Python中Requests库的实现示例

目录

• 一、Requests 库简介
• 二、安装与环境配置
• 三、核心功能与常用函数
• ​1. HTTP 基础请求方法
• 2. 请求参数与定制化
• ​3. 响应处理与解析
• 4. 高级功能
• 四、应用场景与实战案例
• ​五、注意事项与优化技巧

一、Requests 库简介

Requests 是 python 生态中 ​最广泛使用的 HTTP 客户端库，以「人类友好」为核心设计理念，简化了 HTTP 协议交互的复杂性。其核心价值包括：

• ​极简 API：通过 requests.get()、post()&phpnbsp;等函数实现复杂网络操作，代码量比原生 urllib 减少 70KOVfx% 以上。
• ​全协议支持：覆盖 GET、POST、PUT、DELETE 等主流 HTTP 方法，适配 RESTful API、WebSocket 等场景。
• ​高效稳定：内置连接池复用、自动重试、超时控制等机制，支持每秒 1000+ 次高并发请求。
• ​生态兼容：无缝对接 BeautifulSoup（网页解析）、Pandas（数据处理）、Flask（服务测试）等工具链。

二、安装与环境配置

# 基础安装（Python 3.7+ 环境）  
pip install requests  

# 国内镜像加速安装  
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests  

验证安装：

import requests  
print(requests.__version__)  # 输出示例：2.31.0  

三、核心功能与常用函数

​1. HTTP 基础请求方法

2. 请求参数与定制化

• ​查询参数传递：

  params = {"q": "Python", "page": 2}  
  response = requests.get("https://search.example.com", params=params)  

  生成 URL：https://search.example.com?q=Python&page=2 

• ​请求头定制：

  headerpythons = {"User-Agent": "Mozilla/5.0", "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"}  
  requests.get("https://api.example.com", headers=headers)  

  模拟浏览器行为或身份验证 

• ​JSON 数据提交：

  requests.post("https://api.example.com/login", json={"username": "admin", "password": "secret"})  

  自动设置 Content-Type: application/json 

​3. 响应处理与解析

4. 高级功能

• ​文件上传与下载：

  # 上传文件  
  files = {"file": open("report.pdf", "rb")}  
  requests.post("https://api.example.com/upload", files=files)[4,6](@ref)  
  
  # 流式下载大文件  
  with requests.get("htthttp://www.devze.comps://example.com/large_video.mp4", stream=True) as r:  
      with open("video.mp4", "wb") as f:  
          for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192):  
              f.write(chunk)  

• ​超时与重试策略：

  from requests.adapters import HTTPAdapter  
  from urllib3.util.retry import Retry  
  
  retry = Retry(total=3, backoff_factor=1, status_forcelist=[500, 502, 503])  
  adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry)  
  session = requests.Session()  
  session.mount("https://", adapter)  
  session.get("https://unstable-api.com", timeout=5)  # 超时5秒，重试3次[4,6](@ref)  

四、应用场景与实战案例

• ​数据采集与爬虫：

  • 抓取新闻标题：requests.get() + BeautifulSoup 解析 HTML
  • 动态内容加载：配合 Selenium 处理 JavaScript 渲染页面

• ​API 集成开发：

  • 调用天气接口：requests.get("https://weather-api.com?city=北京")
  • 对接 ChatGPT：发送 JSON 请求并处理流式响应

• ​自动化测试：

  • 验证 REST API 功能：断言响应状态码和数据格式
  • 压力测试：多线程并发发送请求（需结合 concurrent.futures）

• ​企业级应用：

  • 财务报表批量下载：会话保持 + 定时任务
  • 跨系统数据同步：OAuth 认证 + POST/PUT 方法

​五、注意事项与优化技巧

• ​安全规范：

  • 敏感数据（如 API Key）避免硬编码，使用环境变量管理
  • 启用 HTTPS 并验证证书：verify=True（默认）

• ​性能调优：

  • 复用 Session 对象减少 TCP 握手开销
  • 设置合理超时：timeout=10 防止阻塞主线程

• ​异常处理：

  try:  
      response = requests.get(url, timeout=5)  
      response.raise_for_status()  
  except requests.Timeout:  
      print("请求超时")  
  except requests.ConnectionError:  
      print("网络连接失败")  

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