一、Request模块

1.HTTP for Humans,更简洁更友好

2.继承了urllib所有的特征

3.底层使用的是urllib3

4.​开源地址：https://github.com/requests/requests

5.中文文档​：https://requests.readthedocs.io/zh_CN/latest/

6.先安装这个包:pip install requests

7.get请求

（1）requests.get()

（2）requests.request("get",url)

（3）可以带有headers和params参数

8.get返回内容

import requests

​

#两种请求

url = "http://www.baidu.com/s?"

rsp = requests.get(url)

# print(rsp.text)

​

#使用get请求

rsp = requests.request("GET",url)

# print(rsp.text)

#拿到的结果都是一样的

​

"""

使用参数headers和params来研究返回结果

"""

kw = {

    "wd":"python中文文档"

}

headers = {

    "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.116 Safari/537.36"

}

rsp=requests.get(url,params=kw,headers=headers)

print(rsp.text)

print("=========================")

print(rsp.content)

print("=========================")

print(rsp.url)

print(rsp.encoding)

print(rsp.status_code)

 

二、post

data,headers要求使用dict

import requests

from urllib import parse

import json

url = "http://www.baidu.com/s?"

data = {

    "kw":"girl"

}

# data = parse.urlencode(data).encode("utf-8")

headers = {

    "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.116 Safari/537.36"

}

rsp = requests.post(url,data=data,headers=headers)

print(rsp.text)

# print(rsp.json())

三、proxy代理

1.代理有可能会报错，如果使用人数多，考虑到安全问题，可能会被强行关闭

2.用户验证

（1）代理验证​：可能需要HTTP basic Auth

proxy = {"http":"china:123456@192.168.1.123:458"}

#格式为   用户名：密码@代理地址：端口地址

rsp = requests.get("http://baidu.com",proxies=proxy)

（2）web客户端验证

如果遇到web客户端验证，需要添加auth=(用户名，密码）

auth = {"test","123456"}#授权信息

rsp = requests.get("http://www.baidu.com",auth=auth)

四、源码

Reptitle10_1_Requests.py

Reptitle10_2_Post.py

https://github.com/ruigege66/PythonReptile/blob/master/Reptitle10_1_Requests.py

https://github.com/ruigege66/PythonReptile/blob/master/Reptitle10_2_Post.py

2.CSDN：https://blog.csdn.net/weixin_44630050

3.博客园：https://www.cnblogs.com/ruigege0000/

4.欢迎关注微信公众号：傅里叶变换，个人公众号，仅用于学习交流，后台回复”礼包“，获取大数据学习资料

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