❤️2万字带你走进python爬虫requests库,史上最全!!❤️
一、 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: <class ’requests.models.Response’>
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
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
二、 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
<html>
<head><title>400 Bad Request</title></head>
<body bgcolor=
"white"
>
<center><h1>400 Bad Request</h1></center>
<hr><center>openresty</center>
</body>
</html>
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
<!doctype html>
.......
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).*?>(.*?)</a>", 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}")
<RequestsCookieJar[<Cookie BDORZ=27315
for
.baidu.com/>]>
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.*?>(.*?)</div>’,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.*?>(.*?)</div>’,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.*?>(.*?)</div>’,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.*?>(.*?)</div>’,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.*?>(.*?)</div>',resp.text)
print(resp.status_code)
print(data)
# 可以把一个字典转化为一个requests.cookies.RequestsCookieJar对象
cookiejar = requests.utils.cookiejar_from_dict(cookie_dict, cookiejar=None,
overwrite=True)
type(cookiejar) # requests.cookies.RequestsCookieJar
type(resp.cookies) # requests.cookies.RequestsCookieJar
#构造RequestsCookieJar对象进行cookies设置其中jar的类型也是 requests.cookies.
RequestsCookieJar
#cookiejar转字典
requests.utils.dict_from_cookiejar(cookiejar)
2.5 Timeout 设置
在平时网上冲浪的过程中,我们经常会遇到网络波动,这个时候,一个请求等了很久可能任 然没有结果。
在爬虫中,一个请求很久没有结果,就会让整个项目的效率变得非常低,这个时候我们就需 要对请求进行强制要求,让他必须在特定的时间内返回结果,否则就报错。
❖
1.
超时参数
timeout
的使用方法
response = requests.get(url, timeout=3)
❖
2. timeout=3
表示:发送请求后,
3
秒钟内返回响应,否则就抛出异常
url = 'http://www.tipdm.com/tipdm/index.html'
#设置超时时间为2
print('超时时间为2:',requests.get(url,timeout=2))
# 超时时间过短将会报错
requests.get(url,timeout = 0.1) #备注时间为0.001
超时时间为
2: <Response [200]>
三、使用 Request 发送 POST 请求
思考:哪些地方我们会用到
POST
请求?
1.
登录注册(在
web
工程师看来
POST
比
GET
更安全,
url
地址中不会暴露用户的账号密码等信息)
2.
需要传输大文本内容的时候(
POST
请求对数据长度没有要求)
所以同样的,我们的爬虫也需要在这两个地方回去模拟浏览器发送
post
请求其实发送 POST
请求与
GET
方式很相似,只是参数的传递我们需要定义在
data
中即可:
POST
参数说明:
post(url, data=None, json=None, **kwargs):
❖
URL:
待请求的网址
❖
data
:
(
可选
)
字典,元组列表,字节或类似文件的对象,以在
Request
的正文中发送
❖
json: (
可选
)JSON
数据,发送到
Request
类的主体中。
❖
**kwargs:
可变长关键字参数
import requests
payload = {’key1’: ’value1’, ’key2’: ’value2’}
req = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
print(req.text)
3.1 POST 发送 JSON 数据
很多时候你想要发送的数据并非编码为表单形式的
,
发现特别在爬取很多
java
网址中出现这个问题。如果你传递一个 string
而不是一个
dict
,那么数据会被直接发布出去。我们可以使用json.dumps() 是将
dict
转化成
str
格式
;
此处除了可以自行对
dict
进行编码,你还可以使用
