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

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

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：
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：

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

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

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

400 Bad Request

---

openresty

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。

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

.......

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

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

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

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：

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’

’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：

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

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&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!

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).*?>(.*?)", 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：

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：

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}") 

]>

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

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.*?>(.*?)

’,response.text) print(response.status_code) print(data)

当我们不携带 Cookies 进行请求时：

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.*?>(.*?)

’,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

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.*?>(.*?)

’,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:

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.*?>(.*?)

’,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？’ ]

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

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.*?>(.*?)