
    with open('large_file.zip', 'wb') as file:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=128):
            file.write(chunk)
  1. 使用 Session:
import requests

with requests.Session() as session:
    session.get('https://www.example.com/login', params={'user': 'username', 'password': 'password'})
    response = session.get('https://www.example.com/dashboard')
  1. 文件上传:
import requests

files = {'file': ('filename.txt', open('filename.txt', 'rb'))}
response = requests.post('https://www.example.com/upload', files=files)

requests 是一个功能强大且易于使用的库,适用于各种网络请求场景。通过上述示例,你可以看到它提供了简单而灵活的 API,用于处理 HTTP 请求和响应。

requests 相关配置项

  1. params:

用于向 URL 中传递查询参数的字典或字节序列。例如:params={‘key1’: ‘value1’, ‘key2’: ‘value2’}。

  1. headers:

用于设置请求头的字典,包含了一些额外的信息,如用户代理、认证信息等。例如:headers={‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0’}。

  1. data:

发送 POST 请求时,用于发送表单数据或 JSON 数据的字典、字节序列或文件。例如:data={‘key1’: ‘value1’, ‘key2’: ‘value2’}。
json:

发送 POST 请求时,用于发送 JSON 数据的字典。requests 会自动将其转为 JSON 格式。例如:json={‘key1’: ‘value1’, ‘key2’: ‘value2’}。

  1. auth:

用于设置 HTTP 基本认证的元组,包含用户名和密码。例如:auth=(‘username’, ‘password’)。

  1. cookies:

用于发送请求时携带的 cookies 的字典。例如:cookies={‘cookie1’: ‘value1’, ‘cookie2’: ‘value2’}。

  1. timeout:

用于设置请求超时时间,以秒为单位。如果在指定时间内没有得到响应,将引发 requests.Timeout 异常。例如:timeout=5。

  1. allow_redirects:

用于设置是否允许重定向,默认为 True。如果设置为 False,则禁止重定向。例如:allow_redirects=False。

  1. proxies:

用于设置代理服务器的字典。例如:proxies={‘http’: ‘http://proxy.example.com’, ‘https’: ‘https://proxy.example.com’}。

  1. verify:

用于设置是否验证 SSL 证书,默认为 True。如果设置为 False,将忽略 SSL 证书验证。例如:verify=True。

  1. stream:

用于控制是否立即下载响应体,默认为 False。如果设置为 True,则可以逐块地处理响应体。例如:stream=True。

  1. files:

用于上传文件的字典,包含文件名和文件内容。例如:files={‘file’: (‘filename.txt’, open(‘filename.txt’, ‘rb’))}。

  1. hooks:

用于设置回调钩子函数的字典,用于处理请求和响应。例如:hooks={‘response’: callback_function}。

什么时候设置 stream=True

在使用 Python 中的 requests 库时,设置 stream=True 通常适用于以下情况:

下载大文件或数据流:

  • 当你需要下载大型文件或处理数据流时,使用 stream=True 可以避免将整个响应体一次性加载到内存中,而是逐块地处理响应体。
    长时间运行的请求:

  • 对于可能需要很长时间才能完成的请求,使用 stream=True 可以逐步获取响应,而不需要等待整个响应完全下载才能开始处理数据。
    逐块处理响应体:

  • 如果你希望逐块处理响应体,而不是等整个响应体下载完成,可以使用 stream=True 并通过 iter_content() 或 iter_lines() 方法逐块地获取响应体。

  • 避免大内存占用:

  • 当响应体非常大时,将其一次性加载到内存中可能导致内存占用过大,甚至引发 MemoryError。使用 stream=True 可以有效地减小内存占用,提高程序的稳定性。

如何设置连接池

在 Python 的 requests 库中,可以通过定制 HTTPAdapter 来设置连接池的相关参数,以控制 HTTP 连接的行为。

创建连接池:

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter

# 创建一个自定义的 HTTPAdapter
custom_adapter = HTTPAdapter(
    pool_connections=5,   # 设置连接池的大小,即最大同时保持的连接数
    pool_maxsize=10,       # 设置每个主机的最大连接数,即每个目标主机允许保持的最大连接数
    pool_block=True,       # 如果连接池达到最大容量,并且没有可用连接,设置为 True 时,请求将会阻塞直到有可用的连接
    pool_timeout=30        # 设置获取连接的超时时间,单位为秒
)