json
参
数直接传递,然后它就会被自动编码。
import json
import requests
url = ’http://httpbin.org/post’
payload = {’some’: ’data’}
req1 = requests.post(url, data=json.dumps(payload))
req2 = requests.post(url, json=payload)
print(req1.text)
print(req2.text)
可以发现,我们成功获得了返回结果,其中
form
部分就是提交的数据,这就证明
POST
请求
成功发送了。
笔记
requests 模块发送请求有
data
、
json
、
params
三种携带参数的方法
params
在
get
请求中使用,
data
、
json
在
post
请求中使用。
data
可以接收的参数为:字典,字符串,字节,文件对象,
❖
使用
json
参数,不管报文是
str
类型,还是
dict
类型,如果不指定
headers
中
content-type
的
类型,默认是:
application/json
。
❖
使用
data
参数,报文是
dict
类型,如果不指定
headers
中
content-type
的类型,默认
application/x
www-form-urlencoded
,相当于普通
form
表单提交的形式,会将表单内的数据转换成键值对,此时数据可以从 request.POST
里面获取,而
request.body
的内容则为
a=1&b=2
的这种键值对形式。
❖
使用
data
参数,报文是
str
类型,如果不指定
headers
中
content-type
的类型,默认
applica
tion/json
。
用
data
参数提交数据时,
request.body
的内容则为
a=1&b=2
的这种形式,
用
json
参数提交数据时,
request.body
的内容则为
’"a": 1, "b": 2’
的这种形式
3.2 POST 上传文件
如果我们要使用爬虫上传文件,可以使用
fifile
参数:
url = 'http://httpbin.org/post'
files = {'file': open('test.xlsx', 'rb')}
req = requests.post(url, files=files)
req.text
如果有熟悉
WEB
开发的伙伴应该知道,如果你发送一个非常大的文件作为
multipart/form data 请求,你可能希望将请求做成数据流。默认下
requests
不支持
,
你可以使用
requests-toolbelt
三方库。
3.3 使用 POST 请求抓取网页
主要是找到待解析的网页
import requests
# 准备翻译的数据
kw =
input("请输入要翻译的词语:")
ps = {"kw": kw}
# 准备伪造请求
headers = {
# User-Agent:首字母大写,表示请求的身份信息;一般直接使用浏览器的身份信息,伪造
爬虫请求
# 让浏览器认为这个请求是由浏览器发起的[隐藏爬虫的信息]
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (
KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.83 Safari/537.36 Edg/85.0.564.41"
}
# 发送POST请求,附带要翻译的表单数据--以字典的方式进行传递
response = requests.post("https://fanyi.baidu.com/sug", data=ps)
# 打印返回的数据
# print(response.content)
print(response.content.decode("unicode_escape"))
四、Requests 进阶 (1) * Session 会话维持
在这一部分主要介绍关于
Session
会话维持,以及代理
IP
的使用
在
requests
中,如果直接利用
get()
或
post()
等方法的确可以做到模拟网页的请求,但是这实际上是相当于不同的会话,也就是说相当于你用了两个浏览器打开了不同的页面。设想这样一个 场景,第一个请求利用 post()
方法登录了某个网站,第二次想获取成功登录后的自己的个人信息, 你又用了一次 get()
方法去请求个人信息页面。实际上,这相当于打开了两个浏览器,这是两个完全不相关的会话,能成功获取个人信息吗?那当然不能。
有小伙伴可能说了,我在两次请求时设置一样的
cookies
不就行了?可以,但这样做起来显 得很烦琐,我们有更简单的解决方法。 其实解决这个问题的主要方法就是维持同一个会话,也就是相当于打开一个新的浏览器选项 卡而不是新开一个浏览器。但是我又不想每次设置 cookies
,那该怎么办呢?这时候就有了新的 利器一 Session
对象。利用它,我们可以方便地维护一个会话,而且不用担心
cookies
的问题,它 会帮我们自动处理好。
requests
模块中的
Session
类能够自动处理发送请求获取响应过程中产生的
cookie
,进而达到 状态保持的目的。接下来我们就来学习它
4.1 requests.session 的作用以及应用场景
❖
requests.session
的作用
自动处理
cookie
,
即下一次请求会带上前一次的
cookie
❖
requests.session
的应用场景
自动处理连续的多次请求过程中产生的 cookie
4.2 requests.session 使用方法
session
实例在请求了一个网站后,对方服务器设置在本地的
cookie
会保存在
session
中,下 一次再使用 session
请求对方服务器的时候,会带上前一次的
cookie
session
=
requests . session ()
#
实 例 化
session
对 象
response
=
session . get ( url , headers , ...)
