一、Requests库的7个主要的方法
二、Response对象的属性
三、爬取网页通用代码
四、Resquests库的常见异常
五、Robots协议展示
六、案例展示
一、Requests库的7个主要的方法1.request（） | 构造请求，支撑以下的基础方法 |
2.get（） | 获取HTML页面的主要方法，对应于http的get |
3.head（） | 获取HTML页面的头部信息的主要方法，对应于http的head |
- | |
4.post（） | 向HTML提交post请求的方法，对应于http的post |
- | |
- | |
5.put（） | 向HTML提交put请求的方法，对应于http的put |
6.patch（） | 向HTML提交局部修改的请求，对应于http的patch |
7.delete（） | 向HTML提交删除请求，对应于http的delete |
以下代码是描述的request方法中的13个控制访问参数：
import requests
# **kwargs:控制访问的参数，均为可选项，不仅仅是针对request，其他六中方法依旧适用
# params：字典或字节序列，作为参数增加到URL中，可以通过该参数筛选数据
kv = {"key1":"value1","key2":"value2"}
r = requests.request('GET','http://python123.io/ws',params=kv)
print(r.url)
# https://python123.io//ws?key1=value1&key2=value2
# data：字典、字节序列或文件对象，作为Request的内容;提交时，作为数据内容添加到当前的连接下
kv = {"key1":"value1","key2":"value2"}
r = requests.request('POST','http://python123.io/ws',params=kv)
body = '主体内容'
r = requests.request('POST','http://python123.io/ws',params=body)
# json：JSON格式的数据，作为Request的内容
kv = {"key1":"value1"}
r = requests.request('POST','http://python123.io/ws',json=kv)
# headers：字典，HTTP定制头,模拟需要的浏览器来进行访问
hd = {"user-agent":"Chrome/10"}
r = requests.request('POST','http://python123.io/ws',headers=hd)
# cookies：字典或CookieJar，Request中的cookie
# auth：元组，支持HTTP认证功能
# files：字典类型，传输文件;将某个文件提交到连接上
fs = {"file":open('data.xls','rb')}
r = requests.request('POST','http://python123.io/ws',file=fs)
# timeout：设定超时时间，秒为单位;在规定的时间内没有接收到响应将会显示timeout异常
r = requests.request('POST','http://www.baidu.com',timeout=10)
# proxies：字典类型，设定访问代理服务器，可以增加登录认证
pxs = {'http':'http://user:pass@10.10.10.1:1234', #当我们进入HTTP协议的网站时增加登录认证
'https':'https://10.10.10.1.4321' } #当我们进入HTTPS协议的网站时，直接使用代理服务器的IP地址；可以有效掩盖爬虫的原IP地址
r = requests.request('GET','http://python123.io/ws',proxies=pxs)
# allow_redirects：True/False，默认为True，重定向开关
# stream：True/False，默认为True，获取内容立刻下载的开关
# verify：True/False，默认为True，认证SSL证书开关
# cert：本地SSL证书路径
二、Response对象的属性
status_code | HTTP请求的返回状态码，200表示成功，400表示失败 |
text | HTTP响应内容的字符串形式，即URL对应的页面内容 |
encoding | 从HTTPheader中猜测的响应内容编码方式 |
- | |
apparent_encoding | 从内容中分析出的响应内容编码方式（备选编码方式） |
- | |
content | HTTP响应内容的二进制形式 |
import requests
#构造一个向服务器请求资源的Response对象
r = requests.get(url="http://www.baidu.com")
print(r.status_code) #打印请求状态码
#200
print(type(r)) #打印请求对象类型
#<class 'requests.models.Response'>
print(r.headers) #打印请求对象的头部信息
#{'Cache-Control': 'private, no-cache, no-store, proxy-revalidate, no-transform', 'Connection': 'keep-alive', 'Content-Encoding': 'gzip', 'Content-Type': 'text/html', 'Date': 'Sat, 27 Jun 2020 09:03:41 GMT', 'Last-Modified': 'Mon, 23 Jan 2017 13:27:32 GMT', 'Pragma': 'no-cache', 'Server': 'bfe/1.0.8.18', 'Set-Cookie': 'BDORZ=27315; max-age=86400; domain=.baidu.com; path=/', 'Transfer-Encoding': 'chunked'}
print(r.text)
print(r.encoding) #ISO-8859-1
print(r.apparent_encoding) #备用编码utf-8
r.encoding = "utf-8"
print(r.text)
直接解析会出现乱码，将字符设为apparent_encoding时会结局问题。
try:
r = requests.get(url,timeout=30)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
return "产生异常！"
作用：r.raise_for_status()函数判断当前请求返回状态码，当返回状态码不为200时，产生异常并能够被except捕获
import requests
# （定义方法）封装函数
def getHTMLText(url):
try:
r = requests.get(url,timeout=30)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
return "代码错误，产生异常！"
if __name__ =="__main__":
url = "http://www.baidu.com"
print(getHTMLText(url)) #正常显示爬取的页面信息
if __name__ =="__main__":
url = "www.baidu.com" #缺失了
print(getHTMLText(url)) #代码错误，产生异常！
requests.ConnectionError | 网络连接错误异常，如DNS查询失败、拒绝连接等 |
requests.HTTPError | HTTP错误异常 |
requests.URLRequired | URL缺失异常 |
requests.TooManyRedirects | 超过最大重定向次数，产生重定向异常 |
requests.ConnectTimeout | 连接远程服务器超时异常 |
requests.Timeout | 请求URL超时，产生超时异常 |
import requests
# （定义方法）封装函数
def getHTMLText(url):
try:
r = requests.get(url,timeout=30)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
return "代码错误，产生异常！"
if __name__ =="__main__":
url = "http://www.baidu.com/robots.txt"
print(getHTMLText(url)) #正常显示爬取的页面信息,显示出robots协议对于不同类型爬虫的限制
1.爬取京东商品信息
在爬取后，我们发现在控制台中返回了带有login？的一个href，并没有具体的信息内容。但是在爬取主页时，可以直接获取主页具体信息。个人认为是由于无法识别是否已经登陆而导致的，后续学习中会跟进知识点及解决方法。（若有大佬会的，感谢评论！）
2.爬取网上图片并保存
import requests
import os
url = "http://image.ngchina.com.cn/2019/0523/20190523103156143.webp"
root = "F:/图片/" #根目录
path = root + url.split('/')[-1] #以最后一个/后的文字命名
try:
if not os.path.exists(root): #如果不存在根目录文件，则创建根目录文件夹
os.mkdir(root) #该方法只能创建一级目录，如要创建多层，可以遍历循环创建
if not os.path.exists(path):
r = requests.get(url)
with open(path,'wb') as f:
f.write(r.content) #r.content返回的是2进制编码，将其写入
f.close()
print("文件已成功保存！")
else:
print("文件已存在~")
except:
print("爬取失败！！！")
到此这篇关于Python爬虫Requests库的使用详情的文章就介绍到这了,更多相关Python Requests库内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)！