# 创建一个 Session,并将自定义的 HTTPAdapter 添加到 Session
session = requests.Session()
session.mount('http://', custom_adapter)
session.mount('https://', custom_adapter)

# 使用带有自定义适配器的 Session 发送请求
response = session.get('https://www.example.com')
print(response.text)

HTTPAdapter详解

在 Python 的 requests 库中,HTTPAdapter 是一个适配器类,用于为 requests.Session 提供更灵活的 HTTP 连接池和持久性连接的配置。HTTPAdapter 允许你自定义 HTTP 连接的行为,例如设置连接池的大小、设置连接的生存时间等。

以下是对 HTTPAdapter 的详细介绍:

创建和使用 HTTPAdapter:

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter

url = 'https://www.example.com'

# 创建一个 Session
session = requests.Session()

# 创建一个自定义的 HTTPAdapter
adapter = HTTPAdapter(max_retries=3, pool_connections=10, pool_maxsize=10, pool_block=True)

# 将自定义的 HTTPAdapter 添加到 Session
session.mount('http://', adapter)
session.mount('https://', adapter)

# 使用带有自定义适配器的 Session 发送请求
response = session.get(url)
print(response.text)

HTTPAdapter 的主要参数和方法:

  • max_retries:
    设置重试次数,当请求失败时自动重试。默认为 0,即不进行重试。
  • pool_connections:
    设置连接池的大小,即最大同时保持的连接数。
  • pool_maxsize:
    设置每个主机的最大连接数,即每个目标主机允许保持的最大连接数。
  • pool_block:
    如果连接池达到最大容量,并且没有可用连接,设置为 True 时,请求将会阻塞直到有可用的连接。设置为 False 时,会引发 ConnectionError。默认为 True。
  • pool_block:
    如果连接池达到最大容量,并且没有可用连接,设置为 True 时,请求将会阻塞直到有可用的连接。设置为 False 时,会引发 ConnectionError。默认为 True。
  • pool_timeout:
    设置获取连接的超时时间,单位为秒。
  • close():
    关闭适配器,并关闭其所有的连接。

使用 HTTPAdapter 的好处:

  • 连接池控制:
    通过 HTTPAdapter 可以自定义连接池的大小和连接数,以便更好地控制和优化 HTTP 连接的使用。
  • 重试机制:
    可以通过设置 max_retries 参数启用重试机制,确保在发生连接错误时进行自动重试。
  • 持久性连接:
    可以通过适配器来实现持久性连接,提高多次请求同一主机时的性能。
  • 定制化配置:
    可以通过适配器提供的参数来定制化配置,以满足特定的请求需求。
    使用 HTTPAdapter 可以使得请求更加灵活和可定制,特别是在处理大量请求、需要精细控制连接的情况下,可以通过适配器来优化连接的管理。

max_retries=3时多久会报超时

在 requests 中,max_retries 参数用于设置在请求失败时的最大重试次数。重试时会等待一段时间再次尝试请求,这个等待时间由 Retry 实例的 backoff_factor 和 total 参数控制。

默认情况下,backoff_factor 是 0,即每次重试之间的等待时间是固定的。如果设置了 backoff_factor,则等待时间会指数增加,以实现一种指数退避的效果。

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry

# 创建一个自定义的 Retry 实例,设置最大重试次数为 3,backoff_factor 为 1
retry = Retry(total=3, backoff_factor=1)

# 创建一个自定义的 HTTPAdapter,使用自定义的 Retry 实例
custom_adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry)

# 创建一个 Session,并将自定义的 HTTPAdapter 添加到 Session
session = requests.Session()
session.mount('http://', custom_adapter)
session.mount('https://', custom_adapter)

url = 'https://www.example.com'

# 使用带有自定义适配器的 Session 发送请求
try:
    response = session.get(url, timeout=5)  # 设置超时时间为 5 秒
    response.raise_for_status()
    print(response.text)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求失败: {e}")

[和ChatGPT学编程]Python Requests 简介_第1张图片

你可能感兴趣的:(Python,笔记,python,开发语言,AI编程,学习,笔记,restful)