response
=
session . post ( url , data , ...)
session
对象发送
get
或
post
请求的参数,与
requests
模块发送请求的参数完全一致
4.3 使用 Session 维持 github 登录信息
❖
对
github
登陆以及访问登陆后才能访问的页面的整个完成过程进行抓包
❖
确定登陆请求的
url
地址、请求方法和所需的请求参数
-
部分请求参数在别的
url
对应的响应内容中,可以使用
re
模块获取
❖
确定登陆后才能访问的页面的的
url
地址和请求方法
❖
利用
requests.session
完成代码
import requests
import re
# 构造请求头字典
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (
KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36',}
# 实例化session对象
session = requests.session()
# 访问登陆页获取登陆请求所需参数
response = session.get('https://github.com/login', headers=headers)
authenticity_token = re.search('name="authenticity_token" value="(.*?)" />',
response.text).group(1) # 使用正则获取登陆请求所需参数
# 构造登陆请求参数字典
data = {
'commit': 'Sign in', # 固定值
'utf8': ' ', # 固定值
'authenticity_token': authenticity_token, # 该参数在登陆页的响应内容中
'login':
input('输入github账号:'),
'password':
input('输入github账号:')}
# 发送登陆请求(无需关注本次请求的响应)
session.post('https://github.com/session', headers=headers, data=data)
# 打印需要登陆后才能访问的页面
response = session.get('https://github.com/settings/profile', headers=headers)
print(response.text)
可以使用文本对比工具进行校对
!
五、 Requests 进阶 (2) * 代理的使用
对于某些网站,在测试的时候请求几次,能正常获取内容。但是一旦开始大规模爬取,对于 大规模且频繁的请求,网站可能会弹出验证码,或者跳转到登录认证页面,更甚者可能会直接封禁客户端的 IP
,导致一定时间段内无法访问。那么,为了防止这种情况发生,我们需要设置代理来解决这个问题,这就需要用到 proxies
参数。可以用这样的方式设置:
proxy
代理参数通过指定代理
ip
,让代理
ip
对应的正向代理服务器转发我们发送的请求,那 么我们首先来了解一下代理 ip
以及代理服务器
5.1 使用代理的过程
1.
代理
ip
是一个
ip
,指向的是一个代理服务器
2.
代理服务器能够帮我们向目标服务器转发请求
5.2 正向代理和反向代理
前边提到
proxy
参数指定的代理
ip
指向的是正向的代理服务器,那么相应的就有反向服务器;现在来了解一下正向代理服务器和反向代理服务器的区别
❖
从发送请求的一方的角度,来区分正向或反向代理
❖
为浏览器或客户端(发送请求的一方)转发请求的,叫做正向代理
-
浏览器知道最终处理请求的服务器的真实
ip
地址,例如
VPN
❖ 不为浏览器或客户端(发送请求的一方)转发请求、而是为最终处理请求的服务器转发请求的,叫做反向代理
-
浏览器不知道服务器的真实地址,例如
nginx
5.3 代理 ip(代理服务器)的分类
❖
根据代理
ip
的匿名程度,代理
IP
可以分为下面三类:
➢
透明代理
(Transparent Proxy)
:透明代理虽然可以直接“隐藏”你的
IP
地址,但是还是可以查到你是谁。目标服务器接收到的请求头如下:
REMOTE_ADDR
=
Proxy IP
HTTP_VIA
=
Proxy IP
HTTP_X_FORWARDED_FOR
=
Your IP
➢
匿名代理
(Anonymous Proxy)
:使用匿名代理,别人只能知道你用了代理,无法知道你是谁。目标服务器接收到的请求头如下:
REMOTE_ADDR
=
proxy IP
HTTP_VIA
=
proxy IP
HTTP_X_FORWARDED_FOR
=
proxy IP
➢
高匿代理
(Elite proxy
或
High Anonymity Proxy)
:高匿代理让别人根本无法发现你是在用代理,所以是最好的选择。**
毫无疑问使用高匿代理效果最好
**
。目标服务器接收到的请求头如下:
REMOTE_ADDR
=
Proxy IP
HTTP_VIA
= not
determined
HTTP_X_FORWARDED_FOR
= not
determined
❖
根据网站所使用的协议不同,需要使用相应协议的代理服务。从代理服务请求使用的协议可以分为:
➢
http
代理:目标
url
为
http
协议
➢
https
代理:目标
url
为
https
协议
➢
socks
隧道代理(例如
socks5
代理)等:
✾
1. socks
代理只是简单地传递数据包,不关心是何种应用协议(
FTP
、
HTTP
和HTTPS 等)。
✾
2. socks
代理比
http
、
https
代理耗时少。
✾
3. socks
代理可以转发
http
和
https
的请求
5.4 proxies 代理参数的使用
为了让服务器以为不是同一个客户端在请求;为了防止频繁向一个域名发送请求被封
ip
,所以我们需要使用代理 ip
;那么我们接下来要学习
requests
模块是如何使用代理
ip
的基本用法
response = requests . get ( url , proxies = proxies )
proxies 的形式:字典
proxies = {
" http ": " http :// 12.34.56.79: 9527 ",
" https ": " https :// 12.34.56.79: 9527 ",
}
注意:如果
proxies
字典中包含有多个键值对,发送请求时将按照
url
地址的协议来选择使用相应的代理 ip
import requests
proxies = {
"http": "http://124.236.111.11:80",
"https": "https:183.220.145.3:8080"}
req = requests.get(’http://www.baidu.com’,proxies =proxies)
req.status_code
六、 Requests 进阶 (3) * SSL 证书验证
此外,
requests
还提供了证书验证的功能。当发送
HTTP
请求的时候,它会检查
SSL
证书,我 们可以使用 verify
参数控制是否检查此证书。其实如果不加
verify
参数的话,默认是
True
,会向 动验证。
现在我们用
requests
来测试一下:
import requests
url = 'https://cas.xijing.edu.cn/xjtyrz/login'
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'}
req = requests.get(url,headers=headers)
------------------------------------------------
SSLError: HTTPSConnectionPool(host=
’cas.xijing.edu.cn’
, port=443): Max retries
exceeded with url: /xjtyrz/login (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(1,
’[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get
local issuer certificate (_ssl.c:1123)’
)))
这里提示一个错误
SSL Error
,表示证书验证错误。所以,如果请求一个
HTTPS
站点,但是证书验证错误的页面时,就会报这样的错误,那么如何避免这个错误呢?很简单,把 verify
参数设置为 False
即可。相关代码如下:
import requests
url = 'https://www.jci.edu.cn/'
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'}
req = requests.get(url,headers=headers,verify=False)
req.status_code
------------------------------------------------
200
找不到需要做
SSL
验证的网页了,好气哦
!
不过我们发现报了一个警告它建议我们给它指定证书。我们可以通过设置忽略警告的方式来屏蔽这个警告:
import requests
from requests.packages import urllib3
urllib3.disable_warnings()
url = 'https://www.jci.edu.cn/'
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'}
req = requests.get(url,headers=headers,verify=False)
req.status_code
------------------------------------------------
200
或者通过捕获警告到日志的方式忽略警告:
import logging
import requests
logging.captureWarnings(True)
url = 'https://www.jci.edu.cn/'
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'}
req = requests.get(url,headers=headers,verify=False)
req.status_code
------------------------------------------------
200
当然,我们也可以指定一个本地证书用作客户端证书,这可以是单个文件(包含密钥和证书)或一个包含两个文件路径的元组:
import requests
response = requests.get('https://www.12306.cn’,cert=(’./path/server.crt’,’/path/key'
))
print(response.status_code)
------------------------------------------------
200
当然,上面的代码是演示实例,我们需要有
crt
和
ke y
文件,并且指定它们的路径。注意,本地私有证书的 key
必须是解密状态,加密状态的
key
是不支持的。现在都很少有这种了网址了
!
七、Requests 库其他内容
7.1 查看响应内容
发送请求后,得到的自然就是响应。在上面的实例中,我们使用
text
和
content
获取了响应的内容。此外,还有很多属性和方法可以用来获取其他信息,比如状态码、响应头、Cookies
等。
示例如下:
import requests
url = 'https://www.baidu.com'
req = requests.get(url)
print(req.status_code)
# 响应状态码
print(req.text)
# 响应的文本内容
print(req.content)
# 响应的二进制内容
print(req.cookies)
# 响应的cookies
print(req.encoding)
# 响应的编码
print(req.headers)
# 响应的头部信息
print(req.url)
# 响应的网址
print(req.history)
# 响应的历史
7.2 查看状态码与编码
使用
rqg.status_code
的形式可查看服务器返回的状态码,而使用
rqg.encoding
的形式可通过 服务器返回的 HTTP
头部信息进行网页编码。需要注意的是,当
Requests
库猜测错误的时候,需 要手动指定 encoding
编码,避免返回的网页内容出现乱码
7.3 发送 get 请求,并手动指定编码
代码
1-2:
发送
get
请求,并手动指定编码
url = 'http://www.tipdm.com/tipdm/index.html'
rqg = requests.get(url)
print('状态码 ',rqg.status_code)
print('编码 ',rqg.encoding)
rqg.encoding = 'utf-8' #手动指定编码
print('修改后的编码 ',rqg.encoding)
# print(rqg.text)
状态码
200
编码
ISO-8859-1
修改后的编码
utf-8
笔记
手动指定的方法并不灵活,无法自适应爬取过程中的不同的网页编码,而使用
chardet
库的
方法比较简便灵活。
chardet
库是一个非常优秀的字符串
/
文件编码检测模块
7.4 chardet 库的使用
chartdet
库的
detect
方法可以检测给定字符串的编码,其语法格式如下。
chartdet.detect(byte_str)
detect
方法常用参数及其说明
byte_str
: 接收
string
。表示需要检测编码的字符串。无默认值
7.5 使用 detect 方法检测编码并指定
代码
1-3:
使用
detect
方法检测编码并指定编码
import chardet
url = 'http://www.tipdm.com/tipdm/index.html'
rqg = requests.get(url)
print(rqg.encoding)
print(chardet.detect(rqg.content))
rqg.encoding = chardet.detect(rqg.content)['encoding']
# 访问字典元素
print(rqg.encoding)
ISO-8859-1
{
’encoding’
:
’utf-8’
,
’confidence’
: 0.99,
’language’
:
’’
}
utf-8
7.6 requests 库综合测试
向网站
’http://www.tipdm.com/tipdm/index.html’
发送一个完整
GET
的请求
,
该请求包含链接、 请求头、响应头、超时时间和状态码,
并且编码正确设置。
代码
1-6:
生成完整的
HTTP
请求
# 导入相关的库
import requests
import chardet
# 设置url
url = 'http://www.tipdm.com/tipdm/index.html'
# 设置请求头
headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit
/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36"}
# 生成GET请求,并设置延时为2
rqg = requests.get(url,headers=headers,timeout = 2)
# 查看状态码
print("状态码 ",rqg.status_code)
# 检测编码(查看编码)
print('编码 ',rqg.encoding)
# 使用chardet库的detect方法修正编码
rqg.encoding = chardet.detect(rqg.content)['encoding']
# 检测修正后的编码
print('修正后的编码: ',rqg.encoding)
#查看响应头
print('响应头: ',rqg.headers)
# 查看网页内容
#print(rqg.text)
状态码
200
编码
ISO-8859-1
修正后的编码
: utf-8
响应头:
{
’Date’
:
’Mon, 18 Nov 2019 06:28:56 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’
